一、抽样分布：理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，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。

 

二、参数估计：理解点估计的概念，掌握矩估计法和极大似然估计法估计参数的方法。理解区间估计的概念及求置信区间的方法，会求单个及两个正态总体参数的置信区间。理解估计量的无偏性、有效性、相合性的概念，理解均方误差、最小方差无偏估计、有效估计等概念，会判断最优无偏估计量。

 

三、假设检验：理解假设检验的概念、统计思想及基本步骤，了解检验水平、检验的值、拒绝域、检验函数、两类错误等概念，会求两类错误的概率。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。

四、回归分析与方差分析：掌握单因素、两因素方差分析方法。理解回归分析的概念，掌握一元线性回归模型、回归系数的最小二乘估计，了解多元线性回归模型。