考研数学在考中的地位是显而易见的,想要取得一个不错的成绩,不懈的努力是必不可少的。大家都知道考研数学是一个综合性强、知识面广、相对难度大的科目,这些都决定了考研数学的复习时间相对要比其他科目花的时间多。但是与其他的科目相比,考研数学的分数提高空间还是比较大的,只要复习的好,提高还是很容易的。针对2013年春季基础复习概率论知识点做一下简单归纳:
第一章随机事件和概率
重点内容是:事件的关系:包含,相等,互斥,对立,完全事件组,独立;事件的运算:并,交,差;运算规律:交换律,结合律,分配律,对偶律;概率的基本性质及五大公式:加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式;利用独立性进行概率计算,伯努力试验计算。
近几年单独考查本章的考题相对较少,但是大多数考题中将本章的内容作为基础知识来考核。
第二章随机变量及其分布
本章的主要内容是:随机变量及其分布函数的概念和性质,分布律和概率密度,随机变量的函数的分布,一些常见的分布:0-1分布、二项分布、超几何分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布及它们的应用。而重点要求会计算与随机变量相联系的事件的概率,用泊松分布近似表示二项分布,以及随机变量简单函数的概率分布。
近几年单独考核本章内容不太多,主要考一些常见分布及其应用、随机变量函数的分布。
第三章二维随机变量及其分布
本章是概率论重点部分之一,尤其是二维随机变量及其分布的概念和性质,边缘分布,边缘密度,条件分布和条件密度,随机变量的独立性及不相关性,一些常见分布:二维均匀分布,二维正态分布,几个随机变量的简单函数的分布。
第四章随机变量的数字特征
本章内容是:随机变量的数字特征:数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数,常见分布的数字特征。而重点是利用数字特征的基本性质计算具体分布的数字特征,根据一维和二维随机变量的概率分布求其函数的数学期望。
第五章大数定律和中心极限定理
本章内容包括三个大数定律:切比雪夫定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律,以及两个中心极限定理:棣莫弗--拉普拉斯定理、列维--林德伯格定理。
本章的内容不是重点,也不经常考,只要把这些定律、定理的条件与结论记住就可以了。
常见题型有
1.估计概率的值
2.与中心极限定理相关的命题
第六章数理统计的基本概念
数理统计的基本概念主要是总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩。