向上七季
全国高等教育自学考试药学专业（独立本科段）《数理统计》考试大纲专业代码：B100805 课程代码：3049 目录I、 学科性质和学习目的………………………………………………………………………2II、课程内容与考核目标………………………………………………………………………2第一章、随机事件及其概率………………………………………………………………2第二章、随机变量及其分布………………………………………………………………3第三章、随机变量的数字特征……………………………………………………………5第四章、随机抽样及抽样分布……………………………………………………………6第五章、抽样估计…………………………………………………………………………7第六章、假设检验…………………………………………………………………………8III. 考试形式及试卷结构………………………………………………………………………9IV. 参考书目……………………………………………………………………………………9V. 题型示例……………………………………………………………………………………9全国高等教育自学考试药学专业（独立本科段）《数理统计》考试大纲专业代码：B100805 课程代码：3049I、 学科性质和学习目的概率论与数理统计是研究随机现象的数量规律性的一门学科。在医学、药学及卫生科技工作中有着广泛的应用。根据医学、药学、卫生及生物医学工程科研工作的实际需要，结合医药科技的实际背景，考生通过参加考试，应基本了解或理解“概率论与数理统计”中随机事件及概率，随机变量及其分布，随机变量的数字特征，随机抽样与抽样分布， 参数估计与假设检验等基本内容中的概念和理论；理解或掌握上述各内容中的有关方法；能运用所学知识分析并解决简单的实际问题。II、课程内容与考核目标第一章、随机事件及其概率一、学习目的和要求通过本章的学习, 了解随机试验、古典概型、事件间的关系与运算、完备事件组、事件的频率、概率的统计定义、事件的独立性等概念, 掌握随机事件的定义及表示、概率的古典定义及计算、概率的加法公式及应用、条件概率的定义、概率的乘法公式及应用、全概率公式、贝叶斯公式及其应用。二、课程内容 第一节 随机事件及其运算(一)随机事件的定义，基本事件与样本空间。(二)事件间的关系与运算，完备事件组。第二节 随机事件的概率(一)事件的频率，概率的统计定义，事件概率的基本性质。(二)古典概型，概率的古典定义，事件概率的计算。第三节 概率的基本运算法则(一)概率的加法公式。(二)条件概率，概率的乘法公式，事件的独立性。第四节 全概率公式与逆概率公式(一)全概率公式和贝叶斯公式。(二)独立重复试验。三、考核知识点和要求（一）随机事件及其运算识记：随机事件的定义，基本事件与样本空间，事件间的关系与运算，完备事件组。（二）随机事件的概率识记：事件的频率，古典概型事件。领会：概率的统计定义，概率的基本性质。应用：概率的古典定义及事件概率的计算。(三) 概率的基本运算法则领会：条件概率和事件的独立性。应用：概率的加法公式和概率的乘法公式。（四）全概率公式与逆概率公式识记：独立重复试验。应用：全概率公式和贝叶斯公式及其计算。第二章、随机变量及其分布一、学习目的和要求通过本章的学习, 了解随机变量、分布函数、随机向量、随机变量函数的分布等概念, 掌握离散型随机变量的概率函数、连续型随机变量的概率密度函数、常见的离散型随机变量的分布。二、课程内容第一节 随机变量与离散型随机变量的分布（一）随机变量的定义。（二）离散型随机变量的概率函数及性质。（三）随机变量的分布函数及性质。第二节、常见的离散型随机变量的分布（一） 超几何分布，0—1分布(两点分布)和二项分布。（二）泊松(Poisson)分布。第三节、连续型随机变量的分布和常见的连续型随机变量的分布（一）连续型随机变量的概率密度函数。（二）均匀分布，正态分布和标准正态分布*，指数分布。第四节、随机向量（一）二维离散随机向量及其分布列。（二）边缘分布与条件分布。（三）二维连续随机向量及其概率密度函数。（四）边缘密度与条件密度。第五节、随机变量函数的分布常见的二维随机变量的分布。三、考核知识点和要求（一）随机变量与离散型随机变量的分布识记：随机变量的定义。领会：离散型随机变量的概率函数，随机变量的分布函数应用：离散型随机变量概率函数的性质，随机变量分布函数的性质。（二）常见的离散型随机变量的分布识记：超几何分布，0—1分布(两点分布)和二项分布的定义，泊松(Poisson)分布的定义。应用：超几何分布的概率计算，0—1分布(两点分布)和二项分布的概率计算，泊松(Poisson)分布的概率计算。（三）、连续型随机变量的分布和常见的连续型随机变量的分布识记：连续型随机变量的概率密度函数。领会：均匀分布，正态分布和标准正态分布，指数分布等的定义。应用：均匀分布，正态分布和标准正态分布，指数分布等的概率计算。（四）、随机向量识记：二维离散随机向量及其分布列，边缘分布与条件分布。领会：二维连续随机向量及其概率密度函数，边缘密度与条件密度。（五）、随机变量函数的分布识记：常见的二维随机变量的分布。第三章、随机变量的数字特征一、学习目的和要求通过本章的学习, 了解随机变量的数字特征，分位数，临界值等概念, 掌握数学期望的定义，方差的定义，常见离散型随机变量分布的数字特征，常见连续型随机变量分布的数字特征。二、课程内容第一节、数学期望（一）随机变量的数学期望(均值)的定义。（二）数学期望的性质。（三）常见的离散型随机变量分布的数学期望。（四）常见的连续型随机变量分布的数学期望。第二节、方差、协方差和相关系数（一）随机变量的方差、标准差的定义。（二）随机变量的协方差和相关系数的定义。（三）方差的性质。（四）常见的离散型随机变量分布的方差。（五）常见的连续型随机变量分布的方差。三、考核知识点和要求（一）、数学期望识记：随机变量的数学期望(均值)的定义。领会：数学期望的性质。应用：常见的离散型随机变量分布的数学期望，常见的连续型随机变量分布的数学期望。（二）、方差、协方差和相关系数识记：随机变量的方差、标准差的定义，随机变量的协方差和相关系数的定义。领会：方差的性质。应用：常见的离散型随机变量分布的方差，常见的连续型随机变量分布的方差。第四章、随机抽样及抽样分布一、学习目的和要求通过本章的学习, 了解随机抽样的方法，了解样本频率直方图，样本累积频率函数图的概念。掌握随机抽样的有关概念（总体，个体，样本，统计量，样本数字特征等），掌握抽样分布的有关结论。二、课程内容第一节、抽样的基本概念和方法（一）总体和个体。（二）简单随机样本和统计量，样本的数字特征。（三）随机抽样的方法。第二节、样本分布图（一）样本频率直方图。（二）样本累积频率函数图。第三节、抽样分布（一）样本均值 的分布及有关结论。（二） 分布的定义及有关结论。（三） t分布的定义及有关结论。（四） F分布的定义及有关结论。三、考核知识点和要求（一）、抽样的基本概念和方法识记：总体和个体，随机抽样的方法。领会：简单随机样本，统计量。应用：样本的数字特征。（二）、样本分布图识记：样本频率直方图，样本累积频率函数图。（三）、抽样分布识记：样本均值 的分布， 分布的定义，t分布的定义，F分布的定义。领会：样本均值 的分布的有关结论， 分布的有关结论， t分布的有关结论， F分布的有关结论。第五章、抽样估计一、学习目的和要求通过本章的学习, 掌握点估计的概念和特性，掌握区间估计的概念，了解点估计的顺序统计量法和矩估计法，掌握点估计的数字特征法和最大似然估计法。掌握正态总体期望值的区间估计，掌握正态总体方差的区间估计，掌握两个正态总体期望值差及方差比的区间估计。了解二项分布和泊松分布总体参数的区间估计。二、课程内容第一节、抽样估计的概念（一）点估计的概念和三个特性。（二）区间估计的概念。第二节、总体参数的点估计数字特征法，顺序统计量法，矩估计法，最大似然估计法。第三节、正态总体参数的区间估计（一）正态总体期望值的区间估计。（二）正态总体方差的区间估计。（三）两个正态总体期望值差及方差比的区间估计。第四节、二项分布和泊松分布总体参数的区间估计精确估计方法，大样本正态近似法。三、考核知识点和要求（一）、抽样估计的概念识记：点估计的概念。领会：点估计的三个特性，区间估计的概念。（二）、总体参数的点估计识记：顺序统计量法，矩估计法。领会：数字特征法，极大似然估计法。（三）、正态总体参数的区间估计领会：两个正态总体期望值差及方差比的区间估计。应用：正态总体期望值的区间估计，正态总体方差的区间估计。（四）、二项分布和泊松分布总体参数的区间估计识记：精确估计方法，大样本正态近似法。第六章、假设检验一、学习目的和要求通过本章的学习，了解假设检验的原理----小概率原理，掌握假设检验的一般步骤，了解假设检验的两类错误。掌握假设检验的常用方法（置信区间法，临界值法，P值法）。掌握正态总体期望值的假设检验（u检验，t检验）。掌握正态总体方差的假设检验（ 检验，F检验）。了解列联表资料的 检验。二、课程内容第一节、假设检验的基本思想（一）小概率原理和两类错误。（二）假设检验的一般步骤， 第二节、假设检验的常用方法（一）置信区间法。（二）临界值法。（三）P值法。第三节、正态总体期望值的假设检验（一）总体方差已知条件下的u检验。（二）总体方差未知条件下的t检验。第四节、正态总体方差的检验（一）单个正态总体方差的 检验。（二）两个正态总体的方差齐性F检验。第五节、分类资料的 检验列联表资料的 检验。三、考核知识点和要求（一）、假设检验的基本思想识记：小概率原理，两类错误。应用：假设检验的一般步骤，（二）、假设检验的常用方法识记：置信区间法。应用：临界值法，P值法。（三）、正态总体期望值的假设检验应用：方差已知条件下的u检验，方差未知条件下的t检验。（四）、正态总体方差的检验应用：单个正态总体方差的 检验，两个正态总体的方差齐性F检验。（五）、分类资料的 检验识记：列联表资料的 检验。III. 考试形式及试卷结构1、 闭卷笔试(可以使用计算器); 全卷满分100分, 考试时间为150分钟。2、 试卷题型比例：选择题、填空题约占60%；计算题 约占40%。3、试卷内容比例：概率论内容约60%，数理统计内容约40%。其中试题易、中、难题目各占40%、50%、10%。IV. 参考书目1、《医药数理统计方法》（第一版），祝国强主编，高等教育出版社。2、《医药数理统计方法》（第三版），刘定远主编，人民卫生出版社。 （广东药学院龙洪波，黄榕波，楚慧珠，庄锦才编）V. 题型示例一、填空题（每题3分，共30分）1、设P（A）=0.8，P（B）=0.4，设P（AB）=0.3，则P（A+ ）=________.2、从1，2，…，10这十个自然数中，任取三个数，则这三个数中最大的数为5的概率是________.3、设样本 取自正态总体N（ ）（ ），则 ～_________.4、设随机变量X，且E（X）=3，V（X）=6，则E（ ）=__________.5、设随机变量X服从参数为 （ ）的泊松分布，且P{X=0}= P{X=2},则 =_______.6、设随机变量X的分布函数F 为：0 0.3 F = 0.7 1 则P（0〈 〈2 〉 =________.7、 抛掷两颗骰子，出现的点数之和等于4的概率为_______.8、已知随机变量X～B（2，P），Y～B（4，P），如果P{ }= 则P{Y 1}=_______.9、设样本 是来自正态总体N（1， ）的样本，则 服从数学期望为_____.方差为 的正态分布。10、设两两相互独立的三个事件A，B，C，满足条件 ABC=V， P（A）=P（B）=P（C）〈1/2, 且P（A+B+C）=9/16， 则P（A）为_______.二、单项选择题（每题3分，共30分）1、 若A，B，C为三个事件，则A，B，C恰好有一个发生的是（ ）A. B. C. D. 2、 设P（A）>0, P(B)>0,则由A、B相互独立，不能推出式子（ ）A．P（A+B）=P（A）+P（B） B. P(A∣B)=P(A)C. P( ∣ )=P( ) D. P(A )= P(A)P( )3、 同时掷3枚均匀硬币，则至多有1枚硬币正面向上的概率为（ ）A. 1/8 B. 1/6 C. 1/4 D. 1/24、 某人连续向一目标射击，每次命中目标的概率为3/4，他连续射击直到命中为止，则射击次数为3次的概率为（ ）A. B. × C. × D. × 5、 设连续型随机变量X的取值范围为（-1，1），以下函数可以作为X的概率密度函数的是 （ ） 2 -1< <1 1/2 -1< <1A．f(x)= B. f( )= 0 其他 0 其他 -1< <1 -1< <1 C. f( )= D. f( )= 0 其他 0 其他6、 设正态随机变量 的概率密度为 f( )= ( ),则V（X）=（ ） A．1 B.2 C.4 D.87、 设样本 取自正态总体N（ ）其中 已知，且 ， 为未知参数，则下列四个样本的函数中不是统计量的是（ ） A． B． C． D． 8、 设总体X～N（2， ）， 为X的样本，则下面结论正确的是（ ） A． ～N（0，1） B. ～N（0，1） C. ～N（0，1） D. ～N（0，1）9、 设随机变量X的函数Y=aX+b（a，b为常数），且E（X）、V（X）均存在，则必有（ ）A． E（Y）=aE（X） B. V（Y）= aV（X） B． C. E（Y）=aE（x）+b D. V（Y）=aV（X）+b 10、已知随机变量X服从二项分布，且E（X）=2.4、V（X）=1.44，则二项分布的参数n，P的值为（ ） A．n=4，P=0.6 B. n=6，P=0.4 C. n=8，P=0.3 D. n=24，P=0.1三、计算题（40分）1、 设20支针剂中有4支不合格品。今从中任取3支，求下列事件的概率。（8分）①恰好有2支不合格品 ②没有不合格品 ③至少有一支不合格品。2、设随机变量X的分布列如下：X -1 0 1 2P 0.3 C 0.2 0.3求 ① 常数C②数学期望 E（X）③ 方差 V（X） （8分）3、测定某药物对血浆的凝血时间，抽取 9份血浆，经计算得：样本均数为2.125，标准差为0.017；，假定该药对血浆的凝血时间服从正态分布，试求出总体均数 的置信度为95%的置信区间。（8分） =2.3064、某药厂生产复方维生素，要求每50g维生素含铁2400mg。现从某批生产过程中随机抽取部分试样，进行 9 次测定，得铁的含量(mg/50g)；经计算得到样本均数为2451，样本标准差为 29.766, 若该批产品铁含量服从正态分布，试判断这批产品的含铁量是否合格。（ ＝0.05） =2.306 （8分）5、对于某产品的不合格率按三个工人分层统计结果如下：X Y 工人(A) 工人(B) 工人(C) 合计合格 450(455) 180(182) 280(273) 910次品 50(45) 20(18) 20(27) 90合计 500 200 300 1000问不合格率是否与人员不同有关系？( ) （8分）
cupid8698小博士
大家都知道，医疗卫生行业对于个人能力要求比较高，药学专业则是主要对口药物方向的专业。一般都需要专业对口才能够从事。自考是学历提升的一种方式，其中也开设了药学专业供考生们选择。那么，自考药学专业需要学什么内容1、自考药学专业学习的内容医疗卫生行业由于发展的需要，各岗位对于人才的要求也越来越高，一些本来低学历的从事药物工作的上班族，都需要在提升学历之后才能够获得晋升空间。药学专业主要学习药物的相关知识，涉及到医学类的专业知识，以及最前沿的药物技术等。药物专业的考生未来可以选择到医院上班，也可以从事药物研发工作等。就业途径很多，可选择的工作岗位很广。2、自考药学专业考试科目自考药学专业考试科目有马克思主义基本原理概论、中国近现代史纲要、英语(二)、计算机应用基础(含实践)、有机化学(五)、分子生物学、物理化学、药理学(四)(含实践)、药物分析(三)(含实践)、药物化学(二)(含实践)、药剂学(二)(含实践)、数理统计、药事管理学(二)、药用植物与生药学。自考药学专业跟普通高等教育的药学专业一样，学习的主要内容就是了解药物基本知识以及药学行业的相关技术等。如果想了解更多关于自考药学专业的问题，可以点击咨询广东自考在线老师。
以哩哇啦
而统计学中涉及的分布较多, 应用范围也很广泛, 如果能了解各种分布之间在理论上的相互联络, 计算方法上的相互转化, 就可以更好的把统计学理论应用于实际工作中。在数理统计中涉及的分布很多, 它们各有严格和数学定义, 概率密度函式及适用范围。但在实际运用时要严格地按照数学定义进行计算往往比较困难, 那么是否可以将一些分布转化为容易理解, 易于计算的分布呢? 根据统计学理论, 它是可行的。在医药学和生物学中常用的分布有: 二项分布, 泊松分布, 正态分布, 对数正态分布, 2 分布, t 分布, F 分布。其中正态分布是贯穿于这些分布的中心线索。 由大数定律和中心极限定理我们可以得到: ( 1) 若 是 n 次独立试验中事件A 发生的次数, 则当 n 较大时, 事件A 出现的频率 x/ n 以很大的概率接近于它在每次试验出现的概率 p, 即: 可由事件A 在这n 次试验中出现的频率近似代替每次试验中A 发生的概率。 ( 2) 若 1, 2 , , n 是总体 的随机样本, 总体均数和方差为 E( ) 和D( ) , 则当 n 较大时, 样本均数 1 n i Xi 以很大概率接近于总体均数E( X) , 即: 可由样本平均值 1 n i Xi 近似代替总体均数。 ( 3) 若X1 , X2, , Xn 是 的容量为n 的样本, 总体均数和方差分别为 E( X) = , D( X) = ! 2 , 则当n 较大时, 1 n i Xi 近似地服从正态分布。 这个结论说明, 如果所研究的随机变数可以表示为大量独立随机变数的和 i Xi , 而其中每一随机变数Xi 对于 i X i 只起微小作用, 则无论Xi 具有怎样的分布, 都可以认为 i Xi 近似地服从正态分布。这对离散型和连续型随机变数都是适用的。在许多实际问题中, 经常遇到这种情况。如药品质量指标的检验, 农作物的产量, 动物的体重, 微生物菌株的产量等。据此, 我们可以通过掌握正态分布的规律对产品质量指标进行控制管理。 于是, 我们得到如下关系: 一、二项分布, 泊松分布下正态分布的关系。 1. 若 X~ B( k; n, p) , 则当 n 较大时, X~ N ( np, mpq) , 所以 P( X= k) C k n p k q n- k ! 1 mpq ?? ( k- np npq ) 内容的印象, 学生感觉记的牢, 学的扎实, 有利于学生掌握中医学的特点。 4 注重教学方法 提高教学水平 讲课是一门艺术, 教学手段的好坏, 直接影响学生的积极性和学习效果。以往教学中完全灌输式的比较多, 课上教师喋喋不休地讲, 学生则疲于记笔记, 考试备笔记, 完全没有时间独立思考及消化吸收。我在教学中结合中医学的特点, 注重启发引导式教学, 宗旨是启迪学生的思维, 让学生成为课堂的主人。授课中以问题为线索组织教学, 培养学生提出问题和解决问题的能力是我的基本教学思想和教学方法。具体地说, 课堂中实行?? 三启发# 。一是启发学生提出问题, 常在每次授课结束前留 5?? 10 分钟的专门提问题时间, 做到有问必答; 二是启发学生想问题, 在教学中注意介绍不同观点的争论, 给学生留有广阔的思维空间; 三是启发学生解决问题, 对一些理论或实际问题, 教师先不作结论, 先让学生根据所学知识大胆而独立地提出解决问题的方法及途径, 其他同学修正、补充。如讲望诊中青色主病时, 可先向学生提出问题, 鼓励学生想问题, 提问题、解决问题, 不仅培养了学生的思维能力和表达能力, 也增强了学习自信心、激发了学习兴趣, 使所学知识融会贯通, 更能加强教师对学生学习情况的了解, 采拮学生发言中的闪光点, 实现教学相长。收稿日期: 1999- 06- 11 编辑: 沈智群 % 213 % 第1 卷第3 期 1999 年9 月 辽宁中医学院学报 JOURNAL OF LIAONING COLLEGE OF TCM Vol. 1 No. 3 Sep. 1999 P( k 1 & X & k 2 ) !?? ( k2- np npq ) - ?? ( k1 - np npq ) 2. 若X~ p( #) , 则当n 较大时, X~ N( #, #) , 所以 p( X= k) = # k k! e - # ! 1 # ?? ( k- # # ) P( k1 & X & k2) !?? ( k2 - # # ) - ?? ( k1- # # ) 二、 2 分布, t 分布与正态分布的关系 1. 若Xi~ N( 0, 1) , 则X= n i = 1 X 2 i ~ 2 ( n) 。特别地, X~ N( 0, 1) 时, 2 ~ 2 ( 1) 所以, 2 ??( 1) = u ?? 2 。例如: ??= 0. 05 时, 查表可知 2 0. 05 ( 1) = 3. 841, 0. 05 2 = 1. 96。即 2 ??( 1) = 3. 841= 1. 96= ?? 2 。 2. 若Xi~ N( , ! 2 ) , 则 ( n- 1) s 2 ! 2 ~ 2 ( n- 1) 。 3. 若Xi ~ N( , ! 2 ) , 则??X- S/ n ~ t ( n- 1) 。特别地, 当n 较大时( n> 50) , t ?? 2 ( n) ! ?? 2 。即t?? 2 ( ?? ) ! ?? 2 。因为 n 较大时, 由于s 2 !! 2 , 所以: ??X- S/ n ! ??X- !/ n ~ N( 0, 1) 。例如: ??= 0. 1 ??= 0. 05 ??= 0. 01 n= 60 t ?? 2 ( 60) = 1. 67 u ?? 2 = 1. 645 t ?? 2 ( 60) = 2. 00 u?? 2 = 1. 96 t ?? 2 ( 60) = 2. 66 u ?? 2 = 2. 58 n= 120 t ?? 2 ( 120) = 1. 658 u?? 2 = 1. 645 t ?? 2 ( 120) = 1. 98 u?? 2 = 1. 96 t ?? 2 ( 120) = 2. 61 u ?? 2 = 2. 58 n= ?? t ?? 2 ( ?? ) = 1. 645 u?? 2 = 1. 645 t ?? 2 ( ?? ) = 1. 96 u?? 2 = 1. 96 t ?? 2 ( ?? 60) = 2. 576 u?? 2 = 2. 58 三、 2 分布, t 分布, F 分布之间的关系 1. 若X~ 2 ( n 1 ) , Y~ 2 ( n 2 ) 由 X/ n1 Y/ n2 ~ F( n 1 , n 2 ) 。特别地, 若X~ 2 ( n) , 则 X~ n%F( n, ?? ) , 所以, 2 ??( n) = n( F??( n, ?? ) 。例如: n= 10, 查表可知 2 0. 05 ( 10) = 18. 307, F0. 05 ( 10, ?? ) = 1. 83, 即 2 0. 05( 10) = 10F0. 05 ( 10, ?? ) 2. 若X~ F( 1, n) , 则 X~ t( n) , 所以, F??( 1, n) = t ?? 2 ( n) 。 例如: n = 10, 查表可知 t 2 0. 05 2 ( 10) = 2. 228, F0. 05( 1, 10) = 4. 96, 即 F??( 1, n) = 4. 96= 2. 27 = t ?? 2 ( n) 。 综上所述, 二项分布, 泊松分布, 2 分布, t 分布, F 分布等在理论上均与正态分布有着密切关系, 在一定条件下可以转换为标准正态分布进行计算。而标准正态分布是在数学上已经进行了大量的研究, 体系完善, 计算简便的一种分布。了解并掌握以上各种分布之间的关系, 可以帮助我们深入理解统计理论中的一些分布特点, 便于记忆计算公式, 掌握查表技巧, 使我们在医学科研中进行资料处理时能深入思考, 灵活运用, 简化计算, 以取得更好的效果。
按照LZ的记法,Z(α=0.05)应该是指的分位数,一提到分位数就要明确是上分位数还是下分位数, 一定要注意,前者指的是密度函式分为点左侧的面积,后者指的是密度函式分位点右侧的面积,不同的教材定义得不一样,所以会造成你的误解. 所以,Zα/2=1.96 是用的上分位数,Z1-α/2=1.96 是用的下分位数.
几何分布（Geometric distribution）是离散型机率分布。 其中一种定义为：在第k次伯努利试验，才得到第一次成功的机率。详细的说，是：做k次试验，前k-1次皆失败,第k次才成功的机率. 其中 X为第k次才成功的概率, k为实验次数, p为每次实验成功的...
提示：利用正态分布的性质。xk-n(0,9),则aX1+bX2-N（(a+b)*均值，（a方＋b方）×方差）
随机变数只有两类：离散型和连续型。 三大分布是指来自正态总体三个常用分布，包括卡方分布、t分布和F分布。
1-5章是公共部分，艺术和科学是科学，经济学和工程学都在学习。您是经济舱，而这个过程应该再学。其实，并不难学平稳随机过程，马尔可夫过程不是。章1-5考试将占约70％的分数，主保持二维概率分布和概率分布的数字特征的部分，有公式可以设定，整个背面向下，是最基础。有各种不同的分布是退缩，如泊松分布，指数分布，平均分布等，掌握各种分布，期望和方差的性质。大数第五章法律部分，你会掌握切比雪夫的概率分布就可以了，因为概率分布的其余部分是通过切比雪夫公式和数字功能介绍的性质，不是记硬背。
=lim(a^n+b^n)^(1/n) =limb*( (a/b)^n+1)^(1/n) =b 也可以做变换y=e^lny =lime^ ln(a^n+b^n)/n e的指数上下都是未定式：洛必达： =lime^(a^nlna+b^nlnb)/(a^n+b^n) 上下同除以b^n 原式=e^lnb=b
从统计理论的发展来看，统计学最初产生各种具体的科研资料分析中，进而有数学家对于统计中的概率问题进行了严格的数学逻辑与推理，从而独到了统计学中重要的分支数理统计学的诸多理论，而随着资讯化社会的到来，统计学家面临对于海量资料的统计分析，从而使得统计学的另一个重要分支资料探勘得到了发展。 所以综上所述，统计学与数学之间是一两个不的学科，统计学着重于获取准确资料并对资料进行深层次的分析，从而得到一定的科学结论。而数学则注重与对于规律的公式化描述，以及通过演绎推理的方式论证科学结论。 对于统计学来讲，数学是统计学的学科形成的一个基础，统计学中诸多的理论都是通过数学的演绎推理作支撑的。但同时统计学还结合了其他学科的内容。 而对于统计学与数理统计学之间的关系就是统计学中有一个重要分支为数理统计学。 而对于数理统计学来讲，数学是这个学科的一个重要支柱，数理统计学就是在通过数学上的演绎推理的方法才得到诸多的理论结果的。
P{0.2-x≤X≤0.2+x}=0.1 Φ(0.2+x)-Φ(0.2-x)=0.1 这个必须通过计算机来算, 手算太耗时间 经计算,x=0.1282时,Φ(0.2+x)-Φ(0.2-x)=0.0999998 即P{|X-0.2|≤0.1282}=0.0999998 应该能满足你的精度要求了
我是统计专业的，我们本科主要上了回归分析、多元统计分析、随机过程、时间序列分析、试验设计、抽样，它们之间数理方面的联络并不是很紧密，但是在解决问题方面是互补的。具体的可以看看贾俊平老师的《统计学》，这本书比较浅显，但是对于统计的入门已经够了。
今天教务老师给大家收集整理了自考畜牧兽医专科教材，畜牧兽医成人自考的相关问题解答，还有免费的自考历年真题及自考复习重点资料下载哦，以下是全国我们为自考生们整理的
suki子雅 2人参与回答 2024-09-29 医学统计学的主要内容2017 你知道医学统计学的主要内容有哪些吗?你对医学统计学的主要内容了解吗?下面是我为大家带来的关于医学统计学的主要内容的知识，欢迎阅读。
欧比诺橱柜 2人参与回答 2024-09-29 很简单。首先看你打算怎么学这门课，只求过还是比较扎实一点。求过，试卷翻出来，比对重复率，进行归类。然后每一类型题目找到书本的例题，依葫芦画瓢，差不多用一天的时间
suiningxiaohh 6人参与回答 2024-09-28 概率论与数理统计是考研数学重要组成部分。概率论与数理统计非常强调对基本概念、定理、公式的深入理解。重要基本知识要点如下： 一、考点分析 1.随机事件和概率，包括
爱吃甜的小马 3人参与回答 2024-09-28 浙江工商大学是一本院校，招收批次为本科第一批次，是一本大学中比较好的大学，综合实力很好。浙江工商大学有5个国家级特色专业，分别是会计学、工商管理、统计学、食品科
hellosnow. 5人参与回答 2024-09-29 
