电子科技大学2018年《概率论与数理统计》硕士研究生考研大纲_电子科技大学考研网
成都电子科技大学概率论与数理统计2012-2016年考研初试真题+答案
第 1 页 共 4 页电子科技大学2016年攻读硕士学位研究生入学考试试题考试科目857 概率论与数理统计注：所有答案必须写在答题纸上，写在试卷或草稿纸上均无效。
一、 填空题（每题3分，共15分）1、任取一正整数，该数的平方的末位数是1的概率是__________.2、 设随机变量123,,X X X 相互独立，其中1X 在区间[0,6]上服从均匀分布，2X 服从正态分布2(0,2)N ，3X 服从参数为3λ=的泊松分布，记12323Y X X X =-+,则D （Y ）=___________.3、 设随机变量X 服从参数为2的泊松分布，且Y ＝3X －2，则E （3Y ＋2）=__________.4、 设随机变量,X Y 相互独立且都服从正态分布2(0,3)N ，而129,,,X X X ⋅⋅⋅和129,,,Y Y Y ⋅⋅⋅为分别来自总体X 和Y 的简单随机样本，则统计量U =服从 ，参数为 . 5、 假设一批产品中一，二，三等品各占60%，30%，10%，从中随意取出一件，结果不是三等品，则取得的是一等品的概率为 .二、 单项选择题（每题3分，共15分）1、设当事件A 与B 同时发生时，事件C 必发生，则（ ）(A)()()()1P C P A P B ≤+- (B) ()()()1P C P A P B ≥+- (C) ()()P C P AB = (D) ()()P C P A B =2、设随机变量,X Y 均服从正态分布，2(,4)X N μ，2(,5)YN μ，记1{4}p P X μ=≤-，2{5}p P Y μ=≥+，则（）第 2 页 共 4 页(A)对任何实数μ，都有12p p =（B ）对任何实数μ，都有12p p < (C) 只对μ的个别值，才有12p p = （D ）对任何实数μ，都有12p p > . 3、如果,ξη满足()()D D ξηξη+=-，则必有 ( ) (A)ξ与η独立 (B) ξ与η不相关 (C) 0D η=(D) 0D D ξη= 4、若设随机变量X 和Y 都服从标准正态分布，则( )(A) X +Y 服从正态分布 (B)22X Y +服从2χ分布 (C)2X 和2Y 都服从2χ分布 (D)22/X Y 服从F 分布 5、设12,,X X ⋅⋅⋅为独立同分布序列，且(1,2,)i X i =⋅⋅⋅均服从参数为4的指数分布，当n 比较大时，11ni i X n =∑近似服从 ( ). (A) 4(4,)N n(B) 11(,)416N n (C)11(,)416N (D) (4,)16n N 三、简答题（每题10分，共30分）1、 有两个口袋，甲袋中盛有两个白球，一个黑球，乙袋中盛有一个白球，两个黑球，由甲袋中任取一个球放入乙袋，再从乙袋中取出一个球，求取得白球的概率。
电子科技大学硕士考试大纲
积分方程方法：高斯定律和安培环路定律
微分方程方法:针对Laplace、Poissｏn、Helmhｏltz方程,掌握一维问题微分方程的求解方法；掌握直角坐标系下的分离变量法
镜象法：平面镜像、柱面镜像、球面镜像
3． 电磁应用问题中重点掌握的基本概念和物理量
（4）时谐场应用问题
① 传播问题
波的极化(线、圆、椭圆极化）、垂直（线)极化波与水平(线)极化波；行波、驻波、反射、透射、全反射、全透射;反射系数、驻波系数、透射系数、波阻抗、临界角、Bｒewsｔeｒ角等。
② 导波问题
同轴线和双线的主模；矩形和圆波导中波的模式（ＴEmn、ＴMｍn）、主模与高次模、波数、截止波数、相位常数、工作频率、截止频率；工作波长、截止波长、波导波长、波阻抗等。
二、内容及比例
1． 认识分析电磁问题的能力
充分认识麦克斯韦方程、本构关系以及边界条件在分析电磁问题中作用,并能据此讨论、分析、求解均匀各向同性媒质中各种源激励情况下的电磁问题、现象和规律；了解麦克斯韦方程的线性特征,掌握线性迭加原理分析求解电磁问题的方法。
2. 求解电磁问题的方法
掌握并能熟练运用如下方法求解电磁问题：
理解电容与电感元件,电容的电压电流关系,电感的电压电流关系，电容与电感的储能,一阶电路微分方程的建立。
掌握一阶电路的零输入响应，零状态响应,全响应，时间常数,特别是用三要素法求解一阶电路的响应。
了解二阶电路，RＬC串联电路的零输入响应。
4.正弦稳态分析： 35%
理解正弦时间函数的相量表示,有效值相量,熟悉基尔霍夫定律的相量形式，二端元件电压电流关系的相量形式。
《数字设计——原理与实践》(第３版) John F.Wａｃkeｒly 机械工业出版社 2003年
西安电子科技大学2018考研大纲：602高等数学.doc
西安电子科技大学2018考研大纲：602高等数出国留学考研网为大家提供西安电子科技大学2018考研大纲：602高等数学，更多考研资讯请关注我们网站的更新!西安电子科技大学2018考研大纲：602高等数学602高等数学复习提纲一、课程考试内容1、函数与极限数列的极限，函数的极限，极限存在准则，两个重要极限，函数的连续性与间断点，连续函数的运算与初等函数的连续性，闭区间上连续函数的性质。
2、导数与微分导数概念，函数的四则运算求导法则，反函数的导数，复合函数求导法则，高阶导数，隐函数的导数，参数方程所确定的函数的导数，函数的微分。
3、中值定理与导数应用四大中值定理，洛必达法则，函数单调性的判别，函数的极值和最值，曲线的凹凸与拐点。
4、不定积分不定积分的概念与性质，换元积分法，分部积分法，几种特殊类型函数的积分。
5、定积分及其应用定积分的概念，定积分的性质和积分中值定理，微积分基本公式，定积分的换元法，定积分的分部积分法，广义积分;定积分的元素法，平面图形的面积和体积，平面曲线的弧长，功、水压力和引力。
6、空间解析几何与向量代数空间直角坐标系，向量及其加减法，向量与数的乘法，数量积和向量积;曲面及其方程，空间曲线及其方程，平面及其方程，空间直线及其方程，二次曲面。
7、多元函数微分法及其应用多元函数的基本概念，偏导数，全微分及其应用，多元复合函数的求导法则，隐函数的求导;微分法在几何上的应用，方向导数与梯度，多元函数的极值及其求法。
8、重积分二重积分的概念与性质，二重积分的计算方法;三重积分的概念及其计算法，重积分的应用。
9、曲线积分与曲面积分对弧长的曲线积分,对坐标的曲线积分,格林公式,平面上曲线积分与路径无关的条件,二元函数的全微分求积;对面积的曲面积分,对坐标的曲面积分,高斯公式，通量与散度,斯托克斯公式,环流量与旋度。
10、无穷级数常数项级数的概念和性质,常数项级数的审敛法;幂级数,函数展开成幂级数,傅里叶级数,正弦级数和余弦级数,周期为2l的周期函数的傅里叶级数。
西安电子科技大学2018考研大纲：811信号与系统、电路.doc
西安电子科技大学2018考研大纲：811信号与系统、电出国留学考研网为大家提供西安电子科技大学2018考研大纲：811信号与系统、电路，更多考研资讯请关注我们网站的更新!西安电子科技大学2018考研大纲：811信号与系统、电路一、总体要求“信号与系统、电路”由“电路”(75分)和“信号与系统”(75分)两部分组成。
“电路”要求学生掌握电路的基本理论和基本的分析方法，使学生具备基本的电路分析、求解、应用能力。
要求掌握电路的基本概念、基本元件的伏安关系、基本定律、等效法的基本概念;掌握电阻电路的基本理论和基本分析方法;掌握动态电路的基本理论，一阶动态电路的时域分析方法;正弦稳态电路的基本概念和分析方法;掌握谐振电路和二端口电路的基本分析方法。
“信号与系统”要求学生掌握连续信号的时域、频域、复频域分解的数学方法和分析方法，理解其物理含义及特性。
掌握离散信号的时域、Z域分解的数学方法和分析方法，理解其物理含义及特性。
掌握连续系统的时域、频域、复频域分析方法;掌握离线系统的时域和Z域分析方法。
熟练掌握时域中的卷积运算和变换域中的傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等数学工具。
掌握系统函数及系统性能的相关概念及其判定方法。
掌握线性系统的状态变量分析法。
研究生课程考试是所学知识的总结性考试，考试水平应达到或超过本科专业相应的课程要求水平。
二、“电路”部分各章复习要点(一)电路基本概念和定律1.复习内容电路模型与基本变量，基尔霍夫定律，电阻元件与元件伏安关系，电路等效的基本概念2.具体要求*电路模型与基本变量***电压、电流及其参考方向的概念、电功率、能量的计算***基尔霍夫定律***电阻元件及欧姆定律;***电压源、电流源及受控源概念;**等效概念，串、并联电阻电路的计算，实际电源两种模型及其等效互换(二)电阻电路分析1.复习内容电路的方程分析法，网孔法和回路法，节点法和割集法。
电路定理的概念、条件、内容和应用。
2018年成都电子科技大学820计算机专业基础考研大纲硕士研究生入学考试大纲
《数据结构》一、总体要求《数据结构》是计算机程序设计的重要理论技术基础，是计算机科学与技术学科的核心课程。
要求：1.理解数据结构的基本概念；掌握数据的逻辑结构、存储结构及其差异，以及各种基本操作的实现。
2.掌握基本的数据处理原理和方法的基础上，能够分析算法的时间复杂度与空间复杂度。
3.能够选择合适的数据结构和算法策略进行问题求解，具备采用 C 或 C++或 JAVA 语言设计与实现算法的能力。
二、内容1.数据结构及算法的相关概念和术语（1）数据结构及算法的概念；（2）数据的逻辑结构和存储结构；（3）算法的定义及特性；（4）算法时间复杂度和空间复杂度的分析方法。
2．线性表（1）线性表的定义（2）线性表的基本操作及在顺序存储及链式存储上的实现；（3）各种变形链表（循环链表、双向链表、带头结点的链表等）的表示和基本操作的实现；（4）递归过程的特点及实现方法；（5）栈和队列的基本概念；栈和队列的顺序存储结构、链式储存结构及其存储特点；（6）栈和队列的应用（7）循环队列的判满、判空方法；（8）特殊矩阵的压缩储存；3．广义表的基本概念、存储结构和基本操作4．树和二叉树（1）树与森林的基本概念（2）树与森林的存储结构及遍历（3）二叉树的定义及 6 大性质（4）二叉树的顺序储存与链式储存结构（5）二叉树的先序、中序、后序三种遍历方式的关系以及实现；层序遍历的实现（6）线索二叉树的基本概念与构造方法（7）树与二叉树的应用：二叉排序树；二叉平衡树；哈夫曼树与哈夫曼编码5．图（1）图的基本概念和术语；（2）图的存储结构：邻接矩阵、邻接表、逆邻接表；（3）遍历算法：深度优先搜索算法和广度优先搜索算法；（4）应用：最小生成树；最短路径，拓扑排序和关键路径。
6．查找。
2018考研数学概率论与数理统计复习重点归纳
2018考研数学概率论与数理统计复习重点归纳概率论与数理统计虽然难度要低于高数的复习，但是由于它考察的知识点较为抽象，也较为零碎，一直让很多考研学子学起来比较头疼，尤其是样本及抽样分布和参数估计这两章内容很多同学感到学习起来非常吃力，做题目时更是不知如何下手。
其实这部分的知识没有大家想象的那么难，只要静下心来，专心学习，在考试的时候拿下这部分的分数是非常容易的。
下面为考生们精心整理了2018考研数学概率复习重点，希望对考生们有所帮助，顺利通过考试。
统计里面第一章是关于样本及统计量的分布，这部分要求会求统计量的数字特征，要知道统计量是随机变量;另外统计量的分布及其分布参数是常考题型，常利用卡方分布，t分布及F分布的典型构成模式及其性质以及正态总体样本均值与样本方差的分布进行分析。
所以复习这一章时清晰的记住上述三大分布的典型模式是我们解题的关键。
关于三大分布的典型构成模式，给大家总结了四句话，有方便大家记忆：“考正态方和卡方出，卡方相除变F; k若想得到t分布，一正一卡再相除”。
第一个口诀的意思是标准正态分布的平方和可以生成卡方分布，而两卡方分布除以其维数之后相除可以生成F分步，第二个口诀的意思是标准正态分布和卡方分布相除可以得到t分布。
只要大家记住并理解上述四句话，在遇到这方面的问题是就可以迎刃而解了;还有就是参数估计这章的内容，参数估计占数理统计的一多半内容，所以参数估计是重点。
参数的矩估计量(值)、最大似然估计量(值)也是经常考的。
很多同学遇到这样的题目，总是感觉到束手无策。
题目中给出的样本值完全用不上。
其实这样的题目非常简单。
只要你掌握了矩估计法和最大似然估计法的原理，按照固定的程序去做就可以了。
矩法的基本思想就是用样本的k阶原点矩作为总体的k阶原点矩。
估计矩估计法的解题思路是：1)当只有一个未知参数时，我们就用样本的一阶原点矩即样本均值来估计总体的一阶原点矩即期望，解出未知参数，就是其矩估计量。
《概率论与数理统计》考试大纲
《概率论与数理统计》考试大纲一、课程简介概率论是一门研究随机现象统计规律性数量关系的数学学科，约形成于二十世纪初期，1917年苏联科学家伯恩斯坦首先给出了概率论的公理体系，1933年柯尔莫哥洛夫又以更完整的形式提出了概率论的公理结构，从此概率论臻于完善；而数理统计是研究如何有效地收集整理和分析受随机影响的数据，并作出统计推断、预测或者决策的一门学科，它是以概率论为基础的。
《概率论与数理统计》是一门研究和探索客观世界随机现象规律的数学学科，它以随机现象为研究对象，是数学的分支学科，在金融、保险、经济与企业管理、工农业生产、医学、地质学、气象与自然灾害预报等等方面都起到非常重要的作用。
随着计算机科学的发展，以及功能强大的统计软件和数学软件的开发，这门学科得到了蓬勃的发展，它不仅形成了结构宏大的理论，而且在自然科学和社会科学的各个领域应用越来越广泛。
该课程主要讲授“概率论与数理统计基本概念”、“随机变量”、“大数定律与中心极限定理”、“参数估计与假设检验”和“方差分析与回归分析”等内容，理、工、经管类本科生必修的一门重要的基础课。
学习该课程可使学生掌握概率论与数理统计的基本概念，了解它的基本理论和方法，从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法，培养学生运用概率统计方法分析和解决、处理实际不确定问题的基本技能和基本素质。
二、考查目标目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读我校统计学专业硕士研究生所必须的基本素质、一般能力和培养潜能，以利于选拔具有发展潜力的优秀人才入学，为国家的经济建设培养具有良好职业道德、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次应用型的统计学专业人才。
考查考生对概率论与数理统计的基本概念、基本理论和方法的掌握情况，是否具有较强的逻辑推理能力和灵活的思维能力，是否具有较强的计算能力，是否具有综合运用所学知识分析与解决较为复杂实际问题的能力。
要求考生：比较全面地掌握统计学的基本原理和方法，以及相关的概率论知识；具有一定的运用统计学模型分析实际数据和解释分析结果的能力。
结合考研大纲,考研数学概率论与数理统计的复习策略
结合2018考研大纲，考研数学概率论与数理统计的复习策略摘要：2018考研数学大纲发布后，同学们更加关心如何在大纲的指导下进行有效的复习。
为了让同学们的复习变得清晰明朗，下面结合考研数学大纲的变化给大家详细讲解一下概率论与数理统计学习的策略。
一、把握学科核心主线概率论与数理统计的核心主线就是分布与数字特征，所以两个大题一般就是从下列三个方面选两个：1、一维随机变量及其函数的分布与数字特征2、二维随机变量及其函数的分布与数字特征3、点估计(矩估计、最大似然估计)与统计量的分布与数字特征二、概率统计命题特点纵观近十年概率统计真题，概率命题重视如下内容：1、综合高数：现代概率统计的发展离不开高等数学、微积分知识。
概率统计试题也与微积分知识密不可分，例如利用分布函数求一点处的概率就要用到分布函数的左极限。
求离散型随机变量数字特征会用到级数求和，求连续性随机变量的数字特征肯定要用到积分。
2、分类讨论：例如一维、二维随机变量函数的分布问题，二维离散型随机变量与连续性随机变量综合问题等，一般都需要进行分类讨论，分类讨论要求既不重复又不遗漏，这就要求我们构造完备事件组进行全集分解。
3、数形结合：概率论中不少问题也有明显的几何意义，例如概率密度、分布函数、正态分布的对称性、分布函数的几何意义等。
如果能够充分利用几何意义，我们将大大提升解题速度，化繁为简提高准确率。
4、正难则反：在处理概率大题过程中，如果遇到困难，无法继续做下去的时候，同学们要学会从反面来考虑，一般正面复杂的问题，反面往往比较简单，正难则反考察同学们的灵活性。
5、概率思维：近几年的试题中概率思维越来越突出，即有些问题我们可以拼高等数学的知识做出来，但如果能结合概率思维(分布背景、统计替换的思想)可以大大简化计算，巧妙给出答案。
三、复习建议概率统计学科主线清晰，建议同学们抽一定的时间强攻一下概率论与数理统计。
题外话：有事没事考个研，现在投资自己，10年之后就不会挣扎在5k左右的工资，不会被训练的为不到1k的调薪就觉得应该欢呼，不会看着年轻人如何时间自主的文章而兴叹，也不会将出国游的计划一再被搁置...没有出社会的人总觉得工作很容易，月薪过万就是应该，可骨感的现实告诉你，高学历的人往往更容易更快的实现月薪过万！！改变，就从你考研开始！。
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电子科技大学2018年《概率论与数理统计》硕士研究生考研大纲考试科目857概率论与数理统计考试形式笔试（闭卷）
考试时间180分钟考试总分150分
一、总体要求
理解概率论与数理统计的基本思想，理解由古典概型向概率公理化转化过程的关键概念和思想，理解数理统计的估计与检验的统计学原理，掌握经典概率模型的概率计算方法及其应用，掌握基本的估计与检验方法。
二、内容
1.随机事件的定义及其运算,概率的定义及其性质
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，掌握事件的关系与运算；
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；
3）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；
4）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；
5）理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法．
2.一维随机变量及其分布
1）理解随机变量的概念．理解分布函数的概念及性质．
2）会计算与随机变量相联系的事件的概率．
3）理解离散型随机变量及其概率分布的概念；
4）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；
5）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．
3.多维随机向量及其分布
1）理解多维随机变量的概念，理解多维随机变量的分布的概念和性质；
2）理解二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布；
3）理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度；
4）会求与二维随机变量相关事件的概率；
5）理解随机变量的独立性及不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件；
6）掌握二维均匀分布，了解二维正态分布的概率密度，理解其中参数的概率意义；
7）会求两个随机变量简单函数的分布，会求多个相互独立随机变量简单函数的分布.
4.随机变量数字特征
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；
2）会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征。
5.大数定律和中心极限定理
1）了解切比雪夫不等式．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-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)和列维-林德伯格定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)。
6.数理统计基本概念
1）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；
2）了解分布、t分布和F分布的概念及性质，掌握正态总体的常用抽样分布定理．
7.参数估计
1）理解参数的点估计、估计量与估计值的概念．
2）掌握矩估计法和最大似然估计法，了解估计量的无偏性、有效性（最小方差性）和一致性（相
合性）的概念，并会验证估计量的无偏性；
3）理解区间估计的概念.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．
8.假设检验
1）理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，
2）了解假设检验可能产生的两类错误，掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验.
三、题型及分值比例
选择题：（10%）
填空题：（10%）
简答题：（20%）
计算题：（60%）
文章来源：文彦考研。