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1、概率论与数理统计简答题第一章 概率论的基本概念1随机事件的本质是什么？2为什么把随机事件定义成样本空间的子集？3事件之间有几种关系？4事件间有几种运算？5概率是什么？6概率的古典定义、几何定义、统计定义和公理化定义有什么联系？7随机事件有两次抽象，指的是什么？其意义何在？8 古典概型？如何计算古典概型中事件的概率？9计算概率的常用公式有哪些？10什么是 重贝努利试验，计算有关事件概率的方法是什么？n11如何使用全概率公式和贝叶斯公式？12对立事件与互斥事件有何联系与区别？13在实际应用中，如何判断两事件的独立性？14两事件 相互独立与 互不相容（互斥）这两个概念有何关系？BA ,BA ,15概
2、率为 的事件与“不可能事件”有何区别？有何关系？016什么是“ 概事件”？ “ 概事件”与“必然事件” 的关系如何？1117什么是“实际推断原理”？它有什么作用？它与小概率事件有什么关系？第二章 随机变量及其分布1为什么要引入随机变量？2引入随机变量的分布函数有哪些作用？3概率密度函数有哪些性质？4对于概率密度 的不连续点，如何从分布函数 求得 ？)(xf )(xF)(f5为什么说正态分布是概率论中最重要的分布？6常见随机变量的概率分布有哪些？第三章 多维随机变量及其分布1如何判定一个二元函数是某个随机变量 的概率密度？) ,(YX2边缘分布与联合分布的关系如何？3由相互独立的随机变量构成的多
3、维随机变量，它们的联合分布与边缘分布有何关系？4如何由联合分布确定两个边缘分布？5怎样判别随机变量 与 相互独立？XY6相互独立的正态随机变量的线性组合是否仍为正态随机变量？第四章 随机变量的数字特征1随机变量的数字特征有哪些？2随机变量的分布与数字特征有何关系？3随机变量的数学期望和方差，在随机变量的研究和实际应用中，有何重要意义？4数学期望有哪些性质？5方差有哪些性质？6常用分布的期望、方差是什么？7相关系数 反映随机变量 和 的什么特性？XYXY8独立性与不相关有何关系？第五章 大数定律及中心极限定理1大数定律说明什么问题？2中心极限定理的意义是什么？第六章 样本及抽样分布1什么是统计量？为什么要引进统计量？2常用的统计量有哪些？3正态总体的某些常用抽样分布有哪些？4 分布、 分布、 分布及正态分布之间有哪些常见的关系？tF第七章 参数估计1常用的点估计方法有哪几种？2矩估计法的步骤是什么？3极大似然估计法的步骤是什么？4未知参数的点估计和区间估计有何异同？5用矩估计法和极大似然估计法所得的估计是否是一样的？6评价估计量好坏的常用标准是什么？第八章 假设检验1假设检验的依据是什么？2假设检验可能产生的两类错误是什么？3假设检验的一般步骤是什么？
