英国数理统计课程旨在培养学生对数据收集、分析和解释的能力，其考试重点通常涵盖以下几个方面：
一、概率基础
概率公理与基本公式：理解概率的定义、概率的三条公理（非负性、规范性、可列可加性）是基础。考试中常涉及利用加法公式、乘法公式、条件概率公式和全概率公式等解决问题。例如，在复杂的事件关系中，通过条件概率公式计算在某一条件下另一事件发生的概率。
随机变量及其分布：离散型随机变量的概率质量函数（PMF）和连续型随机变量的概率密度函数（PDF）是重点。常见的离散分布如二项分布、泊松分布，连续分布如正态分布、均匀分布、指数分布等。需要掌握这些分布的性质、参数意义、期望和方差的计算，以及如何根据实际问题确定随机变量的分布类型。
二、数理统计核心内容
总体与样本：明确总体、个体、样本、样本容量等概念。理解样本是如何从总体中抽取的，以及样本的随机性和代表性。考试可能会涉及从给定总体中构造合适样本的问题。
统计量与抽样分布：统计量是样本的函数，不依赖于任何未知参数。常见的统计量如样本均值、样本方差等。重点是掌握几种重要的抽样分布，如卡方分布、t分布和F分布的定义、性质和产生方式，以及它们在参数估计和假设检验中的应用。
假设检验：理解假设检验的基本思想， 如原假设和备择假设的设定。掌握不同类型的假设检验方法，如单个正态总体均值和方差的检验、两个正态总体均值和方差的比较等。能够根据给定的显著性水平计算检验统计量并做出正确的决策。
三、数据分析与应用
回归分析基础：简单线性回归模型的建立、最小二乘法估计、回归系数的意义和检验，以及模型的拟合优度评估等内容可能会在考试中出现，考查学生对数据进行线性建模的能力。
方差分析初步：对于单因素方差分析，要掌握其基本原理、方差分析表的构建和F检验的应用，用于判断不同水平下总体均值是否存在显著差异。