考研如何学好概率论(考研概率论如何快速学完)

考研数学的复习内容广泛。其中，概率论是考研数学的组成部分。虽然占分数的比例不大，但也是每年必考的内容。关于概率论的复习，很多考生忽略了概率论的复习，因为它占的分太少。导致他们在做题的过程中遇到这样的问题就变得一头雾水。归根结底，这还是大家对概率论复习不彻底，对知识点、测试点内容把握不力的结果。于是，针对概率论复习不全面的问题，小编请教了考研专家。我们来看看专家是如何解答的。从考试的角度来看，如果翻看以往的试卷，就会发现明显的规律：概率题的题型比较固定，哪些题考大题，哪些题考小题，一目了然。概率中常见的测试主题有：随机变量函数的分布、多维分布（边际分布和条件分布）、矩估计和最大似然估计。其他知识点的问题，比如随机事件与概率、数字特征等。

从学科角度来看，概率的知识结构与线性代数不同。它不是一个网络知识结构，而是一个躺着的树结构。第一章：随机事件和概率是基础知识。在此基础上，可以讨论随机变量。这是第2 章的内容。随机变量之于概率就如同矩阵之于线性代数。考生还可以看看考研真题。关于数一和数三的概率有五个问题。这五个问题的第一句话是“假设随机变量X.”、“假设总体X.”、“假设X1, X2 , Xn 是来自X 的简单随机样本”，无论“随机变量”、“总体”和“样本”本质上都是随机变量。因此，对随机变量的理解至关重要。讨论完随机变量后，讨论如何描述它们。分布是描述随机变量的一种方式。分布有三种类型：分布函数、分布规律和概率密度。分布函数是一种通用的描述工具，适用于所有随机变量。分布规律仅适用于离散随机变量，概率密度仅适用于连续随机变量。之后，讨论常见的离散和连续随机变量。要求考生掌握考研范围内的七种常见分布。引入一维随机变量后，我们可以推广到多维随机变量。多维分布一般分为三种类型：联合分布、边缘分布和条件分布。每个分布又进一步细分为分布函数、分布规律和概率密度。只是我们没有考虑条件分布函数。本章经常考大题，经常考随机变量函数的分布、边际分布和条件分布。然后讨论随机变量的独立性。该分布包含了随机变量的所有信息。如果只关心部分信息，就必须考虑数值特征。数值特征测试题。只要记住公式的性质并多练习即可。大数定律和中心极限定理属于理论内容，考试要求不高。数理统计是概率论的应用。其中，大题是关于参数估计（矩估计和最大似然估计），小题是关于常用的统计量及其数值特征、三大统计分布以及正常总体条件下统计量的特殊性质。看来，要想有效解决概率论试题，还是需要以考研大纲为依据，夯实学生ID基础知识，掌握基本解题技巧。最后，除了督促大家扎扎实实学习基础知识外，小编还提醒考生合理安排复习计划，不要掉以轻心地对待概率论的复习。

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