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PAGEPAGE4随机事件及其概率【说明】本章最主要的知识点是全概率公式和贝叶斯公式，所以就讲这一部分，其余的参考书本。两个公式：全概率公式；设实验E的样本空间为Ω，事件构成完备事件组（Ω的一个划分），且，对于事件B有贝叶斯公式：设实验E的样本空间为Ω，事件构成完备事件组（Ω的一个划分），且，对于事件B（）有随机变量的数字特征【说明】本章主要介绍随机变量的数学期望、方差、协方差、相关系数等知识，比较重要，难度不是很大。随机变量的期望主要掌握离散型、连续性随机变量的期望求法、常见的离散型、连续性随机变量的期望要求记住，一元函数随机变量期望的求法、数学期望的性质以及条件期望等。离散型期望：连续性期望：常见期望及方差分布期望方差0-1分布pP(1-p)二项分布X~B(n,p)npNp(1-p)X~P(λ)λλ[a,b]上均匀分布（a+b）/2/X~E(λ)1/λX~N(μ,σ2)μσ2以为离散性随机变量函数的期望首先写出Y=g(X)函数的分布律，然后按照常规方法求解期望。一维连续性随机变量的期望数学期望的性质X、Y相互独立（或者不线性相关），后面两个都可以推广至有限多种的情况。条件期望称为在时X的条件期望；称。方差必须记住的公式：性质X、Y相互独立或者不相关最后一个公式可以推广至多个。协方差和相关系数1.必须记住的公式2.对于任意X，Y：3.性质相关系数若则X、Y不相关反之，则相关若X，Y相互独立，则X，Y一定不相关，反之不成立。第四章大数定理【说明】本章考点很明确，考得就是切比雪夫不等式以及拉普拉斯定理。切比雪夫不等式设X为随机变量，期望和方差都存在，对于任意的，有拉普拉斯定理【二项分布以正态分布为极限，即时，】这里，如果在实际解题中，只需要n足够大即可。（1）（2）第五章统计量及其分布【说明】本章重点内容很少，但是有几个点还是需要知道的。总体概念及表示方法、样本以及样本值概念及表示方法、样本容量、以及总体和样本之间独立同分布的性质，这些概念只要知道即可，会用就可以了。常见的统计量：样本平均数（样本均值）样本方差样本k阶原点矩样本k阶中心矩第六章参数估计【说明】本章主要围绕参数估计展开，主要讲述了点估计（包括矩估计、极大似然估计）和区间估计。接着就是正态总体参数的区间估计，就是怎么求置信区间的问题。矩估计步骤：有几个未知参数，分别求出总体的一阶到几阶原点矩；把未知参数解出，用总体的原点矩表示；分别用样本的各阶矩估计总体的各阶矩得出参数的矩估计结果。极大似然估计步骤：首先写出似然函数对似然函数取对数后求导，或者偏导后得到似然方程（组）①为一值时，则②为一向量，则求偏导然后解出根就是的极大似然估计。正态总体参数的区间估计方差已知，对均值区间估计，

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