数理统计课程考试中一定要记住的易错点啊（一）：与概率论相关的基础知识

数学是一门精细活，在考试中能够头脑清醒显得十分重要。只有巧妙避开所有坑，才能尽可能拿多分啊。

概率论复习与补充

1. 常见的离散、连续分布
0-1分布、二项分布、泊松分布、超几何分布、几何分布、负二项分布
正态分布、均匀分布、指数分布、Gamma分布、Beta分布

2. 随机变量函数的分布
注意分布函数本身的定义，代进去计算的时候一定要仔细啊。

3. 随机变量的数学特征
一般包括期望、方差和相关系数等，计算这些特征属性之前需要知道随机变量的分布。
刻画分布时对情况进行详细无遗漏的分析，千万不要想当然！！
条件数学期望的公式\(Ex=E[E(x|y)]\)，在某些情况下十分好用，要记得有这么个公式啊。

4. 大数定律和中心极限定理
这些只要记住基本的频率接近概率、均值接近期望，均值减期望除以标准差接近正态分布就可以了。只要不是数学专业，应该不会考具体的不同大数定律之间的区别吧。

5. 特征函数

用定义计算不同随机变量的特征函数，有一说一 正态分布和卡方分布的算起来实在麻烦，我选择直接记住它。

使用特征函数的场合：和的分布（优势来源于指数）
注意使用特征函数计算期望的时候，前边下来一个i千万记得乘出去，这样期望就不会有问题了。

6. 样本分布

7. 充分统计量
统计量是不包含未知参数的样本的函数。充分统计量包含了未知参数的所有信息，其含义为在给定该统计量的信息时，随机变量的概率分布与未知参数无关。



充分统计量的一对一变换依然是充分统计量。
常用判定定理：因子分解定理

简单来说就是写出样本的联合分布函数进行化简，和未知参数有瓜葛的关于样本的统计量就是那个充分统计量。

总结

一步步分析问题，千万不要想当然。