1、概率与数理统计解题的九种思维定势概率口诀第一章 随机事件互斥对立加减功，条件独立乘除清；全概逆概百分比，二项分布是核心；必然事件随便用，选择先试不可能。第二、三章 一维、二维随机变量1）离散问模型，分布列表清，边缘用加乘，条件概率定联合，独立试矩阵2）连续必分段，草图仔细看，积分是关键，密度微分算3）离散先列表，连续后求导；分布要分段，积分画图算第五、六章 数理统计、参数估计正态方和卡方出，卡方相除变 F，若想得到 t 分布，一正 n 卡再相除。样本总体相互换，矩法估计很方便；似然函数分开算，对数求导得零蛋；区间估计有点难，样本函数选在前；分位维数惹人嫌，导出置信 U 方甜。第七章 假设检验检
2、验均值用 U-T，分位对称别大意；方差检验有卡方，左窄右宽不稀奇；不论卡方或 U-T，维数减一要牢记；代入比较临界值，拒绝必在否定域！考研数学概率论与数理统计重要知识点汇总概率论与数理统计非常强调对基本概念、定理、公式的深入理解。重要基本知识要点如下： 1.随机事件和概率，包括样本空间与随机事件；概率的定义与性质（含古典概型、几何概型、加法公式） ；条件概率与概率的乘法公式；事件之间的关系与运算（含事件的独立性） ；全概公式与贝叶斯公式；伯努利概型。2.随机变量及其概率分布，包括随机变量的概念及分类；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
3、分布；随机变量函数的分布。3.二维随机变量及其概率分布，包括多维随机变量的概念及分类；二维离散型随机变量联合概率分布及其性质；二维连续型随机变量联合概率密度及其性质；二维随机变量联合分布函数及其性质；二维随机变量的边缘分布和条件分布；随机变量的独立性；两个随机变量的简单函数的分布。4.随机变量的数字特征，随机变量的数字期望的概念与性质；随机变量的方差的概念与性质；常见分布的数字期望与方差；随机变量矩、协方差和相关系数。5.大数定律和中心极限定理，以及切比雪夫不等式。6.数理统计基本概念，包括总体与样本；样本函数与统计量；样本分布函数和样本矩。7.参数估计，包括点估计；估计量的优良性；区间估计。8.假设检验，包括假设检验的基本概念；单正态总体和双正态总体的均值和方差的假设检验。
