考研数学 一条主线 三个分支 统计是一门应用性的学科，同样在考题中，也是侧重的方法的运用，对于其中的理论推理的要求就相对比较薄弱。所以考生应该在第一遍复习中，抓住脉络，理好整章思路。第二遍复习时，即可侧重典型习题的练习。 总体上，考研所涉及到的统计知识，是以正态分布为基石，以样本均值，样本方差为工具，以卡方分布，t 分布，F 分布为手段，根据不同的方法，题目，采纳不用的估量量，从而达到估值的目的。因此，对于样本均值，样本方差的性质，定理，计算的要求就比较强，(在考题中也常有体现)这条主线一定要抓牢。其次对于三个重要分布的定义要熟练掌握。 下面就对统计每章中一些具体知识点以及重要性质作一阐述。 一、 数理统计的基本概念 本章是统计章节的基石，因此需要非常熟练掌握其中的定义，运算法则。 数理统计的基本概念主要是总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩。重点是正态总体的抽样分布，包括样本均值、样本方差、样本矩、两个样本的均值差、两个样本方差比的抽样分布; 熟练掌握 分布、t 分布和 F 分布的概念性质.可了解它们之间的关系,来记忆它们的定义(这三个分布式后续章节统计方法的基础,需要熟练掌握它们的定义及数字特征); 若为总体 X 的一组简单随机样本，则凡是涉及到统计量的分布问题，一般要用到 分布，t 分布和 F 分布的定义进行讨论; 正态总体的样本均值与样本方差的分布,所得到的 3 个定理，是后续章节的理论基础，并且其结论是考试的重点!! 二、 参数估量 参数估量是统计中的基本方法，尤其是点估量，是比较常用，简单，也是历年考试的重点，基本上每年的考试都会涉及到点估量。 掌握矩估量法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估量法。这两个估量法思路清楚，求法固定，而且基本作为解答题出现，因此可以说是考试的得分题目; 估量量的估量量的无偏性、有效性(最小方差性)和一致性(相合性)的.概念，其中估量量的无偏性是历年的考试重点。(常考点：样本方差是总体的方差的无偏估量); 理解区间估量的概念，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(本节需要熟练掌握上一章的 3 个定理)。 三、 假设检验 假设检验是在总体的分布函数完全未知或只知其形式，但不知其参数的情况下，提出对总体的假设，是统计方法的另一类思路。 基本上，我们需要了解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解...
