我国精算师考试的第二块内容分解，内容不算多的，所以别煞费我们高顿网校小编的苦心哦。
　　(1)概率论(分数比例：45%)
　　事件、样本空间、概率空间的含义;典型概率类型的计算方法 条件概率的计算方法;运用全概率公式和贝叶斯公式求解概率问题 统计独立性的含义;事件的独立性及利用独立条件求解概率问题 随机变量及分布函数;随机变量数字特征?数学期望、方差、协方差，矩?;随机变量特征函数阶性质;能够利用特征函数求解随机变量的各阶矩;常用的离散型随机变量的分布列(离散型：二项分布、Poisson分布、几何分布等);连续型随机变量的分布函数及其数学期望、方差?连续型：均匀分布、指数分布、Г-分布、正态分布、t-分布、F分布、χ2分布等?联合分布律;联合分布函数及联合密度函数;边际分布律;边际分布函数及边际概率密度等;条件概率密度及求解条件概率;大数定律及中心极限定理;契比雪夫不等式;运用随机变量的变换得出新的变量的密度函数及概率。
 
　　(2)数理统计(分数比例：35%)
　　数理统计的基本概念;样本(子样);总体(母体);统计量;样本矩;顺序统计量和经验分布函数;求估计量的两个常用方法(矩方法、*5似然估计方法);无偏估计概念;正态总体样本线性函数的分布及其数学特征;χ2分布、t-分布、F-分布的密度函数及其期望、方差;正态总体样本均值及样本方差的分布;柯赫伦定理;假设经验;正态总体的参数(均值、方差)的检验方法;多项分布的χ2检验方法及联立表的独立性检验;广义似然比检验;线性模型及参数β的最小二乘法估计;剩余平方和的概念及其相关性质;参数β的假设检验方法及其置信区间构造和Y的预测;Y关于x的线性回归函数的性质;单因素方差分析及方差分析表的构造;估计中的一些概念及有效估计的概念;无偏估计的(有)效率;充分统计与完备统计;*5似然估计的性质及参数估计的贝叶斯方法的基本步骤;在二次损失函数下参数的贝叶斯估计量及其计算方法;假设检验的一些基本概念及奈曼一皮尔逊基本引理;顺序统计量及其分布。
 
　　(3)应用统计(分数比例：20%)
　　多元线性回归模型参数的最小二乘法估计;多元线性回归模型参数的假设检验及置信区间;多元线性回归模型的拟合度及F检验 异方差性问题;序列相关性问题 多重共线性问题;非线性回归模型;指数平滑模型;移动平均模型;自回归模型;ARMA模型及ARIMA模型;自相关函数及偏自相关函数;回归模型预测;时间序列模型预测;预测区间。
　　5、参考书：
　　①《概率论*9册》，复旦大学编，人民教育出版社，1979年4月第1版。
　　②《概率论第二册》(*9、二分册)，复旦大学编，人民教育出版社，1979年8月第1版。
　　③《概率论与数理统计》，陈希孺编著，中国科学技术大学出版社，2000年3月第1版。
　　④《应用线性回归》(美)S.Weisberg著，王静龙、梁小筠等译，中国统计出版社，1998年3月第1版。
　　高顿网校之精品语录：瓜是长大在营养肥料里的最甜，天才是长在恶性土壤中的*4。