这个文章将对大家想知道的矩估计法计算方法和矩估计计算例题的题进行详细解，希望对各位网友们有所帮助。
今天，我将概率论、数理统计等学科的重点内容和典型题型做一个总结，帮助同学们掌握复习中的主要矛盾，从而提高复习效率。
第一章随机事件和概率
一、本章主要内容
四种关系遏制、平等、互斥、对立；
五种运算并、交、差；
四种运算定律交换律、结合律、分配律、对偶律德摩根定律；
概率的基本性质非负性、规范性、有限可加性、逆概率公式；
5大公式加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式；
条件概率；
使用独立性进行概率计算；
重复伯努利概率的计算
近年来单独考察本章的考题相对较少。从考试的角度来说，不是重点，但第一章是基础。大多数考试题都会以本章的内容作为基础知识来考核，会用到第一章的知识。
概率论核心内容总结
2.常见典型题型
1随机事件的关系运算；
2求随机事件的概率；
3综合运用五大公式解决题，特别是常用的全概率公式和贝叶斯公式
第2章随机变量及其分布
一、本章主要内容
随机变量及其分布函数的概念、性质、充要条件；
分布规律的充要条件和概率密度的性质；
八种常见分布0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布及其应用；
将计算与随机变量相关的任何事件的概率；
随机变量的简单函数的概率分布
近年来，本章内容并不算太多，单独考核。主要考察一些常见的分布及其应用，以及随机变量函数的分布。
2.常见典型题型
1求一维随机变量的分布规律、分布密度或分布函数；
2函数是随机变量的分布函数或分布规律或分布密度确定；
3求逆或确定分布中的参数；
4求一维随机变量在一定区间内的概率；
5求一维随机变量函数的分布
第3章二维随机变量及其分布
一、本章主要内容
二维随机变量及其分布的概念和性质，
边际分布、边际密度、条件分布和条件密度，
随机变量的独立性和不相关性，
一些常见的分布二维均匀分布、二维正态分布、
几个随机变量的简单函数的分布
本章是概率论的关键部分之一！应重点对待。
概率论核心内容总结
2.常见典型题型
1求二维随机变量的联合分布律或分布函数或边际概率分布或条件分布和条件密度；
2给定偏边际分布，求联合分布规律；
3求二维连续随机变量的分布或分布密度或边际密度函数或条件分布和条件密度；
4两个或两个以上随机变量的独立性或相关性的判断或证明；
5、有关二维随机变量独立性的命题；
6求两个随机变量的相关系数；
7求两个随机变量函数的概率分布或概率密度或某一区域的概率
第4章随机变量的数值特征
一、本章主要内容
随机变量的数值特征定义了数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数；
常见分布的数值特征；
利用数字特征的基本性质计算特定分布的数字特征；
根据一维和二维随机变量的概率分布求其函数的数学期望
2.常见典型题型
1求一维随机变量函数的数字特征；
2找出二维随机变量或函数的数值特征；
3求两个随机变量的协方差或相关系数；
4数值特征在经济中的应用题
第五章大数定律和中心极限定理
一、本章主要内容
大数三大定律切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律；
两个中心极限定理Demofer——拉普拉斯定理、Levi——Lindbergh定理
本章的内容不是重点，也不常考，只要把这些定律和定理的条件和结论背下来就可以了。
2.常见典型题型
1估计概率值；
2与中心极限定理相关的命题
第六章数理统计基本概念
一、本章主要内容
数理统计的基本概念是总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差和样本矩，
常用统计包括标准正态分布、卡方分布、正态分布和正态分布，掌握这些分布对应的随机变量的典型模式及其参数的确定、这些分布的分位数以及对应的数值表，
正态总体的抽样分布，包括样本均值、样本方差、样本矩、两样本均差、两样本方差比抽样分布
本章是数理统计的基础，也是重点之一
2.常见典型题型
1样本量的计算；
2个分位数的求解或确定；
4人口或统计分布函数的解法、确定或证明；
5找出总体或统计数据的数字特征
第7章参数估计和假设检验
一、本章主要内容
点估计、估计器和参数估计值的概念；
一阶或二阶矩估计和最大似然估计；
未知参数的置信区间；
单个正态总体均值和方差的置信区间；
两个总体的均值差和方差比的置信区间
本章的重点是矩估计法和最大似然估计法，它们是常见的测试题，有时这些题需要验证所获得的估计量的无偏性
2.常见典型题型
1统计数据的公正性、一致性或有效性；
2参数的矩估计器或矩估计器或估计器的数值特征；
3参数最大似然估计量或估计量或数值特征估计量；
4求单个正态总体均值的置信区间
关于矩估计法计算方法和一些关于矩估计计算例题这类热门内容，本篇文章都有做详细解，希望能帮到诸位网友。
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