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路问培训网 学习资料 哈尔滨新东方大学生学习与发展中心 2024考研数学三的考试要求(二)

2024考研数学三的考试要求(二)

2023-06-08 15:49 分类:学习资料阅读:209 分享
在考研中,数学是很多专业的必考科目,也是属于比较难的科目,所以找到适合自己的学习方法也是很重要的一件事。在考研er准备复习之前,先弄清楚考研数学三有哪些考试的要求,下面是关于考研数学三的考试要求(二),哈尔滨新东方考研为大家整理的一些内容,希望对大家有所帮助,欢迎大家阅读本文。


 

考研数学三的考试要求(二)

一、线性方程组

考试要求

1.会用克莱姆法则解线性方程组。

2.掌握非齐次线性方程组有解和无解的判定方法。

3.理解齐次线性方程组的基础解系的概念,掌握齐次线性方程组的基础解系和通解的求法。

4.理解非齐次线性方程组解的结构及通解的概念。

5.掌握用初等行变换求解线性方程组的方法。

二、矩阵的特征值和特征向量

考试要求

1.理解矩阵的特征值、特征向量的概念,掌握矩阵特征值的性质,掌握求矩阵特征值和特征向量的方法。

2.理解矩阵相似的概念,掌握相似矩阵的性质,了解矩阵可相似对角化的充分必要条件,掌握将矩阵化为相似对角矩阵的方法。

3.掌握实对称矩阵的特征值和特征向量的性质。

三、二次型

考试要求

1.掌握二次型及其矩阵表示,了解二次型秩的概念,了解合同变换与合同矩阵的概念,了解二次型的标准形、规范形的概念以及惯性定理。

2.掌握用正交变换化二次型为标准形的方法,会用配方法化二次型为标准形。

3.理解正定二次型。正定矩阵的概念,并掌握其判别法,

四、概率统计

随机事件和概率

考试要求

1.了解样本空间(基本事件空间)的概念,理解随机事件的概念,掌握事件的关系及运算。

2.理解概率、条件概率的概念,掌握概率的基本性质,会计算古典型概率和几何型概率,掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式以及贝叶斯(Bayes)公式等。

3.理解事件的独立性的概念,掌握用事件独立性进行概率计算;理解独立重复试验的概念,掌握计算有关事件概率的方法。

随机变量及其分布

考试要求

1.理解随机变量的概念,理解分布函数的概念及性质,会计算与随机变量相联系的事件的概率。

2.理解离散型随机变量及其概率分布的概念,掌握0-1分布、二项分布 、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布及其应用。

3.掌握泊松定理的结论和应用条件,会用泊松分布近似表示二项分布。

4.理解连续型随机变量及其概率密度的概念,掌握均匀分布 、正态分布 、指数分布及其应用。

5.会求随机变量函数的分布。

五、多维随机变量及其分布

考试要求

1.理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质。

2.理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度、掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布。

3.理解随机变量的独立性和不相关性的概念,掌握随机变量相互独立的条件,理解随机变量的不相关性与独立性的关系。

4.掌握二维均匀分布和二维正态分布 ,理解其中参数的概率意义。

5.会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布,会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布。

六、随机变量的数字特征

考试要求

1.理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、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.会求随机变量函数的数学期望。

3.了解切比雪夫不等式。

七、大数定律和中心极限定理

考试要求

1.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序列的大数定律)。

2.了解棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维—林德伯格中心极限定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理),并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。

八、数理统计的基本概念

考试要求

1.了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念。

2.了解产生 变量、 变量和 变量的典型模式;了解标准正态分布、t分布、F分布和分布得上侧 分位数,会查相应的数值表。

3.掌握正态总体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布。

4.了解经验分布函数的概念和性质。

九、参数估计

考试要求

1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念。

2.掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法。

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