2018考研數學《概率論》高頻考點32個

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　　第一部分：隨機事件和概率

(1)樣本空間與隨機事件

(2)概率的定義與性質(含古典概型、幾何概型、加法公式)

(3)條件概率與概率的乘法公式

(4)事件之間的關係與運算(含事件的獨立性)

(5)全概公式與貝葉斯公式

(6)伯努利概型

其中：條件概率和獨立為本章的重點，這也是後續章節的難點之一，考生務必引起重視，

　　第二部分：隨機變量及其概率分佈

(1)隨機變量的概念及分類

(2)離散型隨機變量概率分佈及其性質

(3)連續型隨機變量概率密度及其性質

(4)隨機變量分佈函數及其性質

(5)常見分佈

(6)隨機變量函數的分佈

其中：要理解分佈函數的定義，還有就是常見分佈的分佈律抑或密度函數必須記好且熟練。

　　第三部分：二維隨機變量及其概率分佈

(1)多維隨機變量的概念及分類

(2)二維離散型隨機變量聯合概率分佈及其性質

(3)二維連續型隨機變量聯合概率密度及其性質

(4)二維隨機變量聯合分佈函數及其性質

(5)二維隨機變量的邊緣分佈和條件分佈

(6)隨機變量的`獨立性

(7)兩個隨機變量的簡單函數的分佈

其中：本章是概率的重中之重，每年的解答題定會有一道與此知識點有關，每個知識點都是重點，務必重視!

　　第四部分：隨機變量的數字特徵

(1)隨機變量的數字期望的概念與性質

(2)隨機變量的方差的概念與性質

(3)常見分佈的數字期望與方差

(4)隨機變量矩、協方差和相關係數

其中：本章只要清楚概念和運算性質，其實就會顯得很簡單，關鍵在於計算

　　第五部分：大數定律和中心極限定理

(1)切比雪夫不等式

(2)大數定律

(3)中心極限定理

其中：其實本章考試的可能性不大，最多以選擇填空的形式，但那也是十年前的事情了。

　　第六部分：數理統計的基本概念

(1)總體與樣本

(2)樣本函數與統計量

(3)樣本分佈函數和樣本矩

其中：本章還是以概念為主，清楚概念後靈活運用解決此類問題不在話下

　　第七部分：參數估計

(1)點估計

(2)估計量的優良性

(3)區間估計