数理统计基本概念，包括总体与样本；样本函数与统计量；样本分布函数和样本矩。参数估计，包括点估计；估计量的优良性；区间估计。假设检验，包括假设检验的基本概念；单正态总体和双正态总体的均值和方差的假设检验。
理解多维随机变量的概念，理解多维随机变量的分布的概念和性质。 理解二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布；理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度。会求与二维随机变量相关事件的概率。
《概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。
概率论与数理统计的研究的对象就是随机现象，随机现象就是在一定的条件下不总是出现相同的结果的现象，也就是不能肯定的确定结果的现象就统称为随机现象。
概率论与数理统计知识点与考点第一章知识点：18§1 随机试验：随机试验的三个特点。
概率：当重复试验的次数n逐渐增大，频率值就会趋于某一稳定值，这个值就是概率。 概率的特点：1)非负性。2)规范性。3)可列可加性。
期望值公式是概率论中的重要概念。它是指随机变量的平均值，即该随机变量每个取值与其概率的乘积之和。公式为E(X)=∑Xi×P(Xi)，其中Xi表示随机变量X的取值，P(Xi)表示随机变量X 取值为Xi的概率。
排列组合是组合学最基本的概念。所谓排列，就是指从给定个数的元素中取出指定个数的元素进行排序。组合则是指从给定个数的元素中仅仅取出指定个数的元素，不考虑排序。
数学概率的知识点 事件可分为确定事件和不确定事件，不确定事件又称为随机事件。事件和概率的表示方法：一般地，事件用英文大写字母A，B，C，…，表示事件A的概率p，可记为P(A)=P。必然事件的概率为1。
概率论的重点： 随机变量及其分布：掌握离散随机变量、连续随机变量的基本性质，以及各种分布函数的概念和特征。
理解参数的点估计、估计量与估计值的概念；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。掌握矩估计法(一阶、二阶矩)和似然估计法。
总体与样本。总体有分布函数、概率分布、概率密度，相应样本有分布函数、分布律、概率密度。抽样分布。样本数字特征：样本均值和样本方差及它们各自的期望、方差。三大抽样分布的典型模式。
随机事件和概率考查的主要内容有： (1)事件之间的关系与运算，以及利用它们进行概率计算； 概率论与数理统计知识点与考点第一章知识点：18§1 随机试验：随机试验的三个特点。
概率论与数理统计的研究的对象就是随机现象，随机现象就是在一定的条件下不总是出现相同的结果的现象，也就是不能肯定的确定结果的现象就统称为随机现象。
本书为《概率论与数理统计》分册。本书内容包括：随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、数字特征、极限定理、样本与统计量、参数估计与假设检验等。
1、频率与概率 频数：事件A发生的次数 频率：频数/总数 概率：当重复试验的次数n逐渐增大，频率值就会趋于某一稳定值，这个值就是概率。 概率的特点：1)非负性。2)规范性。3)可列可加性。
2、概率论与数理统计知识点有：随机变量：对事件发生的各个结果联系数字进行定义，创造出一个随着结果不同而变化的实值单值函数就是随机变量。频率与概率：频率在试验趋于无穷时等于概率。概率具有非负性，可列可加性。
3、不确定事件：可能发生也可能不发生的事件；不确定事件发生的可能性大小不同；不确定。事件的概率：可用事件结果除以所以可能结果求得理论概率。
4、概率论：是研究随机现象统计规律的科学。随机试验：对随机现象进行的观察或实验统称为随机试验。样本点：随机试验的每个可能出现的实验结果称为这个试验的一个样本点。
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