一、随机事件和概率：掌握事件的关系与运算，会计算古典概率和几何概率，理解概率的公理化结构，掌握条件概率和独立性的概念，会运用乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式进行有关概率计算。

 

二、随机变量及其分布函数：掌握分布函数及其基本性质、重要的离散型分布（两点分布，二项分布，泊松分布，几何分布等）、重要的连续型分布密度（均匀分布，指数分布，正态分布等）、随机变量的函数及其分布、随机向量的函数及其分布、随机向量和随机变量的独立性。

 

三、随机变量的数字特征：掌握数学期望、矩、方差、标准差，协方差和相关系数的概念及其性质，会进行相关的计算，理解母函数和特征函数的概念，会求常见随机变量（向量）的特征函数。

 

四、极限定理：理解几种收敛性（几乎处处收敛，依概率收敛，弱收敛）的概念及其关系，理解伯努利试验场合的极限定理、独立同分布场合的极限定理、强大数定律，会运用中心极限定理进行相关计算。

 

五、抽样分布：理解样本和统计量的概念，掌握几种常用统计分布（正态分布，分布，分布，分布），理解抽样分布定理。

 

六、参数估计：理解点估计和区间估计的概念，会求未知参数的点估计量和置信区间，掌握估计量的评价标准，理解最优无偏估计量的概念，会判断最优无偏估计量。

 

七、假设检验：掌握方差已知情况下正态总体均值的检验、方差未知情况下正态总体均值的检验、两个正态总体均值的检验、总体方差的检验、分布假设的检验。

 

八、回归分析与方差分析：了解线性模型，掌握最小二乘法估计，掌握单因子方差分析。