在概率论及数理统计的领域，南京信息工程大学提供的这份期末复习资料涵盖了多个关键知识点，是期末复习刷题和巩固的宝贵资源。以下是根据文档内容整理的知识点：
1. 常数的性质：常数的方差是0，期望值等于该常数值本身。但是，方差为0的随机变量不一定是常数，它也可能是一个以概率1取常数的随机变量。在独立同分布的情况下，随机变量列的联合分布等于各自分布的乘积。
2. 极大似然估计：这是一种参数估计方法，通过构造极大似然函数并取对数求导来确定参数的估计值。
3. 矩估计：矩估计是利用样本矩来估计总体参数的方法，要求样本矩与理论矩相等。
4. 特征函数：特征函数是随机变量的傅里叶变换，其定义为E(e^(itx))，其中t是实数，E表示期望。特征函数在确定随机变量分布时非常有用。
5. 协方差：协方差是衡量两个随机变量线性相关程度的统计量。如果两个随机变量相互独立，那么它们的协方差为0。
6. 中心极限定理：中心极限定理指出，如果一个随机变量序列独立同分布，并且具有有限的期望和方差，那么其前n项的算术平均的标准化变量将趋近于标准正态分布。
7. 标准化：标准化是指对随机变量进行线性变换，使其期望值为0，方差为1的过程。
8. 正态分布：正态分布是连续概率分布的一种，其概率密度函数由均值（期望）和方差来确定。正态分布有两个参数μ和σ^2，分别代表期望和方差。
9. 泊松分布：泊松分布是描述单位时间内随机事件发生次数的概率分布，其数学期望和方差都等于参数λ。
10. 二项分布：二项分布是一种离散概率分布，用来描述n次独立的伯努利试验中成功次数的概率分布。
11. 大数定律：大数定律说明了当试验次数趋向无穷大时，样本均值依概率收敛于总体均值。
12. t分布：t分布是一种连续概率分布，适用于样本量较小，总体方差未知的情况。
13. 自由度：在统计学中，自由度是用来描述统计量独立性的概念。在某些统计测试中，自由度会决定临界值。
14. 参数估计：在统计学中，参数估计是利用样本数据来估计总体分布参数的过程。
15. 假设检验：假设检验是统计学中用于检验某个假设是否成立的一种方法。
16. t检验：t检验是一种常用的统计方法，用于检验两个总体均值是否存在显著差异。
17. 方差分析（ANOVA）：方差分析用于检验三个或以上样本均值是否存在显著差异。
18. 卡方检验：卡方检验是一种统计学方法，用来检验观察频数与理论频数的拟合程度。
19. 经验分布函数：经验分布函数是样本累积分布函数的一种，它用样本数据来估计总体分布。
20. 统计量：在统计学中，统计量是由样本数据计算出来的量，用于统计推断。
这份复习资料全面覆盖了概率论和数理统计的基础知识点和核心概念，适合用来复习和加深理解。通过对文档中的内容进行学习，可以掌握概率论的基本理论，理解各种统计方法和检验的原理，为概率论期末考试做好准备。
