考研的概率统计

史上最全的概率论公式来啦，你们都知道么？跟着小编一起来看看吧~1随机事件及其概率2概率的定义及其计算3条件概率4随机变量及其分布5离散型随机变量6连续型随机变量7多维随机变量及其分布8连续型二维随机变量9二维随机变量的条件分布10随机变量的数字特征

历年的研究生考试当中，考研数学都是很多考生的拦路虎。而在考研数学中，概率统计部分又是部分同学的老大难。为了帮助考研同学更好的迎接新一年的研究生考试，小编整理过去十年的数学考研真题。经过小编认真研究，现将历年真题中存在一些规律，进行归纳总结，希望能够对正在考研复习的2020年考生有所帮助。一、2010年~2019年考研数学一概率统计中出现的主要知识点根据2018年最新的考研数学大纲，数学一考查的内容一共包含八章内容，这八章内容在一般的概率统计教材应该都是可以找到的。如图：考研数学的大纲近十年来基本上没有发生什么大的变化，小编估计2020年也不会发生很大的变化。所以，在目前阶段我们完全可参照2019年的考研大纲有针对性的进行复习。通过对近十年的考研真题的分析，研究生考试中的题目实际上是有一定的侧重点和规律性的。由于篇幅所限，在此小编简要介绍常考知识点和侧重点，详细介绍另文介绍。第一章，随机事件和概率是整个考研数学概率统计的基础，本章的知识点都是一些基本的定义和运算。一般情况，这一章的知识点不会单独拿出来考一个大题，考查形式都是融合到了后面各章知识点来考查。第二章随机变量及分布是作为第三章多维随机变量及分布的基础。因此在这两章中，考试题目主要出现在多维随机变量这一部分。多维随机变量这一章是研究生考试出题的重点章节，可以说每年必考，每年只是考试形式的改变而已。第四章随机变量的数字特征，这部分内容也是作为基础，重点在掌握基本的概念和性质。本章的知识点，不会单独考查，主要有两种考察形式：1.作为大题中计算完成之后，顺带着求个期望或者方差；2.作为计算题计算过程中需要用到的知识点。第五章.大数定律和中心极限定理，这一章的知识点不太容易出现在大题中，所以在以往的真题中，近十年只有一年的题目中用的了大数定律，其余各年本章知识点没有考查过。第六、七、八章是统计部分，这三部分重点在第七章参数估计。而参数估计这一章中，重点又在点估计的两种方法：矩估计法和最大似然估计法。近十年的研究生考试中，矩估计考了三次，最大似然估计法考了九次，几乎年年必考。最大似然估计法是概率统计所有知识点中考查次数最多的一个。而区间估计和假设检验则考查相对较少，近十年中各考查了一次，而且还是填空和选择的形式。二、近年考研数学一概率统计主要知识点的考查趋势小编将近十年的考研真题做了统计，考研数学的考试题目仍然是以考查基础为主。随便拿出哪一个题目来看都没有超纲或者特别难、怪的题目。比如多维随机变量和参数估计这两部分是每年的考试重点，几乎每年必考。小编以这两章的题目为例给大家解析，为什么考查的就是基础知识，很多同学却不会做呢？多维随机变量中考查的题目，在考研大纲中要求的就是二维随机变量，实际考查的也是二维随机变量。在前些年考试考查的都是单纯的离散型随机变量或者连续型随机变量，也就是题目当中的二维随机变量的两个随机变量类型相同。类型相同的二维随机变量是平时连续较多，相对简单的题目。而近年来，考查的二维随机变量更多的是一个是离散的，另外一个是连续的。这类二维随机变量在日常学习中较少遇到，这给考试学生增加一定的难度。参数估计这一章的知识点考查的内容和形式相对固定，也是考查重点之一。前面小编介绍过，参数估计这一部分的最大似然估计几乎是每年必考，并且形式固定。近十年考题中，这个知识点考查了九次，全部都在整张数学试卷的最后一题（23）。并且，在这九次考查中，问题几乎完全一样：求相关参数的最大似然估计。方法也基本一致：除去2015年另外的八年完全可以按照常规方法求出来。所用的方法大家都非常熟悉：1.写出似然函数；2. 对数似然函数；3. 求最大值（求导数等于零）；4.解出相关参数。另外，区间估计和假设检验在前些年没有考过，只是在2016年填空形式考查了区间估计。2018年考查了假设检验的相关内容。但是，即使这两年的考查中，只要理解的相关内容就可以很多写出结果，根本不需要那些繁琐的公式。三、在考研数学一考试中概率统计哪些知识点会成为测2020年考研考试的热点？根据以上整理的主要知识点和近十年主要考点，小编也斗胆预测一下2020年研究生考试那些知识点会成为考试的重点。首先，考查基础知识这样的主基调一定不会改变。就像第一、而章这样的基本知识章节，可能不会单独的出题目来考查，但是这些知识一定不会缺席。这些知识完全可以融合到其它知识点中去考查。换句话说，离开这些基本概念其它知识点的题目也不可能顺利完成。比如，多维随机变量的相关题目必然会用到一维随机变量掌握知识；数理统计的相关题目一定会用到随机变量的数字特征。所以，基础知识一定是考研学生复习的首要任务。具体的知识点，最大似然估计法过去十年考查了九年，根据统计知识，2020年考查的概率还是非常大的。另外，在考研数学概率论中计算完统计量之后，考查一下无偏性和有效性也是顺便的事情。区间估计和假设检验在早期从没有考查过，但是在近几年出现了两次，这是不是一种要加强考查这部分知识点的信号呢？当然，这只是小编个人见解和猜测，类似的规律大家都可以去从往年考研真题当中去寻找。四、如何复习应对考研数学一中概率统计相关题目呢？每个人的情况不尽相同，首先根据个人实际情况，趁着时间还来得及，制定详细的复习计划。在研究生考试中考查题目几乎都是考查我们日常学习中的基础知识点。只是，有些知识点在考试中考查方式与我们平时学习的不太一样，导致不太习惯而已。所以，在复习中首先要重视相关的基础知识的理解，在充分理解的基础上，将考研题目和日常学习中的不同点找出来重点练习。比如，小编前面谈到过的混合型二维随机变量。另外，数量统计部分，大部分同学普遍感到公式多、大，不好记。实际上，数理统计大家也应该把重点放到基本概念的理解上，真正的理解了基本的概念和原理，公式自然就能够记住，甚至根本都不用去记忆哪些公式。比如，小编前面提到的区间估计和假设检验过去十年考查过两次，实际只要真正理解了相关的概念，根本不用公式直接就可以看出结果。因此，对于研究生考试中概率统计部分的复习，要具体情况具体分析。对于前四章的知识点（概率部分），主要以记忆相关公式，多练习为主；而对于后三章（数理统计部分），把重点放到理解上。

今天有小伙伴发来私信，她说看到51考研倒计时壁纸上面的数字：134天，突然慌了···掐指一算就只剩4个多月了，那一瞬间额头像无数根针扎似的，因为自己学校还没定下来，在两所学校之间徘徊，所以内心有点慌···别慌，今天小编就从整体报录比再到院校录取比，大家可以大概估计一下自己被录取的概率有多大。2009-2018年考研人数与录取统计表接着我们再来说一说考研择校选专业的问题，如果选择过于随意，后续问题会很多，半路换专业风险也会很高。所以初期的选择要谨慎，要注意分析数据。其中报录比就是最重要的数据之一，不论你是有志于报考热门专业、985重点院校，还是想摆脱本科不好的出身，亦或是二战求胜，对报录比的掌握都是你考研路上的开山利器！如何通过报录比/复试录取比来确定学校接下来，小编想为大家再详细讲一讲关于报录比的那些事。有同学会说，其实报录比根本不重要，那些数据看上去吓人，其实都很水，比如某某学校，报考1000多人，实际录取十个左右，那这报录比确实吓人，但是实际上最终能进入复试名单的也不过几十个人，最终你的竞争对手也只剩寥寥无几。的确，报录比不能完全相信，但是起码可以知道这个学校这个专业的热度情况，给自己“复习压力”，有压力才会更有动力，你要知道自己的竞争对手有多少。除了报录比，还有一项复试录取比（复试差额比）考研的你也要会查。之前有一位二战研友问小编，她去年考了北二外的汉硕，没有过国家线，今年二战，问还敢不敢报北二外？小编跟她讲了跟多，也讲到了报录比。在这里也教目标院校没有公布报录比数据的同学，怎么查另一个重要数据——复试录取比例。我们就以北京第二外国语大学汉语国际教育专硕为例，帮大家分析一下。首先到北二外研究生院官网，我们看到两份名单：复试名单&拟录取名单，这两份名单大多数的研究生招生单位都是会对外公开的。我们都知道，初试成绩出来不久，34所各院校录取分数线以及国家线就会公布，随后，各院校复试名单也会公布。也就是说哪些同学要进行第二轮的拼杀，哪些同学意味着出局或者找调剂。大家看两份名单公布的时间，3月中下旬出复试名单，四月份复试结果也就是录取名单也逐步公布。所以大家可以按照名单发布的时间，在官网上面查找，很方便。先看北二外汉硕的复试名单情况：每年都会有些同学会因为各种原因，放弃复试，然后就有了递补。小编已经看过了，下面两份递补名单中没有汉硕这个专业的，所以只看第一份名单。从公布的形式来看，北二外还是比较公开透明的，成绩等都公布了，对于考生来说定位自己的目标非常有帮助。小编数了数，进入复试的有50个人（从考生号就可以看出来，汉硕考生的考生号除后三位，前面都一致100317045300，下面只是部分截图）接下来看拟录取名单：（部分截图）同样手动数一数，录取一共45人。也就是说，从复试到录取，刷掉了5个人。小编把进入复试名单以及最终录取名单，这两份名单放在一起进行对比发现，被刷掉的那些是谁录取的是谁都能很直观的看到，你会发现有些初试分数高出很多，但也遗憾出局。所以，在这里给大家打个预防针，现阶段，提高初试成绩是首要任务，但是初试结束，你要做好更加充分的准备才能干掉那些或许比你初试成绩占优势的同学。刚好，开头跟大家说的报录比，恰好北二外也有，我们就看看2018年汉硕的报考人数。北二外汉硕的报考热度逐年增加，小编也看了17年的复试名单，58人，也就是说北二外汉硕虽然报考人数在增多，但是进入复试的人数相对稳定，最终录取人数也很稳定，也或许说明北二外的专业课题目有一定难度，通过初试能淘汰相当一部分人。通过这几个数据，我们知道，去年北二外汉硕报考224人，进入复试50人，最终录取45人。从以上数据中，我们可以看出：虽然报考人数多，但是最终进入复试的人不多，而且进入复试基本上就能录取刷人不多，有可能是因为专业课题难。所以，小编跟这位同学说，因为你二战，而且这个专业的竞争力相对还是比较乐观的，而且手头有资料，还经历过专业课考试，知道考试类型大致怎样，还有一些认识的同学，这些都可以作为你报考的资本。如果不想冒险换学校，可以考虑再次考北二外汉硕。这整个流程大家看清楚了吧，不要总是问别人“喂，你知道这个学校好不好考呀”，自己动手搜集信息，通过对比你就知道了。知道了这些数据信息，不是说好考你就一定能稳上，轻轻松松的复习了。每一年的数据不一样，万一今年又扎堆就难说了。所以，这些数据一方面作为报考院校的指标，另一方面，也是你给自己定目标的参考。每一科目规划多少分，总分在什么样的水平才能保证自己能进复试。已经定下目标的你们也是一样的，给自己定一个“跳一跳够得着的分数”，接下来整个备考的过程中，就朝着这个目标奋进吧!

2019年的考研刚刚过去，2020年的考研复习马上又要开始了。小编整理了概率论与数理统计基本概念这一部分的总结，希望能够给准备考研的同学一点点帮助。概率论与数理统计这一部分内容是研究生考试中，广大考生感到困难同时又是非常重要的一部分。数理统计部分在考研真题形式和所占比重相对固定，题型一般都是两个选择题，一个填空题和两个解答题总共是34分。纵观近十年来的考研真题，每年考研数学一的第23题（最后一道压轴题）都是数理统计的题目。数理统计数理统计的基本概念包括总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差等。特别对正态总体的分布及其性质应予以充分的注意，对三大分布（卡方分布，t-分布，F-分布）和正态分布，要掌握这些分布对应随机变量的典型模式和它们参数的确定。一般来讲，数理统计是历届考生的薄弱点，很多考生感到公式多不好记，其实只要熟记单总体的样本均值，样本方差，样本矩，以及样本均值和样本方差的期望和方差。另外，三大分布的典型模式和参数是我们重点要掌握的。再就是，正态总体抽样分布的一些性质也是重点掌握的内容。接下来我们对以上内容分别进行讨论。公式一、考研数学一概率统计基本概念部分，近十年硕士研究生考试涉及的知识点首先我们通过分析往年硕士研究生考试的真题，我们看看那些知识点考的多，那些考的少，那些知识点在近几年根本就没有考过。首先我们先来介绍具体的内容：基本概念。总体，研究对象的全体。我们的概率统计中研究的对象都是正态总体的，也就是研究对象是服从正态分布的。样本，即从总体当中按照独立同分布条件从总体中抽取出来的样本。基本定义。样本均值，样本方差（样本标准差），样本矩（样本原点矩和样本中心距）。基本分布。三大分布，卡方分布，t-分布，F-分布。对于这三大分布，我们一般会用到的是它们的典型模式和它们的性质。也就是说，对于这三大分布原来常见的分布不太一样，一般对于它们的概率密度函数用的不多。三大分布一般都是考查它们的典型模式，比如卡方分布，我们应该清楚服从标准正态分布的几个相互独立的随机变量的平方和是服从卡方分布的。其他的t-分布和F-分布的典型模式也是考试的重点，一般的选择题和填空题容易考三大分布的模式构成。另外，三大分布的性质也是常考知识点。正态总体抽样的分布。其中涉及到了四个结论。样本均值服从正态分布，和服从t-分布，以及F-分布的几个统计量。其中涉及双总体的结论，在近十年来，从来没有考查过。因此，小编认为单总体的结论是我们考研复习的重点。希望通过对这些内容的介绍，大家在考研数学的复习过程中能够起到一定的帮助作用。概率统计二、考研数学一概率统计基本概念部分，在往年硕士研究生考试中出现的主要形式这部分内容在往年的考题当中，主要以两种形式出现：一、单独出题。这种形式比较少见，即使是以单独出题的方式出现，也是选择题或者填空题。最近十年当中总共出现了两次。二、作为基础知识点在某个大题里面出现。这种情况每年都会有。这也是为什么小编认为这部分的内容非常重要的原因。大家可以自行去查看往年的考研真题，每年的考试试卷的最后一个压轴题（第23题）都是数理统计的题目。在综合性数理统计的题目都会涉及到这一部分所学习的基本概念。比如，在考查矩估计的时候，要用到样本矩；考查区间估计或者假设检验的时候会用到正态总体抽样分布。正态分布三、如何复习硕士研究生考试数学一概率统计基本概念部分主要知识点接下来我们讨论如何复习这一部分主要知识点如何来复习。首先，总体和样本这两个概念一定要理解。其中样本这个概念一定要注意独立，同分布这两个条件，这在以后的题目当中经常作为默认条件来用。独立，指的是抽取的样本之间是相互独立的；同分布，指的是抽取出来的样本都和抽取的总体服从相同的分布。其次，样本均值，样本方差，样本矩这些定义，尽管看起来很复杂，实际上记忆也是有一定的技巧性的。大家可以和原来学过的均值，方差，原点矩，中心距对比着去记忆，这样可以更容易记住。需要重点指出的是，样本方差，一档注意其前面的系数，不是1/n，而是1/（n-1）。同时，一定要认识到样本均值，样本方差，样本矩本身都是统计量，都是随机的。所以，样本均值，样本方差和样本矩也都是可以求期望方差的，对于样本均值和样本方差的期望方差在数理统计的题目当中是经常用到的，其结论最好能够记熟。复习最后，对于正态总体的抽样分布这几个结论，大部分同学在记忆结论的过程中可能有一定的困难。小编认为，这几个结论，不能单纯的死记硬背，需要理解记忆。最好，大家能够自己将这几个结论推倒一遍甚至几遍，这样自然就能记忆牢固了。四、涉及考研数学一概率统计部分基本概念部分的真题剖析通过分析2019年的考研真题，大家进一步明确本部分知识点的具体考查形式。在2019年的考研数学一中没有单独出题考查，但是本章知识点作为基础知识， 隐含在了。最后一道大题当中。我们可以看下面的题目：例题在这道题目中，大家注意读题，题目当中提到了，简单随机样本这样一句话。小编认为，看到这里大家应该非常熟练的想到，简单随机样本表示的含义：独立，同分布。最后，小编认为，本章的知识点作为数理统计部分的基础，大家在复习的时候一定重在理解，在理解的基础上去记忆。

按照往年考研时间安排，考研国家线一般会在3月中上旬公布，今年受新型肺炎疫情影响，考研国家线可能会延期公布，国家线具体公布时间以官方通知公告为准。那么，今年考研过国家线几率有多大？以下就是文都小编为大家整理的相关内容，仅供参考。考研每年究竟有多少人可以过国家线，可能很多同学都对很奇心，很想知道这个数据。很多人应该都知道，教育部在划定国家线时，会全面统计考生的总体情况，然后再分别统计13个大类学科，产生一个大致的数据的，基本原则如下：在所划的国家线之上的人数，要能基本保证满足全国总体的招生规模，并基本满足各个大的学科的招生计划。这也很好理解，简单的说就是按照差额的比例划线。参考2018年全日制硕士研究生招收55万人左右，非全日制大约招收13万人左右。但是有一部分人是过线，却没有进入复试，也没有参与调剂。按照1.2的差额计算，即上浮的系数选取为1.2。所以，最终估算数据为：2018年考研过国家线的全日制考生大约为55*1.2=66万人；非全日制的上线人数13*1.2=15.6万人，所以估计2018年过国家线的人数81.6万人。以上数据不能准确代表具体情况，仅供大家参考哦。考研达到国家线的比例有多少2018考研人数有238万，到底有多少同学过了国家线呢？实际上，教育部在划定国家线的时候，是有一个大致的数据，在所划国家线之上的人数，要能基本保证满足全国整体的招生规划，并基本满足各个大的学科的招生计划。所以，通常上国家线的人数会比这些计划人数大约超出20%~30%。因为很多学校的进复试和最终录取的比例就是1.2:1，或者稍微高于这个比例，小部分专业会明显高于这个比例，比如会计专硕通常是1.5:1，甚至更高。如果以此为“理论基础”，那么我们就可以进行一个估算。根据国家统计局之前发布的2017的统计公报，在2017年全国研究生招生共计80.5万，但这个数据包括博士生和硕士推免生，所以需要扣除大约8万博士生和大约12万硕士推免生。也就是说，2017年大约通过研究生统一考试招收了硕士研究生60万左右。这个数据既包含全日制，也包含非全日制。根据个人估算，非全日制大约有10万人，所以通过考研招收全日制的硕士研究生大约是50万人。以上的数据，仅作为一个参考，2020年通过考研分数线的人数当然是需要具体问题具体分析的，更何况今年还出台了扩招的政策。小编预祝小伙伴都可以成为通过的人之一。

2021考研数学概率复习：数理统计的基本概念摘要：大家一起来进行2021考研数学概率复习：数理统计的基本概念，每天积累一点点，积少成多，我们也会成为数学做题小能手哒~~2021考研考数学的同学，记得每天做题哦，数学比较考查我们的思维能力，小脑袋瓜越用才越灵光！(1)总体与样本(2)样本函数与统计量(3)样本分布函数和样本矩

考研这几年来就处在一个只增不减的热度上，现在高校已经陆陆续续开始安排考生现场确认了，考研报名的结束也统计出了今年的报名人数，285万，确实是一个又上新高的数字啊，这对于即将走上考场的285万分之一代表着什么呢？人数的增加跟成功的概率之间会有相关性吗？“考研热”在全国高校的肆虐，使得越来越多的应届生选择不进入社会，而是考研继续学习，同时也会很多已经工作了几年的“社会人士”也转过头来重新进行学业的深造，因为现在的社会对你的学历是有要求的，为了以后能够让自己多一重选择，这也就直接造成了考研人数的增加。我们不能肯定的说，因为报考人数增加试题的难度就一定会增加，但是考上的难度一定是比较困难的，不能轻视或者太多夸大考试的难度，因为这对于每个人来说都是一种心理的负担。要想让自己的成功率“更上一层”并不是“无规律可循”的，报考人数的增加也意味着录取人数的增多，并不是说你的成功率就一定降低了，也许你掌握了一下这样的几个要诀，就能让你在这285万人中成功脱颖而出，那将是一件多酷的事情啊。考研并不是想象的那么难于登天，只不过你是处在一个太过开放的学习环境中，考研式的独立式学习方式，使得每个人都不知道自己的竞争对手的水平是怎样，不知彼所以心里没有安全感，更不知道别人的学习进度到了哪个程度，于是自己总是会在“瞎想”中耗费掉太多时间。其实考研跟高考的不同就在于，考研真的就像是一场个人的修行，不在一个集中的学习氛围中没关系，没有并肩的小伙伴也没关系，因为在这种时候，考研同时是在考验你的耐力、行动力和毅力，一个人如果能够战斗在最后那就只能说明你是最强的那一个啊，不需要任何辅助的强大，还不足够说明问题吗？如果在这时你还在畏惧285万这样的庞大的人数群的话，那就真的太没有必要了。考研时的心态和情绪还是你在这条路上最大的劲敌，你认为自己不可能会成为这285万中的佼佼者，所以总是在纠结、动摇、退缩中度过本就紧张的时日，那你的成功你只能说是被自己拉低了，这样在无形中给了自己竞争对手更大的成功的可能。考研这件事就是在考察你的基础知识掌握是否牢固的基础上，对你的心态和综合能力的考验，如果你真的可以比别人更稳定和放松一些，你考研的成功率真的跟这285万的数字一点关系都没有，也许还能够成为你成功的催化剂呢。

摘要：数学有两大重点，基础和计算能力。但是不少同学出错率还是很高，所以大家也要重视，典型题目及考点一定要掌握，以下是帮帮整理的关于“2021考研数学概率典型例题总结”相关资讯文章，一起关注一下吧~随机事件和概率重点及典型题型一、本章的重点内容：四个关系：包含，相等，互斥，对立五个运算：并，交，差四个运算律：交换律，结合律，分配律，对偶律(德摩根律)概率的基本性质：非负性，规范性，有限可加性，逆概率公式五大公式：加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式条件概率利用独立性进行概率计算n重伯努利概型的计算。近几年单独考查本章的考题相对较少，从考试的角度来说不是重点，但第一章是基础，大多数考题中将本章的内容作为基础知识来考核，都会用到第一章的知识。二、常见典型题型：1.随机事件的关系运算2.求随机事件的概率3.综合利用五大公式解题，尤其是常用全概率公式与贝叶斯公式。随机变量及其分布重点及典型题型随机变量及其分布函数的概念和性质(充要条件)分布律和概率密度的性质(充要条件)八大常见的分布：0-1分布、二项分布、几何分布、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会计算与随机变量相联系的任一事件的概率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。1.求一维随机变量的分布律、分布密度或分布函数2.一个函数为某一随机变量的分布函数或分布律或分布密度的判定3.反求或判定分布中的参数4.求一维随机变量在某一区间的概率5.求一维随机变量函的分布。二维随机变量及分布重点及典型题型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。本章是概率论重点部分之一!应着重对待。1.求二维随机变量的联合分布律或分布函数或边缘概率分布或条件分布和条件密度2.已知部分边缘分布，求联合分布律3.求二维连续型随机变量的分布或分布密度或边缘密度函数或条件分布和条件密度4.两个或多个随机变量的独立性或相关性的判定或证明5.与二维随机变量独立性相关的命题6.求两个随机变量的相关系数7.求两个随机变量的函数的概率分布或概率密度或在某一区域的概率。随机变量数字特征重点及典型题型随机变量的数字特征定义(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。1.求一维随机变量函数的数字特征2.求二维随机变量或函数的数字特征3.求两个随机变量的协方差或相关系数4.数字特征在经济中的应用题。大数定律和中心极限定理重点及典型题型三个大数定律：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。1.估计概率的值2.与中心极限定理相关的命题。数理统计基本概念重点及典型题型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，常见统计量：包括标准正态分布、卡方分布、t分布和F分布，要掌握这些分布对应随机变量的典型模式及它们参数的确定，这些分布的分位数和相应的数值表，正态总体的抽样分布，包括样本均值、样本方差、样本矩、两个样本的均值差、两个样本方差比的抽样分布。本章是数理统计的基础，也是重点之一。1.样本容量的计算2.分位数的求解或判定4.总体或统计量的分布函数的求解或判定或证明5.求总体或统计量的数字特征。参数估计与假设检验重点及典型题型参数的点估计、估计量与估计值的概念一阶或二阶矩估计和最大似然估计法未知参数的置信区间单个正态总体均值和方差的置信区间两个总体的均值差和方差比的置信区间.本章重点是矩估计法和最大似然估计法，是常考题型，有时题目会要求验证所得估计量的无偏性。1.统计量的无偏性、一致性或有效性2.参数的矩估计量或矩估计值或估计量的数字特征3.参数的最大似然估量或估计量或估计量的数字特征4.求单个正态总体均值的置信区间。

二战考研成功率接近七成，首次考研成功率仅有两成，差距在哪？近年来，对于大学生来说，考研已经成为了一股“潮流”，每年在校大学生中选择考研的人数也是不断上升，但是据不完全统计，在首次考研的学生中，成功考上研究生的学生仅仅只占到两成，而在二战考研的学生中，成功考上研究生的学生却达到了70%，这是为何呢？我们先来说说首次考研的学生，在这些学生中存在不少“滥竽充数”的人，比如说看着别人考研自己也试试，还有的学生看着宿舍人都在备考自己如果不去考研的话就有点不合群，更多的学生是为了缓解当前巨大的就业压力。除了这部分学生外，剩下的学生中大多数还是真心实意决定去考研的，可是由于考研经验缺乏，走得弯路也比较多，虽然说在校期间备考研究生的话，那么时间也是大把大把的，但是毕竟两耳不闻窗外事的学生还是存在少数，简单来说就是在首次考研中真心想考研并且付出时间去努力的学生才有机会考中。那么，为何二战考研更容易成功呢？其实，这并不代表如果首次考研失败第二次考研就一定能考上，如果不努力的话，终究也会是徒劳而已。在二战考研的学生中，100%都是下定决心去考研的，因为他们考研经验丰富，抗压能力也强，如果抱着破釜沉舟心态去考研的话，大概率也是会考中的，毕竟熟能生巧。值得一提的是，在一战考研中也有部分学生在考试来临的时候却选择了放弃，在每年的考研考试中，选择弃考的学生也占到了很大部分，这也是为何一战考验的话考中的学生比例比较小的原因之一。在过几个月就又开始一年一度的考研了，在此祝愿各位备考的学生都能够考入各自理想院校！