| 概率論與數(shù)理統(tǒng)計是考研數(shù)學重要組成部分。概率論與數(shù)理統(tǒng)計非常強調(diào)對基本概念、定理、公式的深入理解。重要基本知識要點如下： 一、考點分析 1.隨機事件和概率，包括樣本空間與隨機事件；概率的定義與性質(zhì)（含古典概型、幾何概型、加法公式）；條件概率與概率的乘法公式；事件之間的關系與運算（含事件的獨立性）；全概公式與貝葉斯公式；伯努利概型。 2.隨機變量及其概率分布，包括隨機變量的概念及分類；離散型隨機變量概率分布及其性質(zhì)；連續(xù)型隨機變量概率密度及其性質(zhì)；隨機變量分布函數(shù)及其性質(zhì)；常見分布；隨機變量函數(shù)的分布。 3.二維隨機變量及其概率分布，包括多維隨機變量的概念及分類；二維離散型隨機變量聯(lián)合概率分布及其性質(zhì)；二維連續(xù)型隨機變量聯(lián)合概率密度及其性質(zhì)；二維隨機變量聯(lián)合分布函數(shù)及其性質(zhì)；二維隨機變量的邊緣分布和條件分布；隨機變量的獨立性；兩個隨機變量的簡單函數(shù)的分布。 4.隨機變量的數(shù)字特征，隨機變量的數(shù)字期望的概念與性質(zhì)；隨機變量的方差的概念與性質(zhì)；常見分布的數(shù)字期望與方差；隨機變量矩、協(xié)方差和相關系數(shù)。 5.大數(shù)定律和中心極限定理，以及切比雪夫不等式。 6.數(shù)理統(tǒng)計基本概念，包括總體與樣本；樣本函數(shù)與統(tǒng)計量；樣本分布函數(shù)和樣本矩。 7.參數(shù)估計，包括點估計；估計量的優(yōu)良性；區(qū)間估計。 8.假設檢驗，包括假設檢驗的基本概念；單正態(tài)總體和雙正態(tài)總體的均值和方差的假設檢驗。 二、解題思路 1.如果要求的是若干事件中“至少”有一個發(fā)生的概率，則馬上聯(lián)想到概率加法公式；當事件組相互獨立時，用對立事件的概率公式。 2.若給出的試驗可分解成（0－1）的n重獨立重復試驗，則馬上聯(lián)想到Bernoulli試驗，及其概率計算公式。 3.若某事件是伴隨著一個完備事件組的發(fā)生而發(fā)生，則馬上聯(lián)想到該事件的發(fā)生概率是用全概率公式計算。關鍵：尋找完備事件組。 4.若題設中給出隨機變量X~N則馬上聯(lián)想到標準化~N（0，1）來處理有關問題。 5.求二維隨機變量（X，Y）的邊緣分布密度的問題，應該馬上聯(lián)想到先畫出使聯(lián)合分布密度的區(qū)域，然后定出X的變化區(qū)間，再在該區(qū)間內(nèi)畫一條//y軸的直線，先與區(qū)域邊界相交的為y的下限，后者為上限，而的求法類似。 6.欲求二維隨機變量（X，Y）滿足條件Y≥g（X）或（Y≤g（X））的概率，應該馬上聯(lián)想到二重積分的計算，其積分域D是由聯(lián)合密度的平面區(qū)域及滿足Y≥g（X）或（Y≤g（X））的區(qū)域的公共部分。 7.涉及n次試驗某事件發(fā)生的次數(shù)X的數(shù)字特征的問題，馬上要聯(lián)想到對X作（0－1）分解。即令 8.凡求解各概率分布已知的若干個獨立隨機變量組成的系統(tǒng)滿足某種關系的概率（或已知概率求隨機變量個數(shù)）的問題，馬上聯(lián)想到用中心極限定理處理。 9.若為總體X的一組簡單隨機樣本，則凡是涉及到統(tǒng)計量的分布問題，一般聯(lián)想到用分布，t分布和F分布的定義進行討論�！ � |
| 熱門資料下載： |
| 考研最新熱貼: |
【責任編輯：聶榮 糾錯】 |
|
閱讀上一篇：考研數(shù)學做題勤總結(jié)模擬真情境 |
|
報考直通車 |
| ·2010考研數(shù)學等價代換真題解析 |
| ·2010年考研農(nóng)學數(shù)學真題及參考答案(九) |
| ·2010年考研農(nóng)學數(shù)學真題及參考答案(八) |
| ·2010年考研農(nóng)學數(shù)學真題及參考答案(七) |
| ·2010年考研農(nóng)學數(shù)學真題及參考答案(六) |
| ·2010年考研農(nóng)學數(shù)學真題及參考答案(五) |
| ·2007年碩士研究生考試數(shù)學最后沖刺試卷(四)9 |
| ·2007年碩士研究生考試數(shù)學最后沖刺試卷(四)8 |
| ·2007年碩士研究生考試數(shù)學最后沖刺試卷(四)7 |
| ·2007年碩士研究生考試數(shù)學最后沖刺試卷(四)6 |
| ·2007年碩士研究生考試數(shù)學最后沖刺試卷(四)5 |
| ·2007年碩士研究生考試數(shù)學最后沖刺試卷(四)4 |
