以下是小编帮大家整理的考研数学概率论与数理统计考情分析,本文共6篇,仅供参考,欢迎大家阅读。本文原稿由网友“亮亮天”提供。
篇1:考研数学概率论与数理统计考情分析
考研数学概率论与数理统计考情分析
一、以基础为纲
从近十年考研数学真题来看,试卷中80%的题目都是基础计算题目,所谓的难题只是少数。概率论与数理统计这门学科是数一数三的公共考查科目,这部分知识在整张试卷中占22%的分值,其相对高数知识体系要简单。因此,考试对这门学科的考查更加注重基础,包括基本概念、基本公式、基本定理以及解题基本方法。
二、考试重点集中
概率论与数理统计可分为概率论和数理统计两部分。从真题来看,概率论的.重点考查对象在于随机变量及其分布和随机变量的数字特征。因此,考生在复习过程中要明确考试的侧重点,对于要求简单的一些小考点,如古典概型、几何概型等,只要掌握一些简单的概率计算公式即可。数理统计考查的重点则在于与抽样分布相关的统计量的分布、正态总体下的统计量性质、参数估计。
三、注重综合应用能力
从历年试题看,概率论与数理统计的考查也是力求综合性,即便是填空题和选择题也是如此。大多数试题是考查考生的理解能力和综合应用能力,需要考生灵活地运用所学的知识,建立起正确的概率模型,综合运用高等数学中的极限、连续、导数、极值、积分以及级数等知识去解决概率问题。
总之,概率论与数理统计部分考题的难度不会太大,考题灵活度也不如高等数学,只要考生在理解的基础上掌握基本概念、公式、定理,平时多加练习,注意总结做题规律,就能够在考试中拿到高分。
篇2:考研数学 概率论与数理统计难点分析
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一直以来概率论与数理统计都是考研数学中的一大难点,考生们的问题也是多种多样。我们的辅导老师通过对历年真题的分析与考生们的反馈,整理出了以下几大难点及常考的几大提醒,希望能有助于数学复习(考|研教育网整理)。
概率论与数理统计初步主要考查考生对研究随机现象规律性的基本概念、基本理论和基本方法的理解,以及运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。
一、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)事件的独立性
(6)贝努利概型
二、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
三、多维随机变量及其分布
重点难点
重点:二维随机变量联合分布及其性质,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,个随机变量的简单函数的分布
难点:多维随机变量的描述方法、两个随机变量函数的分布的求解
常考题型
(1)二维离散型随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布
(2)二维离散型随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布
(3)二维随机变量函数的分布
(4)二维随机变量取值的概率计算
(5)随机变量的独立性
四、随机变量的数字特征
重点难点
重点:随机变量的数学期望、方差的概念与性质,随机变量矩、协方差和相关系数
难点:各种数字特征的概念及算法
常考题型
(1)数学期望与方差的计算
(2)一维随机变量函数的期望与方差
(3)二维随机变量函数的期望与方差
(4)协方差与相关系数的计算
(5)随机变量的独立性与不相关性
五、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
六、数理统计的基本概念
重点难点
重点:样本函数与统计量,样本分布函数和样本矩
难点:抽样分布
常考题型
(1)正态总体的抽样分布
(2)求统计量的数字特征
(3)求统计量的分布或取值的概率
七、参数估计
重点难点
重点:矩估计法、最大似然估计法、置信区间及单侧置信区间
难点:估计量的评价标准
常考题型
(1)求参数的矩估计和最大似然估计
(2)估计量的评价标准(数学一)
(3)正态总体参数的区间估计(数学一)
八、假设检验(数学一)
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
篇3:考研数学概率论与数理统计重难点分析
考研数学概率论与数理统计重难点分析
的全国研究生入学统一考试刚刚结束,大家对今年各学科的考查重点和命题人出题思路又有什么进一步的认识呢,下面我们就概率论这门学科考查重难点给大家做一个分析。
从以往的经验来说,概率论与数理统计解答题的常见考点有两个,一个是以分布函数为核心的各类随机变量以及随机变量函数的分布,另一个是参数估计。其中前者是数一、数三共同的考查重点,也是难点。后者无论从考查范围和难度上数一、数三都有明显的区别,从范围上讲,数三参数估计部分只考查点估计的两种方法,分别是矩估计和最大似然估计;数一除了点估计之外还涉及到估计量的评选标准等。从难度上讲,数一参数估计部分的难度要略高于数三,主要表现在数一增加了无偏性这一重要考点,且常常与数理统计的`相关定义结合,从而在计算能力上也提出了更高要求。
今年概率论的考查依旧延续往年的出题思路,数学三的第一个解答题考查二维随机变量一个离散、一个连续情况下的分布,考生要利用全概率公式求解概率;第二个解答题依旧是参数估计部分两种点估计方法的考查。这两种题型的解题思路都是我们的学员在课上课下反复训练过的题型,相信在考场上能够很好的发挥。
篇4:考研数学概率论与数理统计
考研数学概率论与数理统计
随机事件和概率考查的主要内容有:
(1)事件之间的关系与运算,以及利用它们进行概率计算;
(2)概率的定义及性质,利用概率的性质计算一些事件的概率;
(3)古典概型与几何概型;
(4)利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式计算概率;
(5)事件独立性的概念,利用独立性计算事件的概率;
(6)独立重复试验,伯努利概型及有关事件概率的计算。
要求:考生理解基本概念,会分析事件的结构,正确运用公式,掌握一些技巧,熟练地计算概率。
随机变量及概率分布考查的主要内容有:
(1)利用分布函数、概率分布或概率密度的定义和性质进行计算;
(2)掌握一些重要的随机变量的分布及性质,主要的有:(0-1)分布、二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布、均匀分布、指数分布和正态分布,会进行有关事件概率的计算;
(3)会求随机变量的函数的分布。
(4)求两个随机变量的简单函数的分布,特别是两个独立随机变量的和的分布。要求:考生熟练掌握有关分布函数、边缘分布和条件分布的计算,掌握有关判断独立性的方法并进行有关的计算,会求两个随机变量函数的分布。
随机变量的数字特征考查的主要内容有:
(1)数学期望、方差的定义、性质和计算;
(2)常用随机变量的数学期望和方差;
(3)计算一些随机变量函数的数学期望和方差;
(4)协方差、相关系数和矩的定义、性质和计算;
要求:考生熟练掌握数学期望、方差的定义、性质和计算,掌握由给出的试验确定随机变量的分布,再计算有关的数字的特征的方法,会计算协方差、相关系数和矩,掌握判断两个随机变量不相关的方法。
大数定律和中心限定理考查的主要内容有:
(1)切比雪夫不等式;
(2)大数定律;
(3)中心极限定理。
要求:考生会用切比雪夫不等式证明有关不等式,会利用中心极限理进行有关事件概率的近似计算。
数理统计的基本概念考查的主要内容有:
(1)样本均值、样本方差和样本矩的概念、性质及计算;
(2)χ2分布、t分布和F分布的定义、性质及分位数;
(3)推导某些统计量的(特别是正态总体的某些统计量)的分布及计算有关的概率。
要求:考生熟练掌握样本均值、样本方差的性质和计算,会根据χ2分布、t分布和F分布的定义和性质推导有关正态总体某些统计的计量的分布。
参数估计考查的主要内容有:
(1)求参数的矩估计、极大似然估计;
(2)判断估计量的'无偏性、有效性、一致性;
(3)求正态总体参数的置信区间。
要求:考生熟练地求得参数的矩估计、极大似然估计并判断无偏性,会求正态总体参数的置信区间。
假设检验考查的显著的主要内容有:
(1)正态总体参数的显著性检验;
(2)总体分布假设的χ2检验。
要求:考生会进行正态总体参数的显著性检验和总体分布假设的χ2检验。
常有的题型有:填空题、选择题、计算题和证明题,试题的主要类型有:
(1)确定事件间的关系,进行事件的运算;(2)利用事件的关系进行概率计算;(3)利用概率的性质证明概率等式或计算概率;(4)有关古典概型、几何概型的概率计算;(5)利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式计算概率;(8)利用随机变量的分布函数、概率分布和概率密度的定义、性质确定其中的未知常数或计算概率;(9)由给定的试验求随机变量的分布;(10)利用常见的概率分布(例如(0-1)分布、二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)计算概率;(11)求随机变量函数的分布(12)确定二维随机变量的分布;(13)利用二维均匀分布和正态分布计算概率;(14)求二维随机变量的边缘分布、条件分布;(15)判断随机变量的独立性和计算概率;(16)求两个独立随机变量函数的分布;(17)利用随机变量的数学期望、方差的定义、性质、公式,或利用常见随机变量的数学期望、方差求随机变量的数学期望、方差;(18)求随机变量函数的数学期望;(19)求两个随机变量的协方差、相关系数并判断相关性;(20)求随机变量的矩和协方差矩阵;(21)利用切比雪夫不等式推证概率不等式;(22)利用中心极限定理进行概率的近似计算;(23)利用t分布、χ2分布、F分布的定义、性质推证统计量的分布、性质;(24)推证某些统计量(特别是正态总体统计量)的分布;(25)计算统计量的概率;(26)求总体分布中未知参数的矩估计量和极大似然估计量;(27)判断估计量的无偏性、有效性和一致性;(28)求单个或两个正态总体参数的置信区间;(29)对单个或两个正态总体参数假设进行显著性检验;(30)利用χ2检验法对总体分布假设进行检验。
这一部分主要考查概率论与数理统计的基本概念、基本性质和基本理论,考查基本方法的应用。对历年的考题进行分析,可以看出概率论与数理统计的试题,即使是填空题和选择题,只考单一知识点的试题很少,大多数试题是考查考生的理解能力和综合应用能力。要求考生能灵活地运用所学的知识,建立起正确的概率模型,综合运用极限、连续函数、导数、极值、积分、广义积分以及级数等知识去解决问题。
在解答这部分考题时,考生易犯的错误有:
(1) 概念不清,弄不清事件之间的关系和事件的结构;
(2) 对试验分析错误,概率模型搞错;
(3) 计算概率的公式运用不当;
(4) 不能熟练地运用独立性去证明和计算;
(5) 不能熟练掌握和运用常用的概率分布及其数字特征;
(6) 不能正确应用有关的定义、公式和性质进行综合分析、运算和证明。
综合历年考生的答题情况,得知概率论与数理统计试题的得分率在0.3左右,区分度一般在0.40以上。这表明试题既有一定的难度,又有较高的区分度。
。篇5:考研数学复习概率论与数理统计
考研数学复习概率论与数理统计
概率与数理统计这门课程从试卷本身的难度的话,在三门课程中应该算最低的,但是从每年得分的角度来说,这门课程是三门课中得分率最低的。这主要是由两方面造成的:一方面是时间不充裕,概率解答题位于试卷的最后,学生即使会,也来不及解答;另一方面是概率本身学科的特点,导致很多学生觉得概率非常难。概率与数理统计学科的特点:
1、研究对象是随机现象。高数是研究确定的现象,而概率研究的是不确定的,是随机现象。对于不确定的,大家感觉比较头疼。
2、题型比较固定,解法比较单一,计算技巧要求低一些。比如概率的解答题基本上就围绕在随机变量函数的分布,随机变量的数字特征,参数的矩估计和最大似然估计这几块。
3、高数和概率相结合。 求随机变量的分布和数字特征运用到高数的理论与方法,这也是考研所要求考生所具备的解决问题的综合能力。很多考生因为积分计算不过关,导致概率失分。所以考生应该加强自己的积分计算能力。
在复习概率与数理统计的过程中,把握住这门课程的特点,并且能够结合历年考试试题规律,概率一定能取得好成绩。下面我们通过各章节来具体分析。
1、随机事件和概率
“随机事件”与“概率”是概率论中两个最基本的概念。“独立性”与“条件概率”是概率论中特有的概念。条件概率在不具有独立性的场合扮演了一个重要角色,它是一种概率。正确地理解并会应用这4个概念是学好概率论的基础。对于公式,家要熟练掌握并能准确运算。而大家比较头疼的古典概型与几何概型的计算问题,考纲只要求掌握一些简单的概率计算。所以在复习的过程中,不要陷入古典概型的计算中。
事件、概率与独立性是本章给出的概率论中最基本、最重要的三个概念。事件关系及其运算是本章的重点和难点,概率计算是本章的重点。注意事件与概率之间的.关系。本章主要考查随机事件的关系和运算,概率的性质、条件概率和五大公式,注意事件的独立性。近几年单独考查本章的试题相对较少,但是大多数考题中将本章的内容作为基本知识点来考查。相当一部分考生对本章中的古典概型感到困难。大纲只要求对古典概率和几何概率会计算一般难度的题型就可以。考生不必可以去做这方面的难题,因为古典型概率和几何型概率毕竟不是重点。应该将本章重点中的有关基本概念、基本理论和基本方法彻底理解和熟练掌握。
2、随机变量及其分布。
将随机事件给以数量标识,即用随机变量描述随机现象是近代概率论中最重要的方法。本章的重点是随机变量分布函数的概念和性质、分布律和概率密度,随机变量的函数的分布,一些常见的分布。
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。随机变量函数的分布是重点,这种题型是比较固定的,方法也是固定的,没有难点。例如,求离散型随机变量函数的分布律分为三步曲: 定取值,求概率,和为1。
3、多维随机变量的分布。
主要考查的是二维随机变量,是概率论重点内容。二维随机变量的学习类比于一维随机变量。在涉及二维离散型随机变量的题中,常常要考生自己建立分布;二维连续型随机变量的相关计算要涉及二重积分,要熟练地应用二重积分和二次积分。
随机变量函数的分布,基本上每年都以解答题的形式进行考察,考生要非常重视。随机变量函数的分布分为四中情况,其中两个离散型随机变量函数的分布是比较简单的,两个连续型随机变量函数的分布是考试频率最高的,也是考生比较头疼的。因为它涉及到二次积分,如何正确的确定积分范围,这是正确解题的关键。由于部分同学高数基础知识不扎实,导致在做此类题目时失分较多。所以考生要格外重视,加强训练。一个离散型一个连续型随机变量函数的分布,和分别以选择题和解答题的形式进行命题,这是比较新的一类题目。最后一种情况是求最大值、最小函数的分布,它的考试频率也是比较高的。对于随机变量函数的分布,掌握每类题目的做题方法,多加练习,拿到满分是可以的。
另外,二维连续型随机变量的边缘分布、条件分布也是考试的重点和难点。深刻理解条件分布的定义,同时正确确定积分范围,这是和高数的积分计算相联系的。
4、随机变量的数字特征。
它是描述随机变量分布特征的数字,他们能够集中地刻画出随机变量取值规律的特点。这是概率的重点,近10年至少考了13次有关数字特征的问题,特别是随机变量函数的期望。要灵活应用数字特征相应的计算公式,同时结合高数积分的性质,这会给计算带来很大的方便。
除了求一些给定的随机变量的数学期望外,很多数学期望或方差的计算都与常用分布有关。应该牢记常用分布的参数的概率意义,特别是二项分布、指数分布、均匀分布和正态分布。
5、大数定律及中心极限定理。
它都是讨论随机变量序列的极限定理,他们是概率论中比较深入的理论结果。这部分内容不是重点,也不经常考,只要把这些定理、定律的条件与结论记住就可以了。
前5章是概率的内容,其中3、4是考试的重点,考生务必熟练掌握。后面的章节是数理统计的内容。
6、样本及抽样分布
统计学的核心问题是由样本推断总体,要理解统计的一些基本概念。
掌握几个常用统计量,特别是正态总体的抽样分布。掌握三大分布的典型模式及其分位点。本章内容是数理统计的基础,也是重点之一,经常以选择题、填空题的形式出现。若涉及到统计量的数字特征,也可能以解答题的形式出现,例如的考题。
7、参数估计
矩估计和最大似然估计是考试的重点,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是历年考题中出现最少的一类内容。
以上这些概率与数理统计的复习方法希望对的考生们能够有所帮助,也希望同学们在平时多做些练习题提高自己的做题速度和效率。
◆篇6:考研数学概率论与数理统计解析
2013考研数学概率论与数理统计解析
2013年考研结束了,相信很多考生松了一口气。今年的考研数学试题从整体上看,与去年差别不大,难度相比去年略有提升。专家现从概率论与数理统计这个科目出发,对今年的考试做一下几方面分析。
首先,出题的方向和题目的类型也都完全在预料之内,没有偏题怪题。只要考生有比较扎实的基础,复习全面,是很容易拿到高分的。细致地分析起来,今年的题目有这样几个特点:
一是依旧强调对概念的理解。如数学一和数学三的填空题,都是考查概念。数一的第七题,考查对概念的进一步理解。只要掌握好概念,客观题是很容易拿到分数的。
二是仍以计算为主。如在正确掌握概念的基础上,还是以计算为主。无论是数一数三的.解答题还是客观题,每道题都需要计算。所以计算还是我们考试的主体。
三是考查学生的分析能力。如数学一的第8题,就考查我们的分析能力。直接根据概念做是做不出来的,需要分析出他们的关系,从而解出最后结果。还有数三的第8题,需要先分析出X+Y=2的所有可能情况,然后才能得出正确结果。
概率论与数理统计和高等代数不同,高等代数中计算技巧多一些,而概率论与数理统计概念和公式比较多,对计算技巧的要求低一些,但对考生分析问题的能力要求高一些,概率论与数理统计中的一些题目,尤其是文字叙述题要求考生有比较强的分析问题的能力。
要达到考试的要求只要公式理解的准确到位,并且多做些相关题目,考卷中碰到类似题目时就一定能够轻易读懂和正确解答。概率论与数理统计中的公式不仅要记住,而且要会用,要会用这些公式分析实际中的问题。我在这里推荐一个记忆公式的方法,就是结合实际的例子和模型记忆。比如二项分布,要结合他的实际背景,伯努利试验中成功的次数的概率。这样才是在理解基础上的记忆,记忆的东西既不容易忘,又能够正确运用到题目的解决中。
只有掌握了最本质的概念,在此基础上做一定量的题去巩固所学知识。这样才能对概念的理解更加到位,从而做题更加轻松快捷准确。
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