Examen de ingreso de posgrado 2020 Matemáticas I Esquema del examen: probabilidad y estadística
Se puede decir que las matemáticas de introducción para el examen de ingreso de posgrado son la materia más difícil entre todas las materias del examen de ingreso de posgrado. Entre ellas, las matemáticas avanzadas son particularmente difíciles de realizar. revise de acuerdo con el programa de estudios; de lo contrario, es fácil caer en el malentendido de la revisión. Esquema del examen de ingreso de posgrado de este año Se espera que se publique en septiembre. Ahora puede revisar el programa de estudios de 2020 para comprender la estructura de la prueba. papel, la dirección de las preguntas, etc. Hoy les traigo el esquema del examen de ingreso de posgrado 2020 de Matemáticas I: barra de probabilidad y estadística.
1. Eventos aleatorios y probabilidad
Contenido del examen
La relación entre eventos aleatorios y eventos del espacio muestral y el concepto de calcular la probabilidad de un grupo de eventos completo. Las propiedades básicas de la probabilidad Probabilidad de tipo clásico Probabilidad de tipo geométrico Probabilidad condicional Fórmula básica de probabilidad Independencia de eventos Experimentos repetidos independientes
Requisitos del examen
Comprender el concepto de espacio muestral (evento básico) espacio) y comprender conceptos de eventos aleatorios, dominar la relación y operaciones de eventos.
2. Comprender los conceptos de probabilidad y probabilidad condicional, dominar las propiedades básicas de la probabilidad, ser capaz de calcular la probabilidad clásica y la probabilidad geométrica. y dominar la fórmula de suma y resta de fórmulas de probabilidad, fórmulas de multiplicación, fórmulas de probabilidad total y fórmulas de Bayes.
3. Comprender el concepto de independencia de eventos y dominar el uso de la independencia de eventos para los cálculos de probabilidad; el concepto de experimentos repetidos independientes y métodos maestros para calcular la probabilidad de eventos relevantes.
2. Características numéricas de variables aleatorias
Contenido del examen
La expectativa matemática. (media), varianza y desviación estándar de variables aleatorias y sus propiedades El momento de expectativa matemática, covarianza, coeficiente de correlación y propiedades de funciones de variables aleatorias
Requisitos del examen
1. las características numéricas de variables aleatorias (expectativa matemática, varianza, desviación estándar, momento, covarianza, coeficiente de correlación), ser capaz de utilizar las propiedades básicas de las características numéricas y dominar las características numéricas de las distribuciones comúnmente utilizadas.
2. Ser capaz de encontrar la expectativa matemática de funciones de variables aleatorias.
3. La ley de los grandes números y el teorema central del límite
Contenido del examen
. Desigualdad de Chebyshev Ley de los grandes números de Chebyshev Ley de los grandes números de Bernoulli Ley de los grandes números de Khinchine Teorema de DeMoivre-Laplace Teorema de Levy-Lindberg
Requisitos del examen
1. Comprender la desigualdad de Chebyshev.
2. Comprender la ley de grandes números de Chebyshev, la ley de grandes números de Bernoulli y la ley de grandes números de Hinchin (la ley de grandes números para secuencias de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas).
3. Comprender el teorema de De Moivre-Laplace (la distribución binomial toma la distribución normal como distribución límite) y el teorema de Levy-Lindberg (el teorema del límite central de secuencias de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas).
IV. Estimación
Contenido del examen
El concepto de estimación puntual, estimador y valor estimado, método de estimación de momento, método de estimación de máxima verosimilitud, intervalo estándar de selección del estimador El concepto de estimación: estimación de intervalo de la media y la varianza de una única población normal Estimación por intervalos de la diferencia de medias y la relación de varianza de dos poblaciones normales
Requisitos del examen
1. Comprender los puntos de los parámetros Los conceptos de estimación, estimador y valor estimado.
2. Dominar el método de estimación de momento (primer momento, segundo momento) y el método de estimación de máxima verosimilitud.
3. Comprender la estimación Comprender los conceptos de insesgación y validez. (varianza mínima) y consistencia (consistencia) de cantidades, y ser capaz de verificar la insesgación de los estimadores.
4. Comprender el concepto de estimación de intervalo, y ser capaz de preguntar por el intervalo de confianza de la media. y se calculará la varianza de una única población normal, y se encontrará el intervalo de confianza de la diferencia de medias y la razón de varianza de dos poblaciones normales.
Prueba de hipótesis
Contenido del examen.
Dos tipos de errores en las pruebas de significación Pruebas de hipótesis Pruebas de hipótesis de la media y la varianza de una población normal y dos.
Requisitos del examen
1. La idea básica de las pruebas, dominar los pasos básicos de las pruebas de hipótesis y comprender los dos tipos de errores que pueden ocurrir en las pruebas de hipótesis.
2. población única y dos normales.
Lo anterior es el contenido específico del programa de estudios de posgrado en matemáticas, probabilidad y estadística. Espero que pueda ser de ayuda para todos, me gustaría recordarles que en el sprint final. En esta etapa, es mejor que todos regresen al programa de estudios y lo hagan de manera específica. Preguntas, hagan más simulaciones de exámenes y preparen el orden y la asignación de tiempo de los exámenes de matemáticas de posgrado. ¡Vamos!