1 Estructura formal
1, puntuación máxima para el examen, tiempo del examen
.Puntuación máxima para la prueba, 150 puntos, tiempo de prueba Tiempo 180 minutos.
2. Método de respuesta
El método de respuesta es a libro cerrado y prueba escrita.
3. Estructura del contenido del examen
Matemáticas avanzadas 56
Álgebra lineal 22
Teoría de la probabilidad y estadística matemática 22
4. La estructura del examen.
La estructura de preguntas del examen es:
8 preguntas de opción múltiple, cada pregunta vale 4 puntos, con una puntuación máxima de 32 puntos.
6 preguntas para rellenar los espacios en blanco, cada pregunta vale 4 puntos, **24 puntos.
Responde 9 preguntas (incluidas preguntas de prueba), con una puntuación máxima de 94 puntos.
2. Contenidos y Requisitos
Matemática Avanzada
Continuidad Límite de Funciones
1. funciones, se establecerá la relación funcional del problema verbal.
2.Comprender la acotación, la monotonía, la periodicidad y la impar-paridad de funciones.
3.Comprender los conceptos de funciones compuestas y funciones por trozos, así como los conceptos de funciones inversas y funciones implícitas.
4. Dominar las propiedades y gráficas de funciones elementales básicas, y comprender los conceptos de funciones elementales.
5.Comprender el concepto de límite, los conceptos de límite izquierdo y límite derecho de función y la relación entre la existencia de función límite y límite izquierdo y límite derecho.
6. Dominar las propiedades de los límites y cuatro algoritmos.
7. Domine los dos criterios para la existencia de límites, úselos para encontrar límites y domine el método de usar dos límites importantes para encontrar límites.
8. Comprender los conceptos de infinitesimales e infinitesimales, dominar el método de comparación de infinitesimales y utilizar infinitesimales equivalentes para encontrar límites.
9.Comprender el concepto de continuidad de función (incluyendo continuidad por izquierda y continuidad por derecha), y ser capaz de distinguir los tipos de puntos de discontinuidad de función.
10.Comprender las propiedades de funciones continuas y la continuidad de funciones elementales, comprender las propiedades de funciones continuas en intervalos cerrados (acotación, teorema del valor máximo, teorema del valor medio) y aplicar estas propiedades.
Cálculo diferencial de funciones de una variable
Requisitos de examen
1. Comprender los conceptos de derivadas y diferenciales, comprender la relación entre derivadas y diferenciales, comprender el significado geométrico de las derivadas, encontrar ecuaciones tangentes y ecuaciones normales de curvas planas, comprender el significado físico de las derivadas, usar derivadas para describir algunas cantidades físicas y comprender la relación entre la diferenciabilidad y la continuidad de funciones.
2. Dominar los cuatro algoritmos de derivadas y las reglas de derivación de funciones compuestas, y dominar las fórmulas de derivación de funciones elementales básicas. Una vez que conozcas los cuatro algoritmos de diferenciación y la invariancia de la forma diferencial de primer orden, podrás encontrar el diferencial de la función.
3. Si comprendes el concepto de derivadas de orden superior, encontrarás derivadas de orden superior de funciones simples.
4. Podemos encontrar las derivadas de funciones por trozos, funciones implícitas, funciones determinadas por ecuaciones paramétricas y funciones inversas.
5. Comprender y aplicar el teorema de Rolle, el teorema del valor medio de Lagrange, el teorema de Taylor y comprender y utilizar el teorema del valor medio de Cauchy.
6.Dominar el método de utilización de la ley de Lópida para encontrar el límite de infinitivos.
7. Comprender el concepto de valor extremo de una función, dominar los métodos para juzgar la monotonicidad de una función y utilizar derivadas para encontrar el valor extremo de una función, y dominar los métodos y aplicaciones para encontrarla. los valores máximo y mínimo de una función.
8. Puede usar derivadas para juzgar la concavidad y convexidad de las gráficas de funciones (Nota: dentro del intervalo, suponga que la función tiene una derivada de segundo orden. Cuando f'' (x)>; 0, f(x) La gráfica es cóncava; cuando f”(x)<0, la gráfica de f(x) es convexa), se encontrarán el punto de inflexión y las asíntotas horizontales, verticales y oblicuas de la gráfica de la función, representando así la gráfica de funciones.
9. Comprender los conceptos de curvatura, círculo de curvatura y radio de curvatura, y calcular curvatura y radio de curvatura
Cálculo integral de funciones de una variable.
Requisitos del examen
1. Comprender el concepto de función original y los conceptos de integral indefinida e integral definida.
2. Dominar las fórmulas básicas de las integrales indefinidas, las propiedades de las integrales indefinidas y de las integrales definidas, el teorema del valor medio de las integrales definidas y dominar los métodos de integración del método de sustitución y del método de integral por partes.
3. Comprender funciones racionales, funciones trigonométricas racionales e integrales de funciones irracionales simples.
4. Comprender el papel del límite superior de la integral, encontrar su derivada y dominar la fórmula de Newton-Leibniz.
5.Comprender el concepto de integrales generalizadas y calcular integrales generalizadas.
6. Dominar la expresión y cálculo del valor medio de algunas cantidades geométricas y físicas (el área de una figura plana, la longitud del arco de una curva plana, el volumen y área lateral de un cuerpo en rotación, y el área de una sección paralela son sólidos conocidos (volumen, trabajo, gravedad, presión, centro de masa, centro de masa, etc.) y funciones integrales definidas.
Álgebra vectorial y geometría analítica espacial
Requisitos del examen
1. Comprender el sistema de coordenadas rectangulares del espacio y comprender el concepto y la representación de los vectores.
2. Dominar las operaciones con vectores (operaciones lineales, productos cuantitativos, productos cruzados, productos mixtos) y comprender las condiciones para que dos vectores sean verticales y paralelos.
3. Comprender el vector unitario, el número de dirección, el coseno de dirección y las expresiones de coordenadas vectoriales, y dominar el método de uso de expresiones de coordenadas para operaciones vectoriales.
4. Ecuaciones del plano principal y ecuaciones de recta y sus soluciones.
5. Ser capaz de encontrar los ángulos entre planos, planos y rectas, y rectas y rectas, y utilizar la relación entre planos y rectas (paralela, perpendicular, intersección, etc.) para resolver problemas relacionados.
6. Puedes encontrar la distancia de un punto a una línea recta y la distancia de un punto a un plano.
7.Comprender los conceptos de ecuaciones de superficie y ecuaciones de curvas espaciales.
8. Una vez que conoces la ecuación de la superficie cuadrática y su gráfica, podrás encontrar las ecuaciones de la superficie cilíndrica simple y la superficie de revolución.
9.Comprender las ecuaciones paramétricas y ecuaciones generales de curvas espaciales. Comprender la proyección de curvas espaciales en el plano de coordenadas y encontrar la ecuación de la curva proyectada.
Cálculo diferencial multivariante
Requisitos del examen
1. Comprender el concepto de funciones multivariadas y el significado geométrico de las funciones binarias.
2.Comprender los conceptos de límite y continuidad de funciones binarias, así como las propiedades de funciones continuas en regiones cerradas acotadas.
3. Comprender los conceptos de derivadas parciales y diferenciales totales de funciones multivariadas, podrá encontrar diferenciales totales, comprender las condiciones necesarias y suficientes para la existencia de diferenciales totales y comprender la invariancia de las formas diferenciales totales.
4.Comprender los conceptos de derivadas direccionales y gradientes, y dominar sus métodos de cálculo.
5. Dominar la solución de derivadas parciales de primer y segundo orden de funciones compuestas multivariantes.
6. Conociendo el teorema de existencia de funciones implícitas, podemos encontrar las derivadas parciales de funciones implícitas multivariadas.
7.Comprender los conceptos de tangentes y planos normales de curvas en el espacio y tangentes y planos normales de superficies curvas, y encontrar sus ecuaciones.
8. Comprender la fórmula de Taylor de segundo orden de funciones binarias.
9.Comprender los conceptos de valores extremos y valores extremos condicionales de funciones multivariadas, dominar las condiciones necesarias para los valores extremos de funciones multivariadas, comprender las condiciones suficientes para los valores extremos. de funciones binarias y encuentre los valores extremos de funciones binarias usando lager. El método del multiplicador de Lange encuentra valores extremos condicionales, encuentra los valores máximos y mínimos de funciones multivariadas simples y resuelve algunos problemas de aplicación simples.
Cálculo integral de funciones multivariantes
Requisitos del examen
1. Comprender el concepto, propiedades y teorema del valor medio de las integrales dobles.
2. Dominar el método de cálculo de integrales dobles (coordenadas rectangulares, coordenadas polares), y ser capaz de calcular integrales triples (coordenadas rectangulares, coordenadas cilíndricas, coordenadas esféricas).
3.Comprender los conceptos, propiedades y relaciones de los dos tipos de integrales de curva.
4. Dominar los métodos de cálculo de dos tipos de integrales de curvas.
5. Domina la fórmula de Green y utiliza la condición de que la integral de la curva plana sea independiente de la trayectoria para encontrar la función original del diferencial total de la función binaria.
6. Comprender los conceptos, propiedades y relaciones de dos tipos de integrales de superficie, dominar los métodos de cálculo de dos tipos de integrales de superficie, dominar el método de cálculo de integrales de superficie utilizando la fórmula de Gauss y calcular integrales de curva. utilizando la fórmula de Stokes.
7. Introdujo y calculó los conceptos de disolución y rizo.
8. Algunas cantidades geométricas y físicas (área, volumen, área de superficie, longitud de arco, masa, centro de masa, centroide, momento de inercia, gravedad, trabajo y flujo, etc.) pueden utilizar múltiples integrales, integrales de curvas, Se obtiene la integral de superficie.
Serie infinita
Requisitos del examen
1. Comprender los conceptos de convergencia y divergencia de series y sumas de términos constantes convergentes, y dominar las propiedades básicas de las series y condiciones necesarias para la convergencia.
2. Dominar las condiciones de las series geométricas y la convergencia de series.
3. Dominar el método de comparación y el método de proporción de convergencia de series positivas y utilizar el método del valor raíz.
4. El criterio de series al tresbolillo del maestro Leibniz.
5.Comprender los conceptos de convergencia absoluta y convergencia condicional de cualquier serie y la relación entre convergencia absoluta y convergencia.
6. Comprender la región de convergencia de series de términos de funciones y el concepto de función de suma.
7. Comprender el concepto de radio de convergencia de series de potencias y dominar la solución del radio de convergencia de series de potencias, el intervalo de convergencia y el dominio de convergencia.
8. Conociendo las propiedades básicas de las series de potencias en su intervalo de convergencia (continuidad de funciones de suma, derivación término a término, integración término a término), descubriremos que determinadas series de potencias lo son. en La función suma dentro de su intervalo de convergencia, y luego encontrar la suma de varios términos de alguna serie.
9.Comprender las condiciones necesarias y suficientes para la expansión de funciones en series de Taylor.
10. Dominar la expansión de Maclaurin expandirá indirectamente algunas funciones simples en series de potencias.
11. Conociendo el concepto de serie de Fourier y el teorema de convergencia de Dirichlet, podemos expandir la función definida en el terreno a una serie de Fourier, y expandir la función definida en el terreno en forma de series de senos y series de cosenos. y escribir las expresiones de series y funciones de Fourier.
Ecuaciones diferenciales ordinarias
Requisitos de examen
1. Comprender conceptos como ecuaciones diferenciales y sus órdenes, soluciones, soluciones generales, condiciones iniciales y soluciones especiales.
2. Dominar las soluciones de ecuaciones diferenciales con variables separables y ecuaciones diferenciales lineales de primer orden.
3. Saber resolver ecuaciones diferenciales homogéneas, ecuaciones de Bernoulli y ecuaciones diferenciales totales, y saber utilizar variables simples para sustituir ecuaciones diferenciales parciales.
4. Sabe utilizar el método de orden reducido para resolver la siguiente ecuación diferencial:.
5.Comprender las propiedades y estructura de las soluciones de ecuaciones diferenciales lineales.
6.Dominar la solución de ecuaciones diferenciales lineales homogéneas de segundo orden con coeficientes constantes, y ser capaz de resolver algunas ecuaciones diferenciales lineales homogéneas con coeficientes constantes superiores a segundo orden.
7. Saber utilizar polinomios, funciones exponenciales, funciones seno, funciones coseno y sus sumas y productos para resolver ecuaciones diferenciales lineales no homogéneas de segundo orden con coeficientes constantes.
8. Puede resolver la ecuación de Euler.
9. Saber utilizar ecuaciones diferenciales para resolver algunos problemas de aplicación sencillos.
(2) Álgebra lineal
Capítulo 1: Determinantes
Contenido del examen:
El concepto y propiedades básicas de los determinantes Teorema de expansión de ecuaciones en filas (columnas)
Requisitos del examen:
1. Comprender el concepto de determinante y dominar sus propiedades.
2. Para calcular el determinante se aplicarán las propiedades de los determinantes y el teorema de expansión de determinantes.
Capítulo 2: Matriz
Contenido del examen:
El concepto de matriz, operaciones lineales de matriz, multiplicación de matriz, transposición de matriz inversa de matriz determinante Los conceptos y propiedades de, condiciones necesarias y suficientes para la reversibilidad de matrices, transformaciones elementales de matrices adjuntas, matrices de bloques equivalentes de matrices de rango de matrices elementales y sus operaciones
Requisitos del examen:
1. los conceptos y propiedades de matrices, matrices identidad, matrices cuantitativas, matrices diagonales, matrices triangulares, matrices simétricas y matrices antisimétricas.
2.Dominar las operaciones lineales, multiplicación, transposición y reglas de operación de matrices, y comprender las propiedades determinantes de las potencias de matrices cuadradas y de los productos de matrices cuadradas.
3. Comprender el concepto de matriz inversa, dominar las propiedades de la matriz inversa y las condiciones necesarias y suficientes para la reversibilidad de la matriz, comprender el concepto de matriz adjunta y utilizar la matriz adjunta para encontrar la matriz inversa.
4. Comprender el concepto de transformación de matrices elementales, comprender las propiedades de las matrices elementales y el concepto de equivalencia de matrices, comprender el concepto de rango de matriz y dominar el método de utilizar la transformación elemental para encontrar el rango de matriz. y matriz inversa.
5. Comprender la matriz de bloques y sus operaciones.
Capítulo 3: Vectores
Contenido del examen:
Concepto de vectores Combinaciones lineales de vectores y representaciones lineales relacionadas linealmente de grupos de vectores y grupos de vectores linealmente independientes El máximo grupo de vectores equivalente linealmente independiente, la relación entre el rango del grupo de vectores y el rango de la matriz, el método de normalización ortogonal del espacio vectorial y conceptos relacionados, transformación de la base del espacio vectorial N-dimensional y transformación de coordenadas, producto interno del vector de matriz, linealmente grupo de vectores independientes Especificación de matrices ortonormales de base ortogonal y sus propiedades.
Requisitos del examen:
1. Comprender los conceptos de vectores N-dimensionales, combinaciones lineales de vectores y representación lineal.
2. Comprender los conceptos de dependencia lineal e independencia lineal de grupos de vectores, y dominar las propiedades de correlación y los métodos de discriminación de la dependencia lineal y la independencia lineal de grupos de vectores.
3. Comprender el concepto de grupo linealmente independiente máximo y rango del grupo de vectores, y encontrar el grupo linealmente independiente máximo y rango del grupo de vectores.
4. Comprender el concepto de equivalencia de grupos de vectores y la relación entre el rango de una matriz y el rango de su grupo de vectores de fila (columna).
5.Comprender los conceptos de espacio vectorial N-dimensional, subespacio, base, dimensión y coordenadas.
6. Comprender las fórmulas de transformación de bases y de transformación de coordenadas, y encontrar la matriz de transformación.
7.Comprender el concepto de producto interno y dominar el método de Schmidt de normalización ortogonal de grupos de vectores linealmente independientes.
8.Comprender los conceptos y propiedades de base ortonormal y matriz ortogonal.
Capítulo 4: Sistema de Ecuaciones Lineales.
Contenido del examen:
Regla de Clem para ecuaciones lineales, condiciones necesarias y suficientes para que ecuaciones lineales homogéneas tengan soluciones distintas de cero, y condiciones necesarias y suficientes para que ecuaciones lineales no homogéneas tengan tener soluciones Propiedades y estructuras de soluciones de ecuaciones lineales; sistemas de solución básicos de ecuaciones lineales homogéneas y soluciones generales de ecuaciones lineales no homogéneas en espacios de solución generales
Requisitos de examen
La longitud se puede utilizar la ley de Clem.
2.Comprender que las ecuaciones lineales homogéneas tienen soluciones distintas de cero, y que las ecuaciones lineales no homogéneas tienen condiciones necesarias y suficientes para las soluciones.
3.Comprender los conceptos de sistemas de solución básicos, soluciones generales y espacios de solución de ecuaciones lineales homogéneas, y dominar los sistemas de solución básicos y soluciones generales de ecuaciones lineales homogéneas.
4. Comprender la estructura de las soluciones de ecuaciones lineales no homogéneas y el concepto de soluciones generales.
5. Dominar el método de resolución de ecuaciones lineales mediante transformaciones de filas elementales.
Capítulo 5: Valores propios y vectores propios de matrices.
Contenido del examen:
Los conceptos de valores propios y vectores propios de matrices, transformaciones de propiedades similares, conceptos y propiedades de matrices similares, condiciones necesarias y suficientes para una diagonalización similar de matrices, diagonales similares Valores propios, vectores propios y matrices diagonales similares de matrices simétricas reales.
Requisitos del examen:
1. Comprenda los conceptos y propiedades de los valores propios y vectores propios de una matriz, y encontrará los valores propios y vectores propios de la matriz.
2.Comprender los conceptos y propiedades de matrices similares así como las condiciones necesarias y suficientes para la diagonalización similar de matrices, y dominar el método de transformación de matrices en matrices diagonales similares.
3. Dominar las propiedades de los valores propios y vectores propios de matrices simétricas reales.
Capítulo 6: Forma cuadrática
Contenido del examen:
La forma cuadrática y su representación matricial, la transformación del contrato y el teorema de inercia de rango de la forma cuadrática de la matriz de contrato. Utilice métodos de comparación y transformación ortogonal para transformar la forma estándar y la forma estándar de la forma cuadrática en la forma cuadrática estándar y la precisión positiva de su matriz.
Requisitos del examen:
1. 2 Subformas y sus representaciones matriciales, comprender el concepto de rango de formas cuadráticas, comprender los conceptos de cambio de contrato y matriz de contrato, comprender los conceptos de forma estándar y forma estándar de formas cuadráticas y el teorema de inercia.
2. Dominar el método de usar la transformación ortogonal para convertir la forma cuadrática a la forma estándar y ser capaz de usar el método de coincidencia para convertir la forma cuadrática a la forma estándar.
3.Comprender los conceptos de formas cuadráticas definidas positivas y matrices definidas positivas, y dominar sus métodos de discriminación.
(3) Probabilidad y estadística
Capítulo 1: Eventos aleatorios y probabilidad
Contenido del examen:
Eventos aleatorios y espacio muestral relación entre eventos y el concepto de probabilidad de grupo de eventos operativos completos, las propiedades básicas de la probabilidad; la fórmula básica de probabilidad clásica, probabilidad geométrica, probabilidad condicional;
1. espacio) y el concepto de eventos aleatorios, dominar la relación y operación de los eventos.
2. Comprender los conceptos de probabilidad y probabilidad condicional, dominar las propiedades básicas de la probabilidad, calcular la probabilidad clásica y la probabilidad geométrica, y dominar la fórmula de suma, resta, multiplicación, probabilidad total y bayesiana. de probabilidad.
3. Comprender el concepto de independencia de eventos y dominar el cálculo de probabilidad con independencia de eventos; comprender el concepto de experimentos repetidos independientes y dominar el método de cálculo de la probabilidad de eventos relacionados.
Capítulo 2: Variables aleatorias y su distribución.
Contenido del examen:
El concepto y las propiedades de la función de distribución de una variable aleatoria, la distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta, la densidad de probabilidad de una variable aleatoria continua, la distribución de una variable aleatoria común, la distribución de una función de una variable aleatoria
Requisitos del examen:
1. Comprender las funciones de distribución.
Se calculará la probabilidad de un evento asociado a una variable aleatoria.
2.Comprender el concepto de variables aleatorias discretas y su distribución de probabilidad, y dominar la distribución 0-1, distribución binomial, distribución geométrica, distribución hipergeométrica, distribución de Poisson y sus aplicaciones.
3. Comprender la conclusión y las condiciones de aplicación del teorema de Poisson y utilizar la distribución de Poisson para aproximar la distribución binomial.
4. Comprender el concepto de variables aleatorias continuas y su densidad de probabilidad, y dominar la distribución uniforme, la distribución normal y la distribución exponencial.
Y su aplicación, la densidad de probabilidad de la distribución exponencial con parámetro λ (λ>; 0) es
5.
Capítulo 3: Variables aleatorias multidimensionales y su distribución.
Contenido del examen
Variables aleatorias multidimensionales y sus distribuciones Distribución de probabilidad, distribución marginal y distribución condicional de variables aleatorias discretas bidimensionales Densidad de probabilidad, densidad de probabilidad marginal y condiciones de variables aleatorias multidimensionales y sus distribuciones. Densidad de variables aleatorias continuas dimensionales
Independencia e independencia de variables aleatorias La distribución de variables aleatorias bidimensionales se usa comúnmente. La distribución de dos o más funciones simples de variables aleatorias.
Requisitos del examen
1. Comprender el concepto de variables aleatorias multidimensionales, comprender los conceptos y propiedades de las distribuciones de variables aleatorias multidimensionales y comprender la distribución de probabilidad, la distribución marginal y distribución condicional de variables aleatorias discretas bidimensionales, comprenda la densidad de probabilidad, la densidad marginal y la densidad condicional de variables aleatorias continuas bidimensionales, para encontrar la probabilidad de eventos relacionados con variables aleatorias bidimensionales.
2.Comprender los conceptos de independencia e irrelevancia de variables aleatorias, y dominar las condiciones de independencia mutua de variables aleatorias.
3. Dominar la distribución uniforme bidimensional y comprender la distribución normal bidimensional.
Densidad de probabilidad, comprenda el significado de probabilidad de los parámetros.
4. Ser capaz de encontrar la distribución de funciones simples de dos variables aleatorias, y ser capaz de encontrar la distribución de funciones simples de múltiples variables aleatorias independientes.
Capítulo 4: Características numéricas de variables aleatorias.
Contenido del examen
La expectativa matemática (media), varianza, desviación estándar y sus propiedades de variables aleatorias. El momento de expectativa matemática, covarianza, coeficiente de correlación y sus propiedades de funciones de variables aleatorias
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Requisitos del examen
1. Comprender el concepto de características numéricas de variables aleatorias (expectativa matemática, varianza, desviación estándar, momento, covarianza, coeficiente de correlación), utilizar el propiedades básicas de las características numéricas y dominar las características numéricas de distribuciones comunes.
2. Conocer la expectativa matemática de la función de variable aleatoria.
Capítulo 5: La ley de los grandes números y el teorema del límite central.
Contenido del examen
Desigualdad de Chebyshev, ley de grandes números de Chebyshev, ley de grandes números de Bernoulli, ley de Chinchin de grandes números, teorema de Demerville-Laplace, teorema de celosía de Levy-Lindbergh
Requisitos del examen
1. Comprender la desigualdad de Chebyshev.
2. Comprender la ley de los grandes números de Chebyshev, la ley de los grandes números de Bernoulli y la ley de los grandes números de Hinchin (la ley de los grandes números para secuencias de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas).
3. Comprender el teorema de Moivre-Laplace (la distribución binomial toma la distribución normal como distribución límite) y el teorema de Levi-Lindbergh (el teorema central del límite de secuencias de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas).
Capítulo 6: Conceptos básicos de estadística matemática.
Contenido del examen
Varianza muestral y distribución del momento muestral de estadísticas de muestra aleatoria simple de individuos de la población Distribución muestral general de la población normal cuantil
Requisitos del examen
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1. Comprender los conceptos de población, muestra aleatoria simple, estadística, media muestral, varianza muestral y momento muestral, donde la varianza muestral se define como:
2. el concepto y las propiedades de distribución, comprender el concepto de cuantil superior y comprobarlo.
3. Comprender la distribución muestral común de poblaciones normales.
Capítulo 7: Estimación de parámetros
Contenido del examen
Conceptos de estimación puntual y estimación del valor estimado Método de estimación de momento Método de estimación de máxima verosimilitud Criterio de estimación Conceptos de estimación de intervalo Estimación de intervalo de media y varianza de una única población normal Estimación de intervalo de diferencia de medias y relación de varianza de dos poblaciones normales
Requisitos del examen
1. Comprender la estimación puntual, el estimador y el concepto de estimaciones de parámetros. .
2. Dominar el método de estimación de momentos (momento de primer orden, momento de segundo orden) y el método de estimación de máxima verosimilitud.
3. Comprender los conceptos de estimador insesgado, validez (varianza mínima) y consistencia (consistencia), y verificar el estimador insesgado.
4. Para comprender el concepto de estimación de intervalos, encontraremos los intervalos de confianza de la media y la varianza de una única población normal, así como los intervalos de confianza de la diferencia de medias y la razón de varianzas de dos poblaciones normales.
Capítulo 8: Pruebas de hipótesis
Contenido del examen
Dos tipos de errores en las pruebas de significación Pruebas de hipótesis de medias y varianzas de una y dos poblaciones normales Pruebas de hipótesis
Requisitos del examen
1. Comprender la idea básica de la prueba de significancia, dominar los pasos básicos de la prueba de hipótesis y comprender los dos errores que pueden ocurrir en la prueba de hipótesis.
2. Dominar la prueba de hipótesis de la media y la varianza de poblaciones normales únicas y dobles.