考研概率论范围

(301)数学一 ，(302)数学二，(303)数学三 ，（601）高等数学强军计划的研究生，（602）高等数学（高等数学一般是指微积分）是学校自命题。一、考试科目考研数学一的考试科目有：高等数学、线性代数、概率论与数理统计。各科目所占比例为：高等数学56%、线性代数22%、概率论与数理统计22%。考研数学二的考试科目有：高等数学、线性代数。在试题中，各科目所占比例为：高等数学78%、线性代数22%。考研数学三考试科目有：微积分、线性代数、概率论与数理统计。各科目所占比例为：高等数学56%、线性代数22%、概率论与数理统计22%。从上述对比中不难看出，数一、数二、数三最大的区别是数学二缺少了概率论与数理统计，而数一和数三不论考试科目还是分值比例都是相同的。二、试卷结构考研数学一、二、三在试卷中的题型结构都是一样的。分别为：单项选择题8小题，每题4分，共32分;填空题 6小题，每题4分，共24分;解答题(包括证明题) 9小题，共94分。三、考试内容数一、数二、数三在考试内容上的差别主要体现在考查范围上，其中数学一考查范围最广，数学二考查范围最窄。具体来说，在高等数学中，数一、数二、数三的主要区别在于：空间解析几何、多元函数积分学(二重积分以外)，仅数学一考查;无穷级数，仅数学一、数学三考查;微积分的物理应用，仅数学一、数学二考查;微积分的经济学应用，仅数学三考查。在线性代数中，数一、数二和数三的考试内容和要求几乎一样，唯一的区别是数学一多了向量空间的内容，这部分考点在考试中涉及得很少，对考生的复习没有实质性影响。在概率论与数理统计中，数学一的考试范围比数学三略大，主要增加了参数估计部分的考点，包括估计量的评选标准、区间估计以及后续的假设检验。除了考查范围上的区别以外，在都考查的部分，数一、数二、数三对具体考点的要求基本上是一致的。同时，由于数学二在高等数学中的考查范围较小、 而考的分值又最大，这就导致数学二在高等数学部分的考查相当于数一和数二更细致、更全面、同时也更灵活。但总的来说，数一、数二、数三在共有考点的要求上 的区别并不明显，不需要加以区分。四、招生专业数学一主要是针对报考理工科的考生。适用的招生专业为：(1)工学门类的力学、机械工程、光学工程、仪器科学与技术、治金工程、动力工程及工程热物理、电气工程、电子科学与技术、信息与通信工程、控 制科学与工程、计算机科学与技术、土木工程、水利工程、测绘科学与技术、交通运输工程、船舶与海洋工程、航空宇航科学与技术、兵器科学与技术、核科学与技 术、生物医学工程等一级学科中所有的二级学科、专业。(2)工学门类的材料科学与工程、化学工程与技术、地质资源与地质工程、矿业工程、石油与天然气工程、环境科学与工程等一级学科中对数学要求较高的二级学科、专业.(3)管理学门类中的管理科学与工程一级学科中所有的二级学科、专业。数学二主要是针对农、林、地、矿、油等专业的考生，适用的招生专业为：(1)工学门类的纺织科学与工程、轻工技术与工程、农业工程、林业工程、食品科学与工程等一级学科中所有的二级学科、专业。(2)工学门类的材料科学与工程、化学工程与技术、地质资源与地质工程、矿业工程、石油与天然气工程、环境科学与工程等一级学科中对数学要求较高的二级学科、专业.数学一、数学二可以任选其一的招生专业为：工学门类的材料科学与工程、化学工程与技术、地质资源与地质工程、矿业工程、石油与天然气工程、环境科学与工程等一级学科中所有的二级学科、专业。数学三主要是针对报考经济学的考生，适用的招生专业为：经济学门类的应用经济学一级学科中统计学、数量经济学二级学科、专业;管理学门类的工商管理一级学科中企业管理、技术经济及管理二级学科、专业;管理学门类的农林经济管理一级学科中对数学要求较高的二级学科、专业。

你可以在网上查一下有概论与数理统计方向的博士点的学校，全国真不多，可能20-30所高校，这样你的范围就缩小好多了。你是那个学校啊？这个方向的研究生招生分数一般比较高

首先大一学的高数上下册都要考，线性代数也必考，高数A考概率论，高数B、C不考。英语这个一般在学校里学不到什么，必须自己复习。英语A非常难，难度不在6级之下；B和四级难度差不多。如果你是英语专业的一般不考高数和这里所说的英语，只考专业英语和政治。专业课一般是大二到大三所学的一门课，一般学1-2学期，不同专业课不同。政治马克思主义、邓小平理论、毛概、思想政治四门综合都考。这个大部分人一般不会记得课堂上讲的，所以还是要靠自己复习。一般不要太早准备，也不要太晚。如果你自认为数学基础好，那大三毕业暑假开始复习也不迟，如果基础差的话，在大三第二学期开始复习比较好。。。还有什么不懂可以。如果是以考研为目的,考试范围直接看考试说明,在招生简章上定然是有的,公共课的考试说明,教育部也是年年有的.

答：浙大教材是用来看概率论和数理统计部分的，不用全部看，只要看考纲要求的部分就行，高数看同济大学的教材概率统计随机事件和概率考试要求1.了解样本空间(基本事件空间)的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系及运算.2.理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率，掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式以及贝叶斯(Bayes)公式等.3.理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算;理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法.随机变量及其分布考试要求1.理解随机变量的概念，理解分布函数的概念及性质，会计算与随机变量相联系的事件的概率.2.理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二项分布 、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布 及其应用.3.掌握泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布.4.理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布 、正态分布 、指数分布及其应用，其中参数为 的指数分布 的概率密度为5.会求随机变量函数的分布.多维随机变量及其分布考试要求1.理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质.2.理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度、掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布.3.理解随机变量的独立性和不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件，理解随机变量的不相关性与独立性的关系.4.掌握二维均匀分布和二维正态分布 ，理解其中参数的概率意义.5.会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布，会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布.随机变量的数字特征考试要求1.理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征.2.会求随机变量函数的数学期望.3.了解切比雪夫不等式.大数定律和中心极限定理考试要求1.了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律).2.了解棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维—林德伯格中心极限定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率.数理统计的基本概念考试要求1.了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，其中样本方差定义为2.了解产生 变量、 变量和 变量的典型模式;了解标准正态分布、 分布、分布和分布得上侧 分位数，会查相应的数值表.3.掌握正态总体的样本均值.样本方差.样本矩的抽样分布.4.了解经验分布函数的概念和性质.参数估计考试内容：点估计的概念 估计量与估计值 矩估计法 最大似然估计法考试要求1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念.2.掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法.

参考教材：浙大第四版概率论与数理统计第一章1、交换律、结合律、分配率、的摩根律;(解题的基础)2、古典概型——有限等可能、几何模型——无限等可能;3、抽签原理——跟先后顺序无关;4、小概率原理——小概率事件在一次试验不可能发生，一旦发生就怀疑实现规律的正确性;5、条件概率：注意当条件的概率必须大于0;6、全概：原因>结果 贝叶斯：结果>原因;7、相容通过事件定义，独立通过概率定义。第二章1、0——1分布，二项分布，泊松分布X的取值都是从0开始;2、分布函数是右连续的，在求分布函数也尽量写成右连续的;3、分布函数的性质、概率密度的性质;4、连续性随机变量任一指定值的概率为0;5、概率为0不一定是不可能事件，概率为1不一定是必然事件;6、正态分布的图形性质;7、求函数的分布尽量按定义法，按定义写出基本公式;8、分段单调时应该分段使用公式再相加。第三章(这章比较容易出错)1、二维分布函数的性质;(不减函数而不是单增函数;右连续)2、求分布函数一定要按定义来，注意画对图形;3、求边缘分布的时候，注意不同变量的区间用在什么地方;求X的边缘分布的话，先对X的区间进行划分，再不同的区间对Y的全部区间进行积分(Y在不同的区间可能有不同的函数表达)4、负无穷到正无穷的E的负的二分之T平方的积分;(浙三P83)5、算条件概率也一样，注意相应的区间;(这种题细节丢分太可惜)6、max(x，y)与min(x，y)相互独立的情况是什么?独立同分布又是什么？7、边缘分布一般不能确定分布的，只有当变量相互独立才可以。第四章1、级数绝对收敛，期望才存在;2、期望的和等于和的期望，xy之间不要求任何关系;期望的乘积等于乘积的期望，xy要相互独立;3、浙三P120：分解的思想，还有P126;4、方差的和在独立和不独立时公式不一样;5、独立推出不相关;不相关推不出独立;不相关只是线性不相关;题目中如果xy的关系能够表示出来的话(一般)都是不独立;6、二维正态分布、独立不相关等价;7、提示：求一些积分的时候有时候可以用到对称性;8、数一400题P140那个评注上面T(4)=3!(会用，那么做题会很方便)第五章1、切比雪夫大数定律条件：相互独立、方差存在一致有上界;2、辛钦大数定律条件：独立同分布、期望存在;3、二项分布、泊松定理、拉普拉斯大数定理结合着看一下。第六章1、样本的变量独立同分布;2、统计量不含未知参数;3、X2分布的期望和方差看下去年真题最后一道;4、t分布图形对称性a的那个对称性公式看下;5、三个分布的形式一定要掌握;6、P168对后面检验和估计很有帮助。第七章1、矩估计就是x的1、2次方的期望;2、最大似然估计!有可能最大似然估计的两种方法结合在一起;(开下思路)3、区间估计;(如果能好好看书的话不难懂，不然就把P205复印下没事看两眼)第八章1、拒绝域与备择假设的符号相同P2292.P436期望和方差;

泊松分布的基本公式就是P(X=k) =e^(-λ) * λ^k / k!这里代入k=3当然得到P(X=3)=3^k /k! *e^-3考试里经常会遇到泊松分布的题目还是需要自己记住的

1、不同的学校考的概率理论与数理统计的具体内容是不同的，特别是对于985的学校，都是自主命题。主要说一下一般学校的《概率理论与数理统计》目录与考试类型2、目录与主要内容第一章：随机事件和概率第二章：随机变量及其分布第三章：多维随机变量及其分布第四章：随机变量的数字特征第五章：大数定律和中心极限定理第六章：数理统计的基本概念第七章：参数估计 3、常有的题型有：填空题、选择题、计算题和证明题，试题的主要类型有：(1)确定事件间的关系，进行事件的运算；(2)利用事件的关系进行概率计算；(3)利用概率的性质证明概率等式或计算概率；(4)有关古典概型、几何概型的概率计算；(5)利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式计算概率；(6)有关事件独立性的证明和计算概率；(7)有关独重复试验及伯努利概率型的计算；(8)利用随机变量的分布函数、概率分布和概率密度的定义、性质确定其中的未知常数或计算概率；(9)由给定的试验求随机变量的分布；(10)利用常见的概率分布(例如(0-1)分布、二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布等计算概率；(11)求随机变量函数的分布；(12)确定二维随机变量的分布；(13)利用二维均匀分布和正态分布计算概率；(14)求二维随机变量的边缘分布、条件分布；(15)判断随机变量的独立性和计算概率；(16)求两个独立随机变量函数的分布；(17)利用随机变量的数学期望、方差的定义、性质、公式，或利用常见随机变量的数学期望、方差求随机变量的数学期望、方差；(18)求随机变量函数的数学期望；(19)求两个随机变量的协方差、相关系数并判断相关性；(20)求随机变量的矩和协方差矩阵；(21)利用切比雪夫不等式推证概率不等式；(22)利用中心极限定理进行概率的近似计算；(23)利用t分布、χ2分布、F分布的定义、性质推证统计量的分布、性质；(24)推证某些统计量(特别是正态总体统计量)的分布；(25)计算统计量的概率；(26)求总体分布中未知参数的矩估计量和极大似然估计量；(27)判断估计量的无偏性、有效性和一致性；(28)求单个或两个正态总体参数的置信区间；(29)对单个或两个正态总体参数假设进行显著性检验；(30)利用χ2检验法对总体分布假设进行检验。

概率论比较抽象，前面的小概念一定要先弄清楚。从第二章开始公式，定理就多了。主要是要把书上的理论推导弄懂，能自己推导出。另外把书上的例题看透，放开书会做，（书上的例题很重要，比相关资料要好的多，不要小看他简单）。然后把书上全部吃透后，再去看辅导资料，这一步是巩固加强，一边复习，一边做辅导书上的题和例题，到第三轮做题，进入真题，不一要开始就扎入题海，这样浪费时间，没效率。前期基础重要，中期巩固重要，后期提升重要。 概率论与数理统计和高等数学、线性代数不同，后者中计算技巧多一些，而概率论与数理统计对计算技巧的要求低一些，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。 一、概率论与数理统计的试题特点 对历年的考题来看，概率论与数理统计这部分内容考查单一知识点比较少，即使是填空题和选择题。大多数试题是考查考生的理解能力和综合应用能力，考生要能够灵活地运用所学的知识，建立起正确的概率模型，综合运用极限、连续函数、导数、极值、积分、广义积分以及级数等知识去解决问题。 二、初期复习难点 很多考生都有这样的感受，初期复习的时候，连概率的题目也看不懂，这也成了广大考生的难点。看不懂题目一方面是因为做的题目比较少，另一个很重要的方面是对基本概念、基本性质理解的不够深刻，没有理解到这些概念的精髓和用途。考研教育.网建议学子一方面多做些题目，尤其是文字叙述的题目，逐渐提高自己分析问题的能力。另一方面花点时间准确理解概率论与数理统计中的基本概念，可以结合一些实际问题理解概念和公式，反过来，也可以通过做一些文字叙述题巩固概念和公式。 只要公式理解的准确到位，并且多做些相关题目，考卷中碰到类似题目时就一定能够轻易读懂和正确解答。 三、错题原因分析 除了复习中有困难，我们还要看看做这部分试题容易出错的主要原因： 1.概念不清，弄不清事件之间的关系和事件的结构； 2.分析有误，概率模型搞错； 3.不能正确地选择概率公式去证明和计算； 4.不能熟练地应用有关的定义、公式和性质进行综合分析、运算和证明。 因此考生只有将有关的定义、公式和性质以及概率模型弄透了，才有可能在做题时少犯错误。 四、公式记忆方法推荐 概率论与数理统计中的公式不仅要记住，而且要会用，要会用这些公式分析实际中的问题。考研教育.网在这里推荐一个记忆公式的方法，就是结合实际的例子和模型记忆。比如二向概率公式，你可以用这样一个模型记忆，把一枚硬币重复抛N次，正面朝上的概率是多少呢？这样才是在理解基础上的记忆，记忆的东西既不容易忘，又能够正确运用到题目的解决中。对大题来说：你只要把历年的真题都弄懂就行，你会发现基本上每年真题的体型都差不多。只要你真正做到看懂并且会做历年真题题型，那肯定没问题 对小题来说：就要求你看懂知识点并且多做做例题了，当然主要还是看真题。有时间的话可以多做点练习题。

显然，Y的取值范围是[1，2].Y的分布函数是F(y)=P(Y≦y).当y<1时，F(y)=0;当1≦y<2时，F(y)=P(Y=1)+P(1<Y<y)=P(X≧2)+P(1<X<y)=17/27+y^3/27-1/27;当y≧2时，F(y)=1.然后再写一个完整的分布函数。