1. 统计量及其分布
在理解总体与样本、抽样、抽样分布、参数等基本概念的基础上,掌握常用的统计量及
抽样分布;了解经验分布函数及格里汶科定理;学会直方图、茎叶图等常见的样本数据的展示方法;掌握三大分布;了解次序统计量及其分布,了解充分统计量的含义。
2. 参数估计
掌握矩估计、大似然估计等点估计方法;理解无偏性、有效性、一致性等点估计的常用评价标准;理解和掌握均方误差及其计算;了解一致小方差无偏估计、Cramer-Rao 不等式;了解Bayes 估计的基本思想和方法;掌握单个正态总体、两个正态总体区间估计的基本思想和方法。
3. 假设检验
理解和掌握假设检验的基本思想和步骤,掌握单个正态总体均值和方差的假设检验方法,掌握两个正态总体均值差和方差比的假设检验方法;理解和掌握似然比检验的思想和方法;掌握分布的c 2拟合优度检验以及列联表的独立性检验;了解正态性检验的常用方法;并会采用以上方法分析和解决实际问题。
4. 方差分析与回归分析
理解方差分析的基本思想,掌握单因素方差分析的基本方法;了解多重比较的思想和方法;掌握方差齐性分析的基本方法;掌握一元线性回归模型的参数估计、回归方程和回归系数的显著性检验方法,并会采用所建立模型进行估计和预测;学会以上模型和方法的软件实现,会对软件的输出结果进行解释;会采用以上方法分析和解决实际问题。
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