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                                              考研数学中，除数学二外，数一和数三都考查概率统计的知识，而且分值占比很高。对2016考研的同学们来说，概率论与数理统计算是高数和线代比较而言最简单的了。但与线代一样，概率也常常被忽视，有时甚至被忽略。一般的数学考研参考书是按高数、线代、概率的顺序安排的，概率被放在最后，复习完高数和线代以后有可能时间所剩无多；这可能影响到概率的复习。下面武汉文都考研网分享一些学长学姐的经验。
　　
　　一、了解概率论与数理统计学科特点
　　
　　概论在考研数学试卷中的比重大约占到22%左右，出题重点主要是考查考生对研究随机现象规律性的基本概念、基本理论和基本方法的理解，以及运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。
　　
　　大多数考生在复习和答卷时，把概率论与数理统计放在最后，常因时间紧迫，思虑不周而造成准备不充分，进而导致答卷失误。由于概率论与数理统计自身的特点，使一部分考生在复习时难得要领，与微积分和线性代数相比，概率论与数理统计所研究的不是确定性现象，而是随机现象。因此，在学习方法上，它不但要求学生善于运用形式逻辑，而且不许掌握较强的直观分析技巧，这也就使得考生在复习和解题是感到困难。对多数考生来说，概率论与数理统计部分是考生在数学统考中的一个弱项。
　　
　　　二、掌握基本公式
　　
　　学会计算古典型概率是必要的，这个用高中数学的知识就可解决，如果在解古典概率方面有些薄弱，就应该系统地把高中数学中的概率知识复习一遍了，而且要将每类型的概率求解问题都做会了，虽然不一定会考到，但也要预防万一，而且为后面的复习做准备。
　　
　　随机事件和概率是概率统计的第一章内容，也是后面内容的基础，基本的概念、关系一定要分辨清楚。条件概率、全概率公式和贝叶斯公式是重点，计算概率的除了上面提到的古典型概率，还有伯努利概型和几何概型也是要重点掌握的。
　　
　　第二章是随机变量及其分布，首先随机变量及其分布函数的概念、性质要理解，常见的离散型随机变量及其概率分布：0-1分布、二项分布B(n,p)、几何分布、超几何分布、泊松分布P(λ)；连续性随机变量及其概率密度的概念；均匀分布U(a,b)、正态分布N(μ,σ2)、指数分布等，以上它们的性质特点要记清楚并能熟练应用，考题中常会有涉及。
　　
　　第三章是多维随机变量及其分布，主要是二维的。大纲中规定的考试内容有：二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布，二维连续型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度，随机变量的独立性和不相关性，常用二维随机变量的分布，两个及两个以上随机变量简单函数的分布。
　　
　　第四部分随机变量的数字特征，这部分内容掌握起来不难，主要是记忆一些相关公式，以及常见分布的数字特征。大数定律和中心极限定理这部分也是在理解的基础上以记忆为主，再配合做相关的练习题就可轻松搞定。
　　
　　三、复习建议
　　
　　概率论与数理统计要求考生对基本概念有深入的理解，而其中的解题的方法并不多，涉及到的技巧是很少的，但对考生分析问题的能力要求高一些，概率论与数理统计中的一些题目，尤其是文字叙述题要求考生有比较强的分析问题的能力。以下我们根据上述分析，提出概率论与数理统计复习几点建议。
　　
　　1.深刻理解、牢固掌握基本概念
　　
　　深刻理解、牢固掌握基本概念是学好概率的基础。概率的定义：古典定义、统计定义、公理化定义。其另外，还有随机变量、总体、样本、统计量等概念也要深刻理解，牢固掌握。
　　
　　2.搞清概念的内涵，注意容易混淆的概念之间的区别
　　
　　在概率论中对一些概念的内涵我们要搞清楚。随机事件的关系及运算与事件的概率的运算，随机变量的独立和不相关，无条件概率与条件概率等等。
　　
　　3.概率论部分掌握常见的概率模型及常见的分布
　　
　　概率论中有许多经长期实践概括出的概率模型，以及一些常见的分布，要熟记计算公式，以便能正确应用。Poisson分布、正态分布、指数分布、0-1分布、均匀分布等，此处不再赘述。
　　
　　4.数理统计部分领会统计思想，熟练掌握解题步骤
　　
　　统计学分为两大类：描述统计学和推断统计学。推断统计学研究两大问题：参数估计和假设检验。
　　
　　5.熟记重要公式、结论；多做练习，加强运算基本功
　　
　　记住这些公式一方面提高我们的解题速度，另一方面可以帮助我们复习提高。课本上的一些典型、例题尤其是思想方法我们一定要重视。
　　
　　文都教育提醒各位考生，在概率中，概念、公式、性质和定理一定要记清楚，考试时对公式定理的内在推导过程及联系并没有什么要求。例题、习题多做些，历年真题里的相关题目认真做几遍，这样下来概率统计部分掌握的也就差不多了，相信各位考生一定会考出个好成绩。以上是武汉文都考研网对概率论与数理统计考研复习的一些经验分享，希望对大家有所帮助。