考研数一概率论

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。

鉴于部分平台无法显示一些特殊的概率论符号，笔者就把整理好的概率论资料以图片形式呈现出来。由于资料比较多，笔者将资料分为两部分发布。

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。

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考研数学和高等数学不是一个概念，考研之前一定要分清楚否则白学。考研数学分为数学一、数学二、数学三、数学基础四个类别。四个类别的考研数学分别对应不同的一级学科和二级学科。一、考研数学包含的科目首先来看考研数学一：考研数学一是考研数学中难度最大，范围最广的。数学一的考试科目包括高等数学、线性代数、概率统计三科。请记住，这里考的是三科可不只是高等数学哦！其中高等数学占比百分之五十六；线性代数占比百分之二十二；概率统计占比百分之二十二；其次来看考研数学二：考研数学二是考研数学中考试范围最小，但是高等数学占比最高的。考研数学二的考试科目包括高等数学和线性代数其中高等数学占比百分之七十八；线性代数占比百分之二十二。发现了吗？考研数学二考的也不只是高等数学哦。但是比较庆幸的是考研数学二不考概率统计。再次来看考研数学三：考研数学三是考研数学中考试难度最简单的（个人观点）。考研数学三的考试科目与数学一完全一样，各科目的分值占比也与考研数学一完全一样。但是考试难度相对于考研数学一而言较为简单。最后来看数学基础：看到这里很多考生可能要疑问了，考研数学还包括初等数学吗？回答是：不仅有，而且涵盖的专业还很热门。在专业硕士的考试中工商管理硕士也就是我们耳熟能详的MBA以及会计专硕MPAcc的考试科目中的《管理类联考综合能力》科目代码199，其中初等数学的考试分值为75分。考试科目有算术、代数、几何、数据分析。这一科是不包含高等数学的。金融硕士、应用统计硕士、税务硕士、国际商务硕士、保险硕士、资产评估硕士所考试的科目中《经济类联考综合能力》中初等数学的考试分值为70分。考试科目为《微积分—部分》、《概率论—部分》、《线性代数—部分》。在此科目的考试中虽然没有标明要考高等数学但是《微积分—部分》所考试的内容实际上就是高等数学的内容。二、高等数学在考研数学中的地位从上一小节的分析中我们能够看到，除管理类联考综合能力所考的初等数学外。考研数学一、二、三以及经济类联考综合能力的考试内容中高等数学的考试占比都是比较大的。当然这些只是我们能够从表面上分析出来的数据。在实际学习以及考试过程中，高等数学不仅本身分值占比大，而且还担任着一个不可或缺的角色：为线性代数和概率论提供计算方法（这一点在考研复习之初考生一般很难发现）。在关于考研数学复习指导的文章以及课程中，很多老师建议大家在考研数学复习过程中可以首先复习内容较少的《线性代数》或《概率论》。在小编看来凡是发表以上言论的老师都没有真正研究过考研数学的考试结构以及考试重点。在考研数学的考试难度以及考试重点的综合约束下，如果没有高等数学作为支撑，线性代数和概率论的很多习题根本是无从下手的，甚至是，即便你找到了思路也是需要用到高等数学的方法来进行运算的。从这个角度来讲，高等数学是考研数学的根本和基础。三、高等数学在考研数学中考试难度以及范围的区别高等数学在考研数学一二三以及经济类联考综合能力中都有涉及到，从上文的数据中我们看到了高等数学部分分值占比最大的是考研数二。那么也就有人得出结论说考研数学二所考察的高等数学范围最广、难度最大。根据小编对于考研大纲以及考研真题的分析发现，在考研数学中，数学一才是对于高等数学考核范围最关难度最大的。数学二中高等数学的分值占比最大，这主要体现在了对于高等数学的细节部分考核较多，但是考试范围和考试难度并没有数学一大。数学三的分值比例虽然跟数学一相同，但是考试难度以及考试范围也比数学一小。在考研数学中，一般情况下涉及到的相同的考试知识点考察的难度也几乎是一样的，有时甚至在考试试卷上会有同一道题同时出现在数学一二三的试卷上。四、考研数学的考试方向我们知道进入大学以后我们对于任何一个学科的学习都会有比较明确的方向性。考研数学座位研究生的入学选拔考试自然也不例外。考试数学的考试方向主要体现在考试范围上，比如空间解析几何与多元函数积分学只有数学一要求；无穷级数只有数学一和数学三有考核要求；微积分的物理应用只有数学一和数学二要求；而微积分的经济应用却是数学三的考察重点，数学一和二对其不做要求。线性代数在考试内容上是区别最小的，只有数学一会涉及到向量空间的内容，但是这一部分在实际的考试中出现的次数是极少的对于考生的复习并没有实质性影响。但是在最抽象的概率论部分，数学一却要考察参数估计包括评选标准、区间估计以及假设检验。五、数学基础就真的好学吗从管理类联考综合能力中我们看到了有一个叫做基础数学的学科居然出现在考研数学这个科目中很是费解。很多老师断文取义般的在告诉学生们，高数学不会就学初等数学。在描述中将初等数学描述的极为简单，这种引导其实是不负责任的。虽然在初等数学考试章节上我们看到的考试内容是很简单的，主要涉及到的就是小学以及初中的内容。但是在实际考试中这些题目的难度堪比奥数考试，因此对于没有数学思想的考生来讲，也是极具挑战性的学科。六、考研数学与专业选择在考研专业中，无论是学术型硕士还是专业性硕士，大部分专业的考试都是要涉及到考研数学的。在小编看来，能够进入本科学习的考生（个别大神除外）数学基础相差并不大，那么最后谁能获得高分完全取决于学习方法以及学习的态度。因此完全没有必要因为自己喜欢的专业要考数学而选择放弃。并且在考研数学中基础部分的考试内容占比80分以上，过线并不难。以上分析均基于小编对于考研数学考试大纲及考试真题的研究而得出的结论，不足之处和错误之处欢迎大家指正讨论。

2020考研大纲已经发布，其实相比于往年，数学的内容没有太多变化，而线性代数的部分，知识点成网状结构，各知识点之间彼此都有联系。现在前三章内容是铺垫，后面的知识点相互串联，考试考察的时候，会相互结合来进行考察，因此线性代数的复习更强调整体性与连续性复习，而想要实现有效复习，我们需要做到以下几点。考研数学大纲一、深入理解基础概念，熟练运用基础运算根据往年的阅卷统计结果，在线性代数科目上，考生的失分点主要在集中在基本概念、基本定理、基本性质掌握不牢固、理解不透彻上。由于线性代数的基本概念太多，甚至很细碎，以至于很多考生到了考场上，面对题目不知道用哪个公式，用哪个性质去算，这主要是因为基础不扎实的缘故。这就要求基础阶段在复习过程中，要根据线性代数大纲要求的内容，进行全方位复习，在复习过程中，前三章的内容要打扎实，在学习基本概念的同时，要深入理解概念，学习的时候将知识点进行前后联系，相互串联，抓住核心——矩阵的这个概念，贯穿线代学习的整个过程。二、以考试重点为依托，有效学习线性代数的知识点很多，但根据考研大纲要求，重要的或者说常考的知识点包括：代数余子式，伴随矩阵，逆矩阵，初等变换与初等矩阵，正交变换与正交矩阵，秩(矩阵、向量组、二次型)，等价(矩阵、向量组)，线性组合与线性表出，线性相关与线性无关，极大线性无关组，基础解系与通解，解的结构与解空间，特征值与特征向量，相似与相似对角化，二次型的标准形与规范形，正定，合同变换与合同矩阵。以考试重点为依托，在常考知识点上，多投入精力，强效复习，才能事半功倍，有效提分。三、整体复习遵从“一条主线，两种运算，三个工具”一条主线是解线性方程组，两种运算是求行列式、矩阵的初等行(列)变换，三个工具是行列式、矩阵、向量。解线性方程组是难点。与很多知识点有或明或暗的联系，这就要从两种运算出发，结合三种工具，进行有效复习，同时在强化阶段，结合题目进行大量练习，注意提高自我基础运算能力，接触知识点的时候，注重前后联系，相似知识点不要混淆，清晰记忆。考研对线性代数的考察，更注重的是对基础知识运用的考察，复习过程中一定要注意对基础知识点的掌握，前后知识点的串联，同时提升基础运算能力，加强训练，有效提升，实现高分。

考研数学真题讲解：每日一练172天一、题目题目二、解析题目1解析题目2解析考研路上，你我同行。加油！

数学是众多考研群体的噩梦，它可以说是很多文科同学最难的一科。但是，如果要考好专业的研究生，数学几乎是必不可少的。考研数学难度大数学一和数学三的区别，其实就是数学一涉及微积分证明题、重积分和线积分等。其他内容，数学一和数学三没有什么区别。我开始准备考理科，复习的是数学一，中途改考文科数学三，最后考研数学146分。数学最烦的是内容非常多，一共四本教材：高等数学两册，概率论与数理统计一册，线性代数一册。我考研数学的学习顺序是第一遍搞教材，主要是工作几年后，数学忘记得差不多了，必须要把基本的概念和基础题搞头侧。买了同济大学高等数学和线性代数，概率论和数理统计买的是浙江大学的。第一遍很老实的把教材认真复习了一遍，所有的例题，练习题都用作业本做了一遍。这个过程还是比较愉快的，因为难度不大。从简单的基础入手会愉快一些第二遍就是做陈文登的考研数学。在第一遍的基础上，这一遍基础题没有大问题，难题还是很困难。最头疼的是，整个数看过一遍，做过一遍之后，再来看书，还是有好多题不会做。而且，自己还是感觉稀里糊涂，做题没有清晰的思路。第三遍我决定研究以往的考题，根据考题来决定复习思路。我把近10年的考研数学研究了一遍，基本上明白了出题人的出题方向和思路，这样，自己怎么复习就更加清晰。我把每一个考点都研究了一下，那个考点有哪些可能类型的难题，都记上笔记本。这一遍下来之后，自我感觉考研分数120分有望。根据自己的复习思路复习效果第四遍就是研究一些难题怪题，根据自己总结的考研出题人思路，对某些考点的难题集中突破一下，虽然说还有好多题不会做，但这些考点的常规难题，经典难题基本都搞定。考试前一个月基本上就是做一些模拟考题，并且练习做题速度，跟随考试大军的步伐，一步一步走进考场。考试过程几乎没有什么记忆，在紧张的2个小时之后，稍作休息，准备下一科的考试。考研完毕，蒙头睡了2天的懒觉，然后该干嘛干嘛。3月分数出来，竟然考研数学得了146，总算是天道酬勤，一分努力一分收获。告诫考验人，考研数学内容很多，陈文灯李永乐都不可能给你高分，复习必须有自己的复习思路，自己的复习方法，他们的资料只能给你提供参考。

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。