3.方阵的幂与方阵乘积的行列式的性质.
4．逆矩阵的概念和性质，矩阵可逆的充分必要条件.
5.伴随矩阵的概念，用伴随矩阵求逆矩阵．
6.分块矩阵及其运算
作业：本章的基础课后习题
八、5月12号上午9:00----11:00
总部考试
九、5月19号上午9:00----11:00
向量与线性方程组
1．齐次线性方程组有非零解的充分必要条件，非齐次线性方程组有解的充分必要条件．
2．齐次线性方程组的基础解系、通解及解空间的概念，齐次线性方程组的基础解系和通解的求法.
3．非齐次线性方程组解的结构及通解．
4．用初等行变换求解线性方程组的方法．
5．维向量、向量的线性组合与线性表示的概念
6．向量组线性相关、线性无关的概念，向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法．
7．向量组的极大线性无关组和向量组的秩的概念和求解．
8．向量组等价的概念，矩阵的秩与其行(列)向量组的秩之间的关系.
作业：本章的基础课后习题
十、5月26号上午9:00----11:00
矩阵的特征值和特征向量
1．内积的概念，线性无关向量组正交规范化的施密特（Schmidt）方法．
2．规范正交基、正交矩阵的概念以及它们的性质．
3．矩阵的特征值和特征向量的概念及性质，求矩阵的特征值和特征向量.
4．相似矩阵的概念、性质，矩阵可相似对角化的充分必要条件，将矩阵化为相似对角矩阵的方法.
5．实对称矩阵的特征值和特征向量的性质．
作业：本章的基础课后习题
二次型
1．二次型及其矩阵表示，二次型秩的概念，合同变换与合同矩阵的概念，二次型的标准形、规范形的概念以及惯性定理．
2．正交变换化二次型为标准形，配方法化二次型为标准形．
3．正定二次型、正定矩阵的概念和判别法．
作业：本章的基础课后习题
十一、6月2号上午9:00----11:00
考试
十二、6月9号上午9:00----11:00
随机事件和概率
1．样本空间(基本事件空间)的概念，随机事件的概念，事件的关系及运算．
2．概率、条件概率的概念，概率的基本性质.
3.会计算古典型概率和几何型概率.
4.概率的五大公式：加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯(Bayes)公式．
5．事件独立性的概念与计算.
作业：本章的基础课后习题
随机变量及其分布
1.随机变量的概念，分布函数的概念及性质．
2.独立重复试验的概念与有关事件概率的计算.
3.离散型随机变量及其概率分布的概念，几种常见的离散型随机变量：0－1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布．
4.连续型随机变量及其概率密度的概念，几种常见的连续型随机变量：均匀分布、正态分布、指数分布.
5．随机变量函数的分布．
作业：本章的基础课后习题
十三、6月16号上午9:00----11:00
多维随机变量及分布
1．多维随机变量的概念，多维随机变量的分布的概念和性质.
2.二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布.
3.二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度.
4．随机变量的独立性及不相关性的概念，随机变量相互独立的条件.
5．二维均匀分布，二维正态分布的概率密度，求理解其中参数的概率意义．
6．两个随机变量简单函数的分
作业：本章的基础课后习题
十四、6月23号上午9:00----11:00
考试
十五、6月30号上午9:00----11:00
随机变量的数字特征
1．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．
3.随机变量函数的数学期望.
4．切比雪夫不等式．
作业：本章的基础课后习题
大数定律和中心极限定理
1．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．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)
作业：本章的基础课后习题
样本及抽样分布
1．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．分布、分布和分布的概念及性质，上侧分位数的概念并会查表．
3．正态总体的常用抽样分布．
作业：本章的基础课后习题
矩估计和最大似然估计
1．参数的点估计、估计量与估计值的概念．
2．矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法．
作业：本章的基础课后习题
7月1号到20号，自己将学习过程中得重点难点整理到笔记上，然后把练习时做过的错题重新做一遍，并把对应的知识点复习一遍，以便暑期能跟上强化班的进度。
7月底到8月中旬：暑假强化班
学习难点：可能第一遍复习完，老师刚讲过的题当时听明白了，课下回去做得时候还是没有思路或者出错，这是很常见的现象，这时候要把知识点定位，然后回想老师对知识点的解说，或者看看课本例题，一定不要浮躁，要理解知识点，不只是套公式，灵活的运用。
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