一、概率基础知识
1.掌握随机现象与事件的概念
2.熟悉事件的运算(对立事件、并、交及差)
3.掌握概率是事件发生可能性大小的度量的概念
4.熟悉概率的古典定义及其简单计算
5.掌握概率的统计定义
6.掌握概率的基本性质
7.掌握事件的互不相容性和概率的加法法则
8.掌握事件的独立性、条件概率和概率的乘法法则
二、随机变量及其分布
(一)随机变量及随机变量分布的概念
1.熟悉随机变量的概念
2.掌握随机变量的取值及随机变量分布的概念
(二)离散随机变量的分布
1.熟悉离散随机变量的概率函数(分布列)
2.熟悉离散随机变量均值、方差和标准差的定义
3.掌握二项分布、泊松分布及其均值、方差和标准差以及相关概率的计算
4.了解超几何分布
(三)连续随机变量的分布
1.熟悉连续随机变量的分布密度函数和概率密度函数
2.熟悉连续随机变量均值、方差、标准差的定义
3.掌握连续随机变量在某个区间内取值概率的计算方法
4.掌握正态分布的定义及其均值、方差、标准差，标准正态分布的分位数
5.熟悉标准正态分布表的用法
6.了解均匀分布及其均值、方差与标准差
7.熟悉指数分布及其均值、方差和标准差
8.了解对数正态分布及其均值、方差和标准差
9.熟悉中心极限定理，样本均值的(近似)分布
三、统计基础知识
1.掌握总体与样本的概念和表示方法
2.熟悉频数(频率)直方图
3.掌握统计量的概念
4.掌握样本均值和样本中位数概念及其计算方法
5.掌握样本极差、样本方差、样本标准差和样本变异系数概念及计算方法
6.熟悉抽样分布概念
7.熟悉t 分布、χ2分布和F 分布的由来 。
四、参数估计
(一)点估计
1.熟悉点估计的概念
2.掌握矩法估计方法
3.熟悉点估计优良性的标准
4.熟悉二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布参数的点估计
(二)区间估计
1.熟悉区间估计(包括置信水平、置信区间)的概念
2.熟悉正态总体均值、方差和标准差的置信区间的求法
3.了解比率p 的置信区间(大样本场合)的求法
五、假设检验
(一)基本概念
1.掌握原假设、备择假设、检验统计量、拒绝域、两类错误、检验水平及显着性的基本概念
2.掌握假设检验的基本步骤
(二)正态总体参数的假设检验
1.掌握对正态总体均值的检验(总体方差已知或未知的情况)
2.掌握对正态总体方差的检验
3.熟悉比率p 的检验(大样本场合)
第二章：常用统计技术
一、方差分析
(一)方差分析基本概念
1.掌握因子、水平和方差分析的三项基本假定
2.熟悉方差分析是在同方差假定下检验多个正态均值是否相等的统计方法
(二)方差分析方法
1.掌握单因子的方差分析方法(平方和分解、总平方和、因子平方和、误差平方和，自由由度、F 比、显着性)
2.了解重复数不等情况下的方差分析方法。
二、回归分析
(一)散布图与相关系数
1。掌握散布图的作用与做法
2。掌握样本相关系数的定义、计算及其检验方法
(二)一元线性回归
1.掌握用*小二乘估计建立一元线性回归方程的方法
2.掌握一元线性回归方程的检验方法
3.熟悉一元线性回归方法在预测中的应用
(三)了解可化为一元线性回归的曲线回归问题
三、试验设计
(一)基本概念与正交表
1.了解试验设计的必要性
2.熟悉常用正交表及正交表的特点
(二)正交试验设计与分析
1.熟悉使用正交表进行试验设计的步骤
2.掌握无交互作用的正交试验设计的直观分析法与方差分析法
3.熟悉贡献率的分析方法
4.了解有交互作用的正交试验设计的方差分析法
5.熟悉*水平组合的选取
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