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807 实变函数与数理统计
一、实变函数部分
1、集合与实数集
2、Lebesgue 测度
3、可测函数
4、Lebesgue 积分
5、微分与积分
6、p L 空间
二、数理统计部分
1、统计量:总体、样本和统计量的概念,数据整理的初步:直方图和箱线图常见的统计量,如样本矩(中心矩、原点矩)、次序统计量;常见的抽样分布:正态分布、卡方分布、t-分布、F-分布。
2、参数估计:点估计法,包括矩估计法和最大似然估计法;评价估计量的标准:无偏性、有效性和相合性;区间估计(置信区间)的方法,尤其是正态总体均值、方差以及 0-1 分布参数的区间估计;大样本下总体参数的置信区间。
3、假设检验:正态总体下单参数的假设检验、两正态总体均值之差和方差之比的假设检验;置信区间和假设检验之间的关系;假设检验的 p 值方法。
4、单因素方差分析:基本思想和方法;
5、回归分析: 经典一元线性回归模型的假设、回归系数的含义、其最小二乘和最大似然估计、回归方程的显著性检验;可化为线性的非线性回归模型。