2017考研数学：概率论与数理统计之参数估计与假设检验
来源：未知
编辑：2016考研网
时间：2016-04-15 10:04点击:次
编者寄语：【2017.8.15】
考研参考书很多很厚，那么知道该读哪些书，读的顺序又是一个问题。这里分享一些学习参考书的方法，并给大家提供一些建议。选择参考书首先要看是否根据最新大纲编写，大纲是出题的依据，复习的指挥棒。其次要看编写质量，比较省事的方法是查看出版社，权威出版社要兼顾长期效益，书的质量会比较高。
再次针对备考时期和个人特点选择参考书，比如，复习初期就没必要选择"冲刺"、"模拟"之类的辅导书，买书前先翻几页，同类书的相同内容多比较比较。在考研复习中，建议先浅后深、先易后难，一方面循序渐进接受知识，另一方面也能帮助童鞋们树立信心。
复习书是否贴近考试，当然要与真题对比了。开始复习时，我们建议根据自己的能力选择难易适当的参考书，复习的中、后期，参考资料和模拟题要与真题看齐，甚至要比真题稍难一些。
这一部分是概率论与数理统计的最后一部分内容，是整门学科的结束。统计推断的基本问题可以分为两大类，一类是估计问题，另一类就是假设检验问题。参数估计主要是讨论主题参数的两种方法：矩估计法和最大似然估计法。假设检验问题，在总体的分布函数完全未知或只知其形式，但不知其参数的情况，为了推断总体的某些未知特性，提出某些关于总体的假设。
对于考试而言，参数估计是考试的重点，几乎每年必考，所以要求同学们对于点估计的两种方法一定要灵活掌握。而对于数一同学而言，还需要掌握估计量的评选标准以及区间估计的基本方法，这在历年考试中多年未考，但是在2016考研数一试卷中却出现了区间估计的题目，这令很多学生不知所措，所以2017备考中我们一定要掌握好考试的方向和重点，做到万无一失。
| 常考考点 | 常考题型 | 考试要求 |
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点估计 估计量 估计值 |
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了解参数的点估计、估计量和估计值得概念 |
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矩估计法 最大似然估计法 |
1.求连续型总体分布中未知参数的矩估计、极大（最大）似然估计 2.求离散型总体分布中未知参数的矩估计、极大（最大）似然估计 |
掌握矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法 |
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无偏性 有效性 相合性 |
1.判定估计量是否具有无偏性 2.利用无偏性的定义求统计量中的未知参数 |
了解估计量的无偏性、有效性（最小方差性）和一致性（相合性）的概念，并会验证估计量的无偏性. （数一） |
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区间估计 置信区间 |
求参数的区间估计 | 理解区间估计的概念，会求单个正态总体的均值与方差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间.（数一） |
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显著性假设 两类错误 |
理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误 | |
| 正态总体下均值与方差的假设检验 | 正态总体下的均值与方差的假设检验 | 掌握单个及两个正态总体的均值与方差的假设检验 |
参数估计这部分内容是考试的重点，综合性较强，考查的主要内容和方法有：
1. 求参数的矩估计和最大似然估计;
2. 计算估计量的数学期望和方差。
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【责任编辑：小妮子】
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