3．条件概率与独立事件
       4．加法公式和乘法公式
       5．随机变量的数学期望和方差
       6．二项分布
       7．正态分布
    （五）抽样与总体参数的估计
       1．抽样
       2．样本分布
       3．点估计
       4．区间估计
       5．总体平均数的估计
       6．总体比例的估计
       7．估计总体平均数和总体比例时样本容量的确定
       8．总体方差的估计
       9．两个总体平均数差异的估计
       10．两个总体比例差异的估计
       11．两个总体方差比的估计
       12．总体相关系数的估计
    （六）假设检验
       1．假设与假设检验
       2．假设检验中的两类错误
       3．单侧与双侧检验
       4． 一个总体平均数的差异显著性检验
       5．两个总体平均数的差异显著性检验
       6．一个总体比例的差异显著性检验
       7．两个总体比例的差异显著性检验
       8．一个总体方差的差异显著性检验
       9．两个总体方差的差异显著性检验
       10．相关系数差异显著性检验
    （七）方差分析
       1．方差分析中的一些基本概念
       2．方差分析的假设条件
       3．方差分析的步骤
       4．单因素完全随机实验设计的方差分析
       5．单因素完全随机区组设计的方差分析
       6．析因设计的方差分析
    （八）卡方检验
       1．拟合度检验
       2．独立性检验
       3．列联表中的相关测量
    （九）回归分析
       1．一元线性回归
       2．多元线性回归
    （十）非参数检验方法
       1．非参数检验的优缺点
       2．独立样本的差异显著性检验
       3．相关样本的差异显著性检验
       4．等级方差分析
二、考试要求
    （一）数据的搜集、整理与显示
       1．常见数据的特点
        了解类别数据、顺序数据、等距数据和等比数据四种不同类型数据的特点及数学特性；了解不同类型的数据所涉及到的统计指标及检验方法。
       2．数据的整理
        掌握不同类型数据的整理方法，了解次数分布表、频率分布表、累积次数、累积次数分布表、累积百分比、列联表。更好地理解组距分组的方法和操作步骤。
       3．数据的显示
        理解条形图、饼图、直方图和折线图；了解条形图和直方图的区别；了解直方图和折线图的关系。
    （二）数据分布特征的度量
       1．集中趋势的度量
        理解众数、中位数和平均数的涵义及其计算方法；了解三者之间的区别和联系及不同的应用场合；理解算术平均数、加权平均数、几何平均数、调和平均数及它们的计算方法；理解四分位、百分位和百分等级及其计算方法。
       2．离中趋势的度量
        了解全距、四分位差、平均差、方差、标准差的涵义；熟练掌握总体和样本的方差、标准差、标准分数、变异系数的计算，能够利用它们解决实际问题。
       3．分布形状的度量
        了解偏度和峰度的涵义。
    （三）相关分析
       1．相关系数
        理解相关、相关系数、散点图，能够利用散点图判断两个变量之间的相关关系。
       2．各种相关系数的计算
        理解积差相关、等级相关、肯德尔和谐系数、点二列相关、二列相关和多列相关等概念和各自应满足的条件；熟练掌握积差相关系数、等级相关系数、肯德尔和谐系数、点二列相关系数、二列相关系数的计算。
    （四）概率与概率分布
       1．随机事件及其概率
        了解随机试验、随机事件、简单事件（样本点）、复合事件、偶然事件、必然事件（样本空间）、不可能事件等概念及其表示方法。
       2．概率的性质与运算法则
        理解事件的概率定义（包括古典概率、概率的统计定义和主观概率）及其性质；理解事件的补、并、交；理解互斥事件和相容事件。
       3．条件概率与独立事件
        理解条件概率、独立事件、相依事件等概念；会计算条件概率，会判断两个事件是否独立。
       4．加法公式和乘法公式
        熟练掌握加法公式和乘法公式解决实际问题。
       5．随机变量的数学期望和方差
        理解离散型随机变量和连续型随机变量；了解随机变量的数学期望和方差的涵义；掌握离散型随机变量数学期望和方差的计算。
       6．二项分布
        了解二项试验应满足的四个条件；理解二项分布的概率计算公式；了解二项分布的数学期望和方差；灵活运用二项分布解决实际问题。
       7．正态分布
        理解正态分布和标准正态分布；掌握如何将正态分布转化为标准正态分布；了解正态分布的图形特点；掌握标准正态分布表；了解正态分布下数据量与标准差的数量关系；灵活运用正态分布解决实际问题。
    （五）抽样与总体参数的估计
       1．抽样
        了解抽样设计的意义和原则；了解几种重要的随机抽样方法。了解抽样误差和最大允许误差等概念
       2．样本分布
        了解样本分布的涵义和标准误差概念；理解样本平均数分布的规律（中心极限定理），灵活运用它解决实际问题；了解样本方差、样本方差比分布的规律；理解标准误差（标准误）的概念；了解四个理论分布，包括标准正态分布（Z分布）、t分布、卡方分布和F分布，掌握它们的图形特点，会查相应的临界值表。
       3．点估计
        了解点估计概念和点估计应满足的四个条件。理解统计量和参数的概念以及它们的区别和联系。
       4．区间估计
        理解区间估计、置信区间、置信度、显著性水平等概念；了解点估计和区间估计的优缺点、区别和联系。
       5．总体平均数的估计
        熟练掌握一个总体平均数的估计，无论总体是否正态，方差是否已知，大样本还是小样本。能够根据条件判断估计统计量是Z分布还是t分布，并给出相应的标准误。
       6．总体比例的估计
        熟练掌握大样本下一个总体比例的点估计和区间估计，了解相应的标准误。
       7．估计总体平均数和总体比例时样本容量的确定
        掌握估计总体平均数和总体比例时样本容量n的确定方法。
       8．总体方差的估计
        掌握一个总体方差的区间估计。
       9．两个总体平均数差异的估计
        掌握独立样本时两个总体平均数差异的区间估计，区分不同条件下估计统计量的分布及其标准误。总体正态，方差未知时，重点掌握方差相等情况下平均数差异的估计。
       10．两个总体比例差异的估计
        掌握大样本、独立样本下两个总体比例差异的区间估计，了解相应的标准误。
       11．两个总体方差比的估计
        了解两个独立总体的方差比的区间估计。
       12．总体相关系数的估计
        掌握Fisher-Z转换的方法对总体相关系数进行区间估计。其他方法作一般的了解。
    （六）假设检验
       1．假设与假设检验
        理解假设检验的意义；理解虚无假设（零假设）和研究假设（备择假设）；能够根据实际问题正确地给出虚无假设和研究假设。掌握假设检验的原理和步骤。
       2．假设检验中的两类错误
        理解假设检验中的两类错误以及两者之间的关系。
       3．单侧与双侧检验
        理解单侧与双侧检验，能够正确判断假设检验问题是单侧的还是双侧的。
       4． 一个总体平均数的差异显著性检验
        熟练掌握总体为正态或接近正态，方差已知条件下的检验；熟练掌握总体为正态或接近正态，方差未知条件下的检验；熟练掌握大样本条件下的检验；了解上述不同条件下的标准误。