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文科生计算机知识点调查报告
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篇一:大学文科高等数学概率统计重难点 第三章第一节:随机事件及其运算 重点: 1. 事件间的关系。 2. 事件运算的性质。 难点: 1. 区分“至少”,“至多”、“恰有”、“都不”、“不都”在事件表达中的含义。 2. 区分“互斥”与“对立”。 3. 理解德摩根律和吸收率,化简事件的表达式,用互不相容的事件和、用具有包含关系的两 个事件的差表达事件。 第三章第二节:概率的定义 重点: 1. 古典概型及概率。 2. 概率的公理化定义。 3. 概率的性质。 难点: 1. 概率不是频率的极限。 2. 变与不变的相对性 3. 利用加法原理、乘法原理、排列、组合等计算古典概型,特别区分有序与无序、放回与不 放回的区别。 4. 计算概率的方法 (1) 概率性质 (2) 古典概型(穷举、排列、组合) 第三章第三节:条件概率与全概率公式 重点: 1. 条件概率的理解,样本空间的变化。 2. 事件A与B独立?P(AB)?P(A)P(B)?P(A)?P(A)P() ?P(B)?P()P(B)?P()?P()P()。 当P(B)?0时,事件A与B独立?P(A|B)?P(A)。 3. 伯努利概型的判定。 4. 全概率公式与贝叶斯公式。 难点: 1. 条件概率中样本空间的变化。 2. 独立与互斥的区别与联系。 3. 全概率公式与贝叶斯公式的应用,注意完备事件组的选择。 第三章第四节:随机变量及其分布 重点: 1. 离散型随机变量分布及性质。 2. 连续性随机变量的密度函数及概率性质。 3. 标准正态分布的性质。 4. 正态分布与标准正态分布的转化。 难点: 1. 实际问题中离散型随机变量分布的求解。 2. 密度函数的几何意义。 3. 标准正态分布的分布函数的理解及性质。 4. 正态分布到标准正态分布的转化。 第三章第五节:随机变量的数字特征 重点: 1. 离散型(连续性)随机变量数学期望的定义及性质。 2. 离散型(连续性)随机变量方差的定义及性质。 3. 服从常见分布的随机变量的数学期望与方差。 难点: 1. 数学期望与方差概念的理解(数学期望体现随机变量的平均取值,方差刻画随机变量取值 的分散程度)。 2. 服从二项分布和正态分布的随机变量的数学期望及方差的推导过程。 3. 随机变量的数学期望与方差存在性的联系。 第三章第六节:抽样分布 重点: 1. 简单随机样本的条件。 2. U统计量、t统计量。 3. 常见统计量的分布。 难点 1. 区分总体均值、方差、标准差(均方差、根方差)与样本均值、方差、标准差(均方差、 根方差)。 2. U统计量、t统计量、中心极限定理分别在?已知、?未知及非正态总体n?50的情况下 使用。 3. 抽样分布拟解决的问题 (1) 单个总体,求P(X?a),P(X?b),P(a?X?b),P(|X|?a),E(X),D(X); (2) 两个总体,求P(X?Y?a),P(X?Y?b),P(a?X?Y?b),P(|X?Y|?a), E(X?Y),D(X?Y)。 第三章第七节:参数估计 重点: 1. 矩估计法。 2. 无偏估计量与有效估计量的判定。 3. 区间估计的步骤。 4. 各种类型区间估计统计量的选取及临界点的确定。 难点: 1. 点估计与区间估计的特点:都是利用样本数据构造统计量,估计总体参数。 (1) 点估计只学习矩估计法,简单,但是不能保证精确和可靠性,注意: S121n1n22??(xi?x),S2??(xi?x)2 ni?1n?1i?1 只有矩估计中使用前者; (2) 区间估计可以解决精确和可靠性问题,它们与置信度有关。 2. 区间估计的一般步骤和注意的问题。 (1) 结合抽样分布知识找统计量,考虑单个总体还是两个总体,是否正态,?是否已知, 决定用U统计量、t统计量还是中心极限定理; (2) 找临界点U?或t?(n?1); 22 (3) 计算样本均值与样本方差(给的是样本观测值,?未知时需要计算样本方差);
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