高頓網(wǎng)校名師解答：2014數(shù)學基礎II精算師考試大綱詳細解說。預祝大家在高頓網(wǎng)校精算師學習愉快！
　　1、科目代碼：02試
　　2、考試時間：3小時
　　3、考試形式：標準化試題試
　　4、考試內(nèi)容：
　　(1)概率論(分數(shù)比例：50%)
　　事件、樣本空間、概率空間的含義 典型概率類型的計算方法 條件概率的計算方法 運用全概率公式和貝葉斯公式求解概率問題 統(tǒng)計獨立性的含義 事件的獨立性及利用獨立條件求解概率問題 隨機變量及分布函數(shù) 隨機變量數(shù)字特征(數(shù)學期望、方差、協(xié)方差，矩) 隨機變量特征函數(shù)階性質(zhì) 能夠利用特征函數(shù)求解隨機變量的各階矩 常用的離散型隨機變量的分布列 連續(xù)型隨機變量的分布函數(shù)及其數(shù)學期望、方差(連續(xù)型：均勻分布、指數(shù)分布、Г-分布、正態(tài)分布、t-分布、F分布、χ2分布等)聯(lián)合分布律 聯(lián)合分布函數(shù)及聯(lián)合密度函數(shù) 邊際分布律 邊際分布函數(shù)及邊際概率密度等 條件概率密度及求解條件概率 大數(shù)定律及中心極限定理 契比雪夫不等式 運用隨機變量的變換得出新的變量的密度函數(shù)及概率 條件期望和條件方差 混合型分布的分布函數(shù)、期望和方差
　　(2)數(shù)理統(tǒng)計(分數(shù)比例：35%)
　　數(shù)理統(tǒng)計的基本概念 樣本(子樣) 總體(母體) 統(tǒng)計量 樣本矩 順序統(tǒng)計量和經(jīng)驗分布函數(shù) 求估計量的兩個常用方法(矩方法、*5似然估計方法) 無偏估計概念 正態(tài)總體樣本線性函數(shù)的分布及其數(shù)學特征 χ2分布、t-分布、F-分布的密度函數(shù)及其期望、方差 正態(tài)總體樣本均值及樣本方差的分布 柯赫倫定理 假設經(jīng)驗 正態(tài)總體的參數(shù)(均值、方差)的檢驗方法 多項分布的χ2檢驗方法及聯(lián)立表的獨立性檢驗 廣義似然比檢驗 線性模型及參數(shù)β的最小二乘法估計 剩余平方和的概念及其相關性質(zhì) 參數(shù)β的假設檢驗方法及其置信區(qū)間構(gòu)造和Y的預測 Y關于x的線性回歸函數(shù)的性質(zhì) 單因素方差分析及方差分析表的構(gòu)造 估計中的一些概念及有效估計的概念 無偏估計的(有)效率 充分統(tǒng)計與完備統(tǒng)計 *5似然估計的性質(zhì)及參數(shù)估計的貝葉斯方法的基本步驟 在二次損失函數(shù)下參數(shù)的貝葉斯估計量及其計算方法 假設檢驗的一些基本概念及奈曼一皮爾遜基本引理 順序統(tǒng)計量及其分布
　　(3)應用統(tǒng)計(分數(shù)比例：15%)
　　多元線性回歸模型參數(shù)的最小二乘法估計 多元線性回歸模型參數(shù)的假設檢驗及置信區(qū)間 多元線性回歸模型的擬合度及F檢驗 異方差性問題 序列相關性問題 多重共線性問題 非線性回歸模型 指數(shù)平滑模型 移動平均模型 自回歸模型 ARMA模型 自相關函數(shù)及偏自相關函數(shù) 回歸模型預測 時間序列模型預測 預測區(qū)間
　　高頓網(wǎng)校之名人話語：無論是嚴謹雄辯的哲學思想，還是奧妙無窮的知識，無論是精美絕倫的唐詩宋詞，還是神氣有趣的神話傳說，無不以書的形式傳承至今。