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2018年考研数学概率重难点及常考题型
总结考研中的常考题型，有助于我们更好的复习考试重点，对常考题型进行重点突破，争取在考场上拿到更多的分数，下面我们一起来看看考研数学中概率的重难点梳理及常考题型总结。
▲随机变量及其分布
重点难点
重点：离散型随机变量概率分布及其性质，连续型随机变量概率密度及其性质，随机变量分布函数及其性质，常见分布，随机变量函数的分布
难点：不同类型的随机变量用适当的概率方式的描述，随机变量函数的分布
常考题型
(1)分布函数的概念及其性质
(2)求随机变量的分布律、分布函数
(3)利用常见分布计算概率
(4)常见分布的逆问题
(5)随机变量函数的分布
▲假设检验(数学一)
1.定义：先对总体的分布中某些未知参数作某种假设，然后由所抽取的样本，构造合适的统计量，对所提出的假设作出判断：是接受还是拒绝，就称为假设检验。
大纲仅要求对总体分布函数中的未知参数提出假设并作检验，称为参数的假设检验。
2.假设检验的基本原理——小概率事件的实际不可能性原理(简称小概率原理)。
假设检验的推断原理是小概率事件的实际不可能原理即小概率原理，推断方法是概率性质的反证法。
所谓小概率事件原理是指人们根据长期的经验坚持这样一个信念：概率很小的事件在一次实际试验中是不可能发生的。如果在一次试验中小概率事件居然发生了，人们仍旧坚持上述信念，而宁愿认为此事件的前提条件起了变化，即认为假设和实际有矛盾，从而否定假设。
因此，假设检验实际上是一种反证法，即概率性质的反证法。具体地讲，它是指首先提出假设，然后根据一次抽样所得的样本值进行计算，后按照一定的概率标准对假设作出鉴别：若小概率事件发生，则否定假设;若小概率事件未发生，则认为假设是可以接受的。
重点难点
重点：单个正态总体的均值和方差的假设检验
难点：假设检验的原理及方法
常考题型
单正态总体均值的假设检验
▲大数定律和中心极限定理
重点难点
重点：中心极限定理
难点：切比雪夫不等式、依概率收敛的概念。
常考题型
(1)大数定理
(2)中心极限定理
(3)切比雪夫(chebyshev)不等式
▲随机事件与概率
重点难点：
重点：概率的定义与性质，条件概率与概率的乘法公式，事件之间的关系与运算，全概率公式与贝叶斯公式
难点：随机事件的概率，乘法公式、全概率公式、bayes公式以及对贝努利概型的事件的概率的计算
常考题型：
(1)事件关系与概率的性质
(2)古典概型与几何概型
(3)乘法公式和条件概率公式
(4)全概率公式和bayes公式
(5)事...
现在已进入考研备考的冲刺阶段，通过半年多的学习备考，对于数学的复习大家一定也也有了自己的方法，现在不仅是巩固之前的备考成果，更需要抓住备考的重点，进行有针对性的复习，把该掌握的掌握住，该提分的地方把握住，做到不漏一分。下面留学群考研频道把数学概率的每章节考试重点抽取出来，希望能给大家的复习提供一点帮助。
第一章、随机事件与概率。本章需要掌握概率统计的基本概念，公式。其核心内容是概率的基本计算，以及五大公式的熟练应用，加法公式、乘法公式、条件概率公式、全概率公式以及贝叶斯公式。
第二章、随机变量及其分布。本章重点掌握分布函数的性质;离散型随机变量的分布律与分布函数及连续型随机变量的密度函数与分布函数;常见离散型及连续型随机变量的分布;一维随机变量函数的分布。
第三章、多维随机变量的分布。在涉及二维离散型随机变量的题中，往往用到“先求取值、在求概率”的做点步骤。二维连续型随机变量的相关计算，比如边缘分布、条件分布是考试的重点和难点，考生在复习时要总结出求解边缘分布、条件分布的解题步骤。掌握用随机变量的独立性的判断的充要条件。最后是要会计算二维随机变量简单函数的分布，包括两个离散变量的函数、两个连续变量的函数、一个离散和一个连续变量的函数、以及特殊函数的分布。
第四章、随机变量的数字特征。本章的复习，首先要记住常见分布的数字特征，考试中一定会间接地用到这些结论。另外，本章可以与数理统计的考点结合，综合后出大题，应该引起考生足够的重视。
第五章、大数定律和中心极限定理。本章考查的重点是一个切比雪夫不等式，以及三个大数定律，两个中心极限定理的条件和结论，考试需要记住。
第六章、数理统计的基本概念。重点在于“三大分布、八个定理”以及计算统计量的数字特征。
第七章、参数估计。本章的重点是矩估计和最大似然估计，经常以解答题的形式进行考查。对于数一来说，有时还会要求验证估计量的无偏性，这是和数字特征相结合。区间估计和假设检验只有数一的同学要求，考题中较少涉及到。
考生要对每章的出题重点做到了如指掌，加以强化做题训练，相信会有好的成绩!
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