2.理解随机变量的独立性及不相关的概念 ， 掌握离散型和连续型随机变量独立的条件 。
3.掌握二维均匀分布 ， 了解二维正态分布的概率密度 ， 理解其中参数的概率意义 。
4.会求两个独立随机变量的简单函数的分布 。
四、随机变量的数字特征
考试内客
随机变量的数学期望（均值）、方差和标准差及其性质 随机变量函数的数学期望 矩、协方差 相关系数及其性质
考试要求
1.理解随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、协方差、相关系数）的概念 ， 会运用数字特征的基本性质 ， 并掌握常用分布的数字特征
2.会根据随机变量的概率分布求其函数的数学期望 。
五、大数定律和中心极限定理
考试内容
切比雪夫（Chebyshev）不等式 切比雪夫大数定律 伯努利大数定律 辛钦（Khinchine）大数定律 棣莫弗－拉普拉斯（De Moivre－…lace）定理 列维－林德伯格（Levy－Undbe）定理
考试要求
1.了解切比雪夫不等式 。
2.了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律（独立同分布随机变量的大数定律） 。
3.了解棣莫弗一拉普拉斯定理（二项分布以正态分布为极限分布）和列维一林德伯格定理（独立同分布的中心极限定理） 。
六、数理统计的基本概念
考试内容
总体 个体 简单随机样本 统计量 样本均值 样本方差和样本矩 x2分布 t分布 F分布 分位数 正态总体的某些常用抽样分布
考试要求
1.理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念 ， 其中样本方差定义为：
2.了解x2分布、t分布和F分布的概念及性质 ， 了解分位数的概念并会查表计算 。
3.了解正态总体的某些常用抽样分布 。
七、参数估计
考试内容
点估计的概念 估计量与估计值 矩估计法 最大似然估计法 估计量的评选标准 区间估计的概念 单个正态总体的均值和方差的区间估计 两个正态总体的均值差和方差比的区间估计
考试要求
1.理解参数的点估计、估计量与估计值的概念 。
2.掌握矩估计法（一阶、二阶矩）和最大似然估计法 。
3.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 。
4.了解区间估计的概念 ， 会求单个正态总体的均值和方差的置信区间 ， 会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间 。
八、假设检验
考试内容
显著性检验 假设检验的两类错误 单个及两个正态总体的均值和万差的假设检验
考试要求
1.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 。
2.了解单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验 。
试卷结构
（一）题分及考试时间
试卷满分为150分 ， 考试时间为180分钟 。
（二）内容比例
高等教学 约60％
线性代数 约20%
概率论与数理统计20％
（三）题型比例
填空题与选择题 约40％
解答题（包括证明题） 约60%
数学二
[考试科目]
高等数学、线性代数
高等数学
一、函数、极限、连续
考试内容
函数的概念及表示法 函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性 复合函数、反函数、分段函数和隐函数 基本初等函数的性质及其图形 初等函数 简单应用问题的函数关系的建立数列极限与函数极限的定义及其性质 函数的左极限与右极限 无穷小和无穷大的概念及其关系 无穷小的性质及无穷小的比较 极限的四则运算 极限存在的两个准则：单调有界准则和夹逼准则 两个重要极限 ：
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