质，会计算与随机变量相联系的事件的概率
2理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握01分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布及其应用
3了解泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布4理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布Uab正态分布、指数分布（λ0）及其应用
f
x

ex0

xx

00
5会求随机变量函数的分布
f多维随机变量及其分布
考试内容多维随机变量及其分布；二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条
件分布；二维连续型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度；随机变量的独立性和不相关性；常用二维随机变量的分布；两个及两个以上随机变量简单函数的分布考试要求
1理解多维随机变量的概念，理解多维随机变量的分布的概念和性质，理解二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布，理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度，会求与二维随机变量相关事件的概率
2理解随机变量的独立性及不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件3掌握二维均匀分布，了解二维正态分布的概率密度，理解其中参数的概率意义4会求两个随机变量简单函数的分布，会求多个相互独立随机变量简单函数的分布
随机变量的数字特征
考试内容随机变量的数学期望（均值）、方差、标准差及其性质；随机变量函数的数
学期望；矩、协方差、相关系数及其性质考试要求
1理解随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数）的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征
2会求随机变量函数的数学期望
大数定律和中心极限定理
考试内容切比雪夫不等式；切比雪夫大数定律；伯努利大数定律；辛钦大数定律；
棣莫弗一拉普拉斯定理；列维林德伯格定理考试要求
f1了解切比雪夫不等式2了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律（独立同分布随机变量序列的大数定律）3了解棣莫弗一拉普拉斯定理（二项分布以正态分布为极限分布）和列维林德伯格定理（独立同分布随机变量序列的中心极限定理）
数理统计的基本概念
考试内容总体；个体；简单随机样本；统计量；样本均值；样本方差和样本矩；卡
方分布；t分布；F分布；分位数；正态总体的常用抽样分布考试要求
1理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，其中样本方差定义为
S21
1i1
XiX
2
2了解卡方分布、t分布和F分布的概念及性质，了解上侧α分位数的概念r