上海市高等教育自学考试
中药学专业（本科层次）（C100802）
数理统计（03049） 自学考试大纲
上海中医药大学自学考试办公室编 上海市高等教育自学考试委员会组编
2010年版
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Ⅰ、课程性质及其设置的目的和要求
（一）本课程的性质与设置的目的 《数理统计》是上海市高等教育自学考试中药学专业的一门专业必修课。数理统计方法是以随机现象的统计规律为研究对象的一门应用性很强的学科。它研究如何有效地收集、整理和分析受随机影响的数据，并对所观察的问题做出推断或预测，直至为采取决策和行动提供依据和建议。凡是有大量数据出现的地方，都要用到数理统计。医药数理统计是应用数理统计方法去研究医药、生物等领域中的随机现象的一门学科，它是进行医药学研究的不可缺少的工具。医药数理统计的内容主要包括数理统计所需的概率论基本知识、统计学的重要概念及分布、医药学中常用的统计方法以及试验设计的方法。设置本课程的目的，是通过本课程的学习要求学生掌握概率论与数理统计的基本概念，常用术语。掌握概率论与数理统计的基本思想和计算方法。培养随机思维的能力。注重概率论与数理统计基础内容的广泛实用性和实际背景。能较熟练地利用概率论与数理统计的思想方法去分析和解决医药学中的实际问题，提高学生认识和解决实际问题的能力，为学生今后从事更深入广泛的研究打下扎实的基础。
（二）本课程的基本要求
本课程的基本要求是：自学考试者在学习数理统计课程时，应从理解问题的实际背景出发，理解数理统计的相关概念。注重数理统计的基本思维方法和基本计算特点。注重数理统计结果的直观解释。同时可阅读一些关于数理统计处理实际问题的典型案例，以培养和提高自学能力。在整个自学过程中，应坚持做好在复习基本知识的基础上，按计划选做一定数量的课后练习，以达到检验学习效果，巩固所学知识的作用。
（三）与相关课程的联系
本课程可为学生学习其它专业知识，从事相关研究打下基础。
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Ⅱ、课程内容与考核目标
第一章 事件与概率
一、学习目的和要求
掌握随机事件的定义以及事件的关系及运算，概率的古典定义及概率的基本运算方法，全概率公式与贝叶斯公式。理解频率的定义、概率的统计定义、基本事件、条件概率、独立事件的定义。了解互斥完备群、等可能概型的定义，贝叶斯公式在中药学中的某些应用。
二、课程内容
第一节 随机事件及其运算 （一）随机事件。
（二）事件之间的关系及运算包括包含、等价、并事件、互不相容事件、对立事件。 （三）对立事件必为互斥事件，而互斥事件不一定对立。 （四）互斥完备群。 第二节 事件的概率 （一）频率。
（二）概率的统计定义。 （三）基本事件。
（四）概率的古典定义。 第三节 概率的运算
（一）加法定理：互斥事件加法定理和一般加法定理。
（二） 在事件B已发生的条件下，事件A发生的概率称为A的条件概率，记为P(A/B)。 （三）若P(A)?P(A/B)或P(B)?P(B/A)，就称事件A与事件B相互独立。 （四）乘法定理：一般乘法定理和独立事件乘法定理。 第四节 全概率与逆概率公式 （一）全概率公式。
（二）逆概率公式（贝叶斯公式）。
三、考核知识点
（一）事件的关系及运算。 （二）概率的基本运算方法。
（三）全概率公式与逆概率公式（贝叶斯公式）。
四、考核要求
（一）事件的关系及运算
1、领会：事件的关系及运算。
2、简单应用：利用事件的关系及运算将复杂事件化成简单事件的交、并或混合形式。 （二）概率的基本运算方法
1、识记：概率的古典定义，概率的加法公式和乘法公式。
2、简单应用：利用概率的古典定义计算事件的概率，利用概率的加法公式和乘法公式计算事件的概率。
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（三）全概率公式与逆概率公式（贝叶斯公式） 1、识记：全概率公式与逆概率公式（贝叶斯公式）。
2、简单应用：利用全概率公式与逆概率公式（贝叶斯公式）计算事件的概率。
第二章 随机变量的概率分布与数字特征
一、学习目的和要求 掌握随机变量的概念，随机变量的概率函数和分布函数的定义及有关计算，均数、方差、标准差、变异系数的概念、性质及计算方法。理解离散型随机变量和连续型随机变量的定义，医学上所说的正常值范围。了解二项分布、泊松分布和正态分布的渐近关系。
二、课程内容
第一节 随机变量与离散型随机变量的概率分布 （一）随机变量。
（二）离散型随机变量X的概率函数。 （三）随机变量X的分布函数。
第二节 常用的离散型随机变量的概率分布 （一）伯努利公式。
（二）常见的几种离散型变量分布：二项分布、泊松分布、二点分布、几何分布、超几何分布。
第三节 连续型随机变量的概率分布
（一）连续型随机变量X的概率密度函数。 （二）连续型随机变量X的分布函数。
（三）常见的几种连续型变量的分布：正态分布、均匀分布、对数正态分布、韦布尔分布、Γ分布。
第四节 随机变量的数字特征
（一）离散型随机变量X的均数和连续型随机变量X的均数。 （二）随机变量X的方差和标准差。 （三）变异系数。
（四）均数与方差的性质。
第五节 三种重要分布的渐近关系
（一）二项分布、泊松分布和正态分布之间的渐近关系：
三、考核知识点
（一）随机变量的概率函数和分布函数的定义及有关计算，均数和方差的概念、性质及计算方法。
（二）二项分布、泊松分布和正态分布。
四、考核要求
（一）随机变量的概率函数和分布函数的定义及有关计算，均数和方差的概念、性质及计算方法。
1、识记：均数和方差的性质。
2、领会：概率函数和分布函数的定义，均数和方差的概念。
3、简单应用：计算随机变量的分布函数，概率函数，概率密度函数，随机变量的均数、
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方差、标准差、变异系数。
（二）二项分布、泊松分布和正态分布
1、识记：二项分布、泊松分布的概率函数和正态分布的密度函数。 2、领会：二项分布、泊松分布和正态分布的均数、方差、标准差。 3、简单应用：二项分布、泊松分布和正态分布的有关计算。
第三章 随机抽样和抽样分布
一、学习目的和要求
掌握总体、个体、样本、统计量的定义，样本均数、样本方差、样本标准差、样本变异系数的定义及计算，掌握?分布、t分布、F分布的定义，样本均数的分布。理解简单随机抽样、简单随机样本的定义，中位数、众数、极差、样本偏度系数、峰度系数的定义，几个服从?分布、t分布、F分布的随机变量。了解正态变量的几条性质，自由度的定义，?2222分布的独立可加性，?分布、t分布、F分布的密度函数，样本直方图的作法，正态概率纸、对数正态概率纸、威布尔概率纸的用法。
二、课程内容
第一节 随机抽样
（一）总体是指研究对象的全体，组成总体的每个单元称为个体。 （二）样本、样本容量。 （三）简单随机样本。 第二节 样本的数字特征
（一）设X1,X2,?,Xn为总体X的一个样本，g(X1,X2,?,Xn)为一个样本函数。如果g中不含有任何未知参数，则称g为一个统计量。
1n1n2(Xi?X)2，样本标准差：（二）样本均数：X??Xi，样本方差：S??ni?1n?1i?1S，样本变异系数：
S。 X（三）中位数、众数、极差、样本偏度系数、峰度系数。 第三节 抽样分布
（一）样本来自正态总体N(?,?)时，样本均数X~N(u,（二）?分布。
（三）t分布。 （四）F分布。
第四节 概率分布的拟合及其应用 （一）经验分布。
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22?2n)。
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