1、理解切比雪夫不等式； 2、了解切比雪夫大数定理及 Bernoulli 大数定理； 3、知道独立同分布的中心极限定理，了解德莫佛—拉普拉斯中心极限定理

1、理解总体、个体和样本的概念； 2、了解经验分布函数和直方图的作法，知道格林汶科定理； 3、理解样本均值、样本方差和样本矩的概念并会计算；

一､计数器的概念 1. 什么叫计数?计数:统计脉冲的个数。 2. 什么叫计数器?计数器:实现计数功能的时序部件

第4.1节 数理统计学中的基本概念 第4.2节 分布密度的近似求法 第4.3节 期望与方差的点估计 第4.4节 期望、方差的区间估计及Excel实现 第4.5节 点估计法

1. 相关概念：数量性状；阈性状；回归系数；累加效应；显性效应；上位效应；遗传率；同型交配；异型交配；近交系数；杂种优势. 2. 多基因假说的原理及应用； 3. 简单的统计学分析及应用；

1、理解参数估计的概念，熟练掌握点估计的矩估计法和极大似然估计法； 2、掌握估计量好坏的三个评选标准； 3、理解理解区间估计的概念，熟练掌握单个正态总体的均值和方差的置信区间；

1、了解随机变量的概念； 2、理解离散型随机变量的概念及其分布律的概念和性质； 3、理解连续型随机变量的概念及其概率密度函数的概念和性质；

1、理解显著性检验的基本思想，掌握显著性检验基本步骤和可能产生的两类错误； 2、掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验； 3、知道总体分布假设的

§1 假设检验的概念与步骤 §2 一个正态总体的假设检验 §3 两个正态总体的假设检验

§1 随机变量的数学期望 §2 随机变量函数的数学期望 §3 随机变量的方差 §4 协方差与相关系数 §5 独立性与不相关性、矩