2、期望、方差，与二项分布的关系。 3、应用范围及条件。
第五章 正态分布、常用统计分布和极限定理 一、正态分布，常态分布： 1、定义、密度分布、性质
2、均值、方差，正态曲线下方面积的意义。 3、正态分布标准化及实际意义。 4、正态分布表的查法（注意对称性）。 二、常用统计分布
1、卡方分布：定义，自由度，均值、方差，性质，换算。
2、t分布，定义，自由度，均值、方差，性质，换算。
3、F分布，定义，自由度，均值、方差，性质，换算。
4、三种常用分布适用范围的比较。 三、大数定理 1、大数定理的含义
2、切贝谢夫不等式：用于保守估计某事件发生的概率
3、贝努里大数定理。 4、切贝谢夫大数定理。 四、中心极限定理：重点
6
1、极限定理的含义。
2、中心极限定理的含义，在何种情况下，何种变量趋向于正态分布。
3、中心极限定理的4个推论，灵活运用。 五、二项分布、泊松分布、正态分布三者的近似关系
第六章 参数估计
一、统计推论 1、统计推论的定义
2、统计推论的特点（优缺点），考题 3、统计推论的理论基础及内容。 二、参数的点估计：（定义）
1、什么是点估计（样本中称统计值，总体中称为参数）
2、点估计的评价标准：3点或4点。 3、总体均值的点估计
4、总体方差（或标准差）的点估计 5、总体成数的点估计。
三、抽样分布：统计量的抽样分布，如均值、方差的抽样分布
1、样本均值的抽样分布：不同的抽样，其均值是不一样的，在具体抽样之前，均值是一个变量，抽样之后，均值就是一个具体的观察指（或统计值）。 2、总体分布为正态分布、总体方差已知情况下的
7
均值分布：可以用中心极限定理推演出来。（一般指小样本）
3、总体分布为正态分布，总体方差未知、样本方差可知情况下的均值分布：（一般指小样本）。 4、大样本、总体未知（或已知都无所谓），总体方差未知（或已知无所谓）情况下的均值分布：凡是提到大样本，均可用正态分布计算，用样本方差替代总体方差
5、样本成数的抽样分布：凡是提到样本成数p，都是特指大样本，小样本提成数没有意义。在大样本情况下，无论其分布如何，成数的分布都可以确定。 6、样本方差的分布，这里特指总体是正态总体的情况。这个运用很多，其分布形式以及卡方换算，重要。
四、区间估计：根据样本大小、总体情况、样本个数情况，待估参数，可以将需要计算的区间估计划分为9种类型，同假设检验。
1、小样本、正态总体、总体方差已知，总体均值的区间估计：Z分布
2、小样本、正态总体、总体方差未知，总体均值的区间估计：t分布
3、小样本（一般不包括大样本）、正态总体，总体方差的区间估计，卡方分布。
8
4、小样本、正态二总体，总体方差已知，总体均值差的区间估计，Z分布
5、小样本，正态二总体，总体方差未知，总体均值差的区间估计，t分布
6、大样本，分布未知（或已知无所谓），方差未知（或已知无所谓），总体均值的区间，Z分布。 7、大样本，分布未知（或已知无所谓），方差未知（或已知无所谓），二总体均值差的区间，Z分布。 8、大样本，分布未知（或已知无所谓），总体成数的区间估计，Z分布
9、大样本，分布未知（或已知无所谓），二总体成数差的区间估计，Z分布
第七章 假设检验的基本概念
一、假设检验的思想：
二、假设检验的原理：小概率原理和大数定理 三、基本假定：总体、抽样等假定。
四、基本概念：原假设、备择假设、单边检验、双边检验、显著性水平、临界值、接受域、拒绝域、两类错误（是指针对原假设而言的弃真和纳伪错误）。 五、假设检验的基本步骤：4步。做题时候，要严格按照步骤及作出解释。
六、纳伪错误的计算原理，熟悉，多年没有考，计算相对复杂。
9
第八章 单总体假设检验
一、跟参数估计类似，原则上有多少参数估计就会有多少对应的假设检验。
二、假设检验的类型：本章只讨论单总体，注意单边/双边及拒绝域
1、大样本、总体均值检验，无论总体分布、方差已知与否：Z检验
2、大样本，总体成数检验，不考虑分布，Z检验 3、小样本、正态总体、总体方差已知，均值检验，Z检验
4、小样本、正态总体、总体方差未知，样本方差已知，均值检验：Z检验。
5、小样本、正态总体，总体方差检验：卡方检验。 6、小样本、正态总体、总体标准差检验：同5，直接在5后开方即可。
三、纳伪错误的计算，见书上例题。
第九章 二总体假设检验（二分vs.二分，二分vs.
定距变量）
一、二总体假设检验的类型：
1、大样本、二总体分布未知（或已知无所谓）、二总体方差未知（或已知无所谓）：二均值差检验：Z检验
2、大样本、二总体成数差检验：Z检验
10
卢淑华讲义
