概率论的基本概念
1. 排列数
2. 组合数
二、 古典概型
1. 联合概率
2. 条件概率
3. 全概率公式
4. 贝叶斯公式
5. 事件的独立性
三、随机变量及其分布
1. 随机变量
2. 离散型随机变量及其分布律
3. 一些常用的离散型随机变量分布
2）二项分布
二项分布的概率背景
二项分布的分布形态
3）Poisson分布
Poisson分布的应用
Poisson定理
Poisson定理的应用
4）几何分布
5）超几何分布
超几何分布的概率背景
连续型随机变量及其概率密度
离散型 连续型
3）一些常用的连续型随机变量分布
均匀分布的概率背景
均匀分布的分布函数2）指数分布
指数分布的分布函数
3）正态分布
标准正态分布
正态分布密度函数的图形性质
正态分布的重要性
标准正态分布的计算
一般正态分布的计算
4）r分布
r函数
5）贝塔分布
四、二维随机变量及其分布函数
二维随机变量的分布函数
二维离散型随机变量
1. 定义
2. 二维离散型随机变量的分布律
二位连续型随机变量
1. 定义
2. 性质
推广 n维随机变量的概念
一、 边缘分布函数
定义
离散型随机变量的边缘分布律
连续型随机变量的边缘分布
一、 离散型随机变量的条件分布
定义
连续型随机变量的条件分布
条件分布函数与条件密度函数的关系
2、 方差
方差的性质常见分布的数学期望和方差
3、 标准差
4、 协方差
5、 协方差矩阵
6、 Pearson相关系数
7、 中心距、原点矩
8、 峰度
9、 偏度
10、 变异系数
11、 分位数
注意点
上侧p-分位数
12、 中位数
五、 数理统计基本概念及大数定律
总体和样本
样本概念第二二重性
数理统计
切比雪夫不等式/切比雪夫定理
2、 大数定律
3、 中心极限定理
4、 统计量
1. 统计量
2. 常见的统计量
5. 常用的分布
x^2分布的一些重要性质
t-分布
F分布
六、 参数估计1. 点估计（包括矩估计和极大似然估计）
2. 矩估计
3. 极大似然估计
Xi与X同分布
连续型总体似然函数的求法
4、 区间估计（置信区间）
1）定义
2）置信区间的求法
3）单个总体N（μ ，δ^2）的情况
七、 假设检验
1. 假设检验的基本原理
如何利用样本值对一个具体的假设进行检验？
2. 假设检验的相关概念
1）显著性水平
2）检验统计量
3）原假设与备择假设
4）拒绝域与临界点
5）两类错误
6）显著性检验
7）双边备择假设与双边假设检验
8）右边检验与左边检验
9）单边检验的拒绝域
3. 假设检验的一般步骤
1）单个总体N（μ ，δ^2）均值μ的检验
a. 已知，关于 的检验（Z检验）
b. 未知， 关于 的检验（t检验）