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一、抽样分布: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,掌握几种常用统计分布(正态分布,分布,分布,分布),理解抽样分布定理。
 
二、参数估计:理解点估计的概念,掌握矩估计法和极大似然估计法估计参数的方法。理解区间估计的概念及求置信区间的方法,会求单个及两个正态总体参数的置信区间。理解估计量的无偏性、有效性、相合性的概念,理解均方误差、最小方差无偏估计、有效估计等概念,会判断最优无偏估计量。
 
三、假设检验:理解假设检验的概念、统计思想及基本步骤,了解检验水平、检验的值、拒绝域、检验函数、两类错误等概念,会求两类错误的概率。掌握方差已知情况下正态总体均值的检验、方差未知情况下正态总体均值的检验、两个正态总体均值的检验、总体方差的检验、分布假设的检验。
 
四、回归分析与方差分析:掌握单因素、两因素方差分析方法。理解回归分析的概念,掌握一元线性回归模型、回归系数的最小二乘估计,了解多元线性回归模型。

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