1．随机事件及其概率
(1)理解随机事件及样本空间的概念，掌握随机事件间的关系及运算。
(2)了解概率的统计定义及公理化定义，理解古典概率和几何概率的定义，掌握古典概率和几何概率的计算。
(3)掌握概率的基本性质，掌握与这些性质有关的概率计算。
(4)理解条件概率的概念，掌握乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式，掌握与这些公式有关的概率计算。
(5)理解事件的独立性概念，掌握与事件独立性有关的概率计算，理解独立重复试验的概念，掌握有关事件概率的计算方法。
2．随机变量及其分布
(1)理解随机变量及其概率分布的概念，理解分布函数的概念及性质，掌握与随机变量有关的概率计算。
(2)理解离散型随机变量及其概率分布的概念，0-1分布、二项分布、泊松(Poisson)分布及其应用。
(3)理解连续型随机变量及其概率密度概念，掌握概率密度与分布函数之间的关系，掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用。
(4)掌握离散型随机变量函数的概率分布计算，连续型随机变量的函数的概率密度和分布函数计算。
3．多维随机变量及其分布
(1)理解二维随机变量的概念，掌握离散型二维随机变量的联合概率分布、边缘分布的定义及计算，掌握连续型二维随机变量的联合概率密度、边缘密度的定义及计算，掌握与二维随机变量的概率分布有关的概率计算。
(2)理解随机变量独立性概念，掌握离散型及连续型随机变量独立的判断条件。
(3)了解二维均匀分布和二维正态分布，掌握二维随机变量函数的概率分布计算，掌握两个随机变量之和的概率分布计算。
4．随机变量的数字特征
(1) 理解数学期望和方差的概念、性质。
(2)掌握0-1分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布的数学期望和方差的计算。
(3)掌握根据随机变量X的概率分布计算其函数g(X)的数学期望，掌握根据随机变量(X,Y)的联合概率分布计算函数g(X,Y)的数学期望。
(4)了解相关系数和协方差的概念、性质与计算，了解独立性和不相关之间的关系。
5．大数定律及中心极限定理
(1)了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律及辛钦大数定律的条件及结论。
(2)了解棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理、列维-林德贝格中心极限定理的结论和应用条件。
6．样本及抽样分布
(1)了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值与样本矩及样本方差的概念。
(2)掌握正态总体的抽样分布，理解标准正态分布、χ2分布、t-分布、F-分布的分位数。
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)掌握矩估计法和大似然估计法。
(3)掌握估计量的无偏性，了解估计量的有效性和一致性概念。
(4)了解区间估计的概念，单个正态总体均值的置信区间计算。
8．假设检验
(1)理解假设检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误。
(2)掌握单个正态总体的均值和方差的假设检验。
二、考试形式与试卷结构
（一）考试形式
考试形式为笔试，考试时间为3小时，满分为150分。
（二）试卷结构
1.填空题（30分）
2.判断题（20分）
3.计算题（80分）
4.证明题（20分）
三、主要参考书目
2018年重庆交通大学全国硕士研究生招生考试线性代数与概率统计考试大纲试卷结构类似问题答案