《概率论与数理统计》考试大纲

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1、《概率论与数理统计》考试大纲　　课程编号：040222　　课程类别：信息类专业　　　总学时数：48　学分数：3　　　一、考试对象　信息本科专业学生　　　二、考试目的　　《概率论与数理统计》是信息类专业的一门公共基础课,通过对本课程的学习，使学生掌握描述、分析、处理随机现象的基本思想和方法，培养他们运用概率与数理统计的方法去分析和解决有关实际问题的能力，并为今后学习后继课程打下必需的基础。　　　三、考试方法和考试时间　　　1、考试方法：(闭卷考试笔试)　　2、记分方式：百分制，满分为100分　　　3、考试时间：1

2、20分钟　　4、命题的指导思想和原则　命题的总的指导思想是：　　　(1)、《概率论与数理统计》是信息类专业的一门公共基础课，考核合格水准应达到高等学校本科教育的要求，因此考试应具有较高的信度、效度，一定的区分度和难度。本考试大纲是以本课程的教学大纲和指定的主教材为依据制订的，考试内容要求以本考试大纲为准。　(2)、考试要求分二个层次，有关概念、性质和定理等理论方面的要求从低到高分为了解和理解；有关方法、公式和法则等的要求从低到高分为掌握,熟练掌握。　　　5、题目类型　(1)、单项选择题(在下列各小题的备选答案中

3、，请把你认为正确的一个答案的序号填入题干的括号内，少选、多选不给分。共10小题，每题2分，共20分)　　　(2)、填空题(共5小题，每空3分，共15分)　(3)、计算题(共8小题，每题6分，共48分)　　(4)、证明题(共1小题，7分)　　　(5)、检验题（每题5或10分，共10分）　　四、考试内容要求：　　　第一章随机事件及其概率　　　　　　随机事件与样本空间，事件之间的关系与运算，概率的定义（统计概率、古典概率和几何概率），概率的基本性质，条件概率，概率的加法公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式，事件的独

4、立性，贝努利概型及其计算。　　考试重点：　1、理解随机事件的概念，了解样本空间的概念，熟练掌握事件之间的关系与运算。　　2、深刻理解古典概率的定义，掌握利用古典概型计算概率的方法，熟练掌握概率的基本性质和应用这些性质计算概率。　3、理解条件概率的概念，熟练掌握概率的加法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式，以及它们的应用。　　4、理解事件的独立性概率，熟练掌握应用事件独立性进行概率计算。　　第二章随机变量及其分布　　　考试范围：　　随机变量的概念，分布函数的概念及性质，离散型随机变量的概念、离散型随机变量的分

5、布律及其性质，连续型随机变量的概念、连续型随机变量的概率密度及其性质，0-1分布，二项分布（贝努利概型）、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布，随机变量函数的概率分布，　考试重点：　1、理解随机变量和分布函数的概念，掌握分布函数的性质及其应用。　　　2、深刻理解离散型随机变量及其分布律的概念，深刻理解连续型随机变量及其概率密度的概念，熟练掌握分布律和概率密度的性质及其应用。　　3、熟练掌握0-1分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。会使用泊松定理近似计算二项分布的概率。　　4、会求简单随机变

6、量函数的概率分布。　　　第三章随机变量的数字特征　　考试范围：　离散型、连续型随机变量的数学期望和方差的概念，数学期望和方差的性质，随机变量函数的数学期望的计算公式，常见分布的数学期望和方差，　考试重点：　1、深刻理解离散型、连续型随机变量的数学期望和方差的概念，熟练掌握数学期望和方差的性质和计算。　　2、掌握随机变量函数的数学期望的计算公式。　　3、掌握0-1分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布的数学期望和方差。　　　　　第四章随机向量　考试范围：　　　二维离散型随机变量的概念、联合分布律及

7、其性质，二维连续型随机变量的概念、联合概率密度及其性质，二维随机变量的边缘分布，随机变量的独立性。常见分布的数学期望和方差，矩、协方差和相关系数。　　　考试重点　　　1、理解二维随机变量的概念，了解多维随机变量的概念。　　　2、理解二维随机变量的联合分布函数及其性质，理解二维离散型随机变量的联合分布律及其性质，了解二维连续型随机变量的联合密度及其性质。　　　3、理解二维随机变量边缘分布的概念，了解二维离散型随机变量的边缘分布律和二维连续型随机变量的边缘密度函数的计算。　　　4、理解随机变量独立性的概念。　5、了

8、解矩、协方差、相关系数的概念和性质，会计算协方差和相关系数。　　　第五章数理统计的基本概念　　　考试范围：　总体、个体和简单随机样本，统计量，样本均值、样本方差和样本矩，分布、分布和分布，分位数，正态总体的常用统计量的分布。　考试重点：　1、理解总体、个体和简单随机样本的概念。　2、理解统计量的概念，掌握样本均值、样本方差和样本矩的计算。　　　3、了解分布、分布和分布的性质。　　4、理