考研数学一中的《概率论与数理统计》考试范围（浙江大学第四版） 求助 考数一使用浙大第四版的概率论与数理统计
2024-06-02m.verywind.com
数学一 浙大第四版的《概率论与数理统计》考到第几章？~
一、随机事件和概率
考试内容
随机事件与样本空间，事件的关系与运算，完备事件组，概率的定义，概率的基本性质，古典型概率，几何型概率，条件概率，概率的加法公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯（Bayes）公式，事件的独立性，独立重复试验。
考试要求
1．了解样本空间（基本事件空间）的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系与运算．
2．理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率，，掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式，以及贝叶斯公式．
3．理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算；理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法。
二、随机变量及其概率分布
考试内容
随机变量，随机变量的分布函数的概念及其性质，离散型随机变量的概率分布，连续型随机变量的概率密度，常见随机变量的概率分布，随机变量函数的分布
考试要求
1．理解随机变量的概念，理解分布函数
F（x）=P{X≤x } （ -∞< x <+∞ )
的概念及性质．会计算与随机变量相联系的事件的概率。
2．理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0－l分布、二项分市、几何分布、超几何分布、泊松（Poisson）分布及其应用。
3．了解泊松（Poisson）定理的结论和应用条件，会应用泊松（Poisson）分布近似表示二项分布。
4、理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握概率密度与分布函数之间的关系，掌握正态分布、均匀分布、指数分布（概率密度为f（x） ）及其应用。
4．会求随机变量函数的分布。
三、二维随机变量及其概率分布
考试内容
多维随机变量及其分布，二维随机变量及其联合（概率）分布，二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布，二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度，随机变量的独立性与不相关性，常用二维随机变量的分布，两个及两个以上随机变量的简单函数的分布。
考试要求
1． 理解多维随机变量的概念， 理解多维随机变量的分布的概念和性质，理解二维随机变量的概念，理解二维随机变量的分布的概念和性质，理解二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布；理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度．会求与二维随机变量相关的事件的概率．
2．理解随机变量的独立性及不相关的概念，掌握随机变量相互独立的条件。
3．掌握二维均匀分布，了解二维正态分布的概率密度，理解其中参数的概率意义。
4．会求两个随机变量的简单函数的分布，会求多个相互独立随机变量简单函数的分布。
四、随机变量的数字特征
考试内容
随机变量的数学期望（均值）、方差、标准差及其性质，随机变量函数的数学期望（均值）、矩、协方差和相关系数及其性质。
考试要求
1．理解随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数）的概念，并会运用数字特征的基本性质，计算具体分布的数字特征，并掌握常用分布的数字特征。
2、会根据随机变量X的分布求其函数g（X）的数学期望Eg（X）；会根据随机变量X与Y的联合分布求其函数g（x，y）的数学期望Eg（x、y）．
五、大数定律和中心极限定理
考试内容
切比雪夫（Chebyshev）不等式，切比雪夫大数定律，伯努利大数定律，辛钦（Khinchine）大数定律，列维一林德伯格（Levy－Lindberg）定理（独立同分布的中心极限定理），棣莫弗一拉普拉斯（De Moivre－Laplace）定理
1．了解切比雪夫不等式．
2．了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律（独立同分布随机变量序列的大数定律）成立的条件及结论。
3．了解列维一林德伯格定理（独立同分布的中心极限定理）和棣莫弗一拉普拉斯定理（二项分布以正态分布为极限分布）的应用条件和结论，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。
六、数理统计的基本概念
考试内容
总体、个体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差和样本矩，x2分布，t分布，F分布，分位数，正态总体的常用抽样分布。
考试要求
1．理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，了解经验分布函数．
2．了解x’分布、t分布和F分布的定义及性质，了解上侧α分位数了解分数位的概念并会查表计算．
3．了解正态总体的常用抽样分布．
七、参数估计
考试内容
点估计的概念，估计量与估计值，矩估计法，最大似然估计法，估计量的评选标准，区间估计的概念，单个正态总体的均值和方差的区间估计，两个正态总体的均值差和方差比的区间估计
考试要求
1．理解参数的点估计、估计量与估计值的概念．
2．掌握矩估计法（一阶、二阶矩）和最大似然估计法．
3．了解估计量的无偏性、有效性（最小方差性）和一致性（相合性）的概念，并会验证估计量的无偏性．
4. 理解区间估计的概念，会求单个正态总体的均值和方差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间．
八、假设检验
考试内容
显著性检验，假设检验的两类错误，单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。
考试要求
1．理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误．
2．了解单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。
大纲在网上很容易就可以下载到，我就不给你复制了，说说我自己的看法吧
数学一从第一章考到第八章，但也明显的有轻重之分。
第一二章是基础，一般只考选择题，但也不排除大题。第一章主要就是几个公式，如加法公式，乘法公式，全概率公式，贝叶斯公式；第二章就是那些常见分布把它们记熟了，二维正态不用重点掌握。
第三章算重点，很重要。主要两大块，一块离散，一块连续。但都分为概率函数，分布函数。边缘分布和条件分布都是考试的重点。
第四章主要是计算，记住那些常见分布的期望和方差。还有一些公式，如求期望的，方差的，协方差的，相关系数的等，理解独立和不相关的关系。
第五章没啥考，也很少考。记住不同的大数定理满足的条件就行了，考试时凡时说依概率收敛，你就填期望值就行了。
六七八三章属于数理统计的问题了。
第六章主要是记住那三个分布的典型模式，其实就差不多了，还有可能会间接用到的是x2分布的期望和方差。
第七章近几年几乎是每年考一个大题，两个重点，一个是矩估计，一个是最大似然估计。有时也考考无偏性等。
第八章二十多年来只考过一次，你自己看着办吧。
另外给你推荐李永乐和李正元老师编的复习全书，多看几遍，受益匪浅。基础过关660对选择题与填空题能力的提高也是巨大的，当然我不是打广告哈。
考试内容
随机事件与样本空间，事件的关系与运算，完备事件组，概率的定义，概率的基本性质，古典型概率，几何型概率，条件概率，概率的加法公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯（Bayes）公式，事件的独立性，独立重复试验。
考研大纲就是考研的法律，我们买一本考研大纲，所有考研概率的重点都在上面；当然首先要知道自己是考数几。祝考研成功！
数一概率论全本书都是考点吗 答：不是的，数一、数二和数三的侧重点不一样。一、概率论与数理统计一共是八章，前五章是概率论，考研时，数学一、数学三、数学四都要考的。数理统计是后面三章，只有数学一、数学三要考的。二、作为前面五章的初等概率论，第一章是随机事件和概率，它的重点内容主要是事件的关系和运算。作为另外两...
概率论与数理统计的考研相关 答：目前,大部分同学开始了概率论和数理统计的复习,本文主要想对同学们近期的复习做一个简单的指导。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。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...
301数学一参考书目有哪些? 答：概率教材：《概率论与数理统计》——浙江大学盛骤版，高等教育出版社。这几本书用的普遍，更便于与其他研友交流。针对考研的数学科目，根据各学科、专业对硕士研究生入学所应具备的数学知识和能力的不同要求，硕士研究生入学统考数学试卷分为3种：其中针对工科类的为数学一、数学二；针对经济学和管理学类...
考研数学一中,概论与数理统计部分,是不是除了最后一道大题,只要弄懂课... 答：考研数一中：高等数学占56%，线性代数22%，概率论22%。概率论：第一章，一般不会单独出考题，而是作为基本知识点出现在以后各章考题中！第二章，也不会单独出题，一般会结合多维随机变量及其分布的内容一起考察！第三章，重点部分，尤其二维随机变量及其分布，还有一些常见的分布！第四章，亦是重点，...
考研数学一中的《概率论与数理统计》考试范围(浙江大学第四版)_百度... 答：第五章没啥考，也很少考。记住不同的大数定理满足的条件就行了，考试时凡时说依概率收敛，你就填期望值就行了。六七八三章属于数理统计的问题了。第六章主要是记住那三个分布的典型模式，其实就差不多了，还有可能会间接用到的是x2分布的期望和方差。第七章近几年几乎是每年考一个大题，两个重点...
考研数学1要考哪几本书啊? 答：考研数学一的主要参考书籍包括《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《数学分析》、《常微分方程》等。为大家整理了一份考研学习资料，包括公共课，数学，英语以及各大专业课的学习资源，后面会不断汇聚更多优秀学习资源，供大家交流分享学习，需要的可以先收藏转存，有时间慢慢看~考研资料包...
考研数学1包括哪些内容 答：考研数学1包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计。高等数学要求理解函数的概念，掌握函数的表示法，会建立应用问题的函数关系；了解函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性；理解复合函数及分段函数的概念，了解反函数及隐函数的概念。线性代数要求了解行列式的概念，掌握行列式的性质；理解矩阵的概念，了解...
概率论与数理统计有什么重点和难点 答：概率论和数理统计都是数学中非常重要的分支，它们的重点和难点如下：概率论的重点：1. 随机变量及其分布：掌握离散随机变量、连续随机变量的基本性质，以及各种分布函数的概念和特征。2. 大数定律与中心极限定理：了解大数定律和中心极限定理的概念和证明方法，对于随机过程的稳定性和收敛性有深刻的认识。3...
概率统计考研数学一和数学三考试范围一样吗 答：数三不考察:向量空间与解析几何、三重积分、曲线积分、曲面积分以及所有与物理相关的应用。数三额外考的--经济类数学问题！线性代数：数学一和数三考查内容和考试题目差别不大 概率论与数理统计：数一比数三多了--区间估计与假设检验部分的知识。但是对于数一与数三的大纲中均出现的知识在考试要求上也...
考研概率论考哪些 答：二、随机过程与极限定理 考研概率论中，随机过程相关的知识点也占有重要位置。其中大数定律、中心极限定理等内容需要考生重点理解和掌握。这些内容不仅涉及到随机过程的性质，也体现了概率论与其他数学分支的交融。三樱花数理统计部分 数理统计是考研概率论的重要组成部分，包括参数估计、假设检验、回归分析等。
第七章，参数估计那一章一般假设检验都不考，还有第七章的后面付的一对公式也基本没考过
买本考研辅导书不就知道了，概率应该考前面几章吧，随机变量，数量统计的概念和大数定理，假设检验吧，数一最好把握全面点，陈的书就不错的，虽然有难度，但技巧性不错的，呵呵 查看原帖>>
记得采纳啊
一、随机事件和概率
考试内容
随机事件与样本空间，事件的关系与运算，完备事件组，概率的定义，概率的基本性质，古典型概率，几何型概率，条件概率，概率的加法公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯（Bayes）公式，事件的独立性，独立重复试验。
考试要求
1．了解样本空间（基本事件空间）的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系与运算．
2．理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率，，掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式，以及贝叶斯公式．
3．理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算；理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法。
二、随机变量及其概率分布
考试内容
随机变量，随机变量的分布函数的概念及其性质，离散型随机变量的概率分布，连续型随机变量的概率密度，常见随机变量的概率分布，随机变量函数的分布
考试要求
1．理解随机变量的概念，理解分布函数
F（x）=P{X≤x } （ -∞< x <+∞ )
的概念及性质．会计算与随机变量相联系的事件的概率。
2．理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0－l分布、二项分市、几何分布、超几何分布、泊松（Poisson）分布及其应用。
3．了解泊松（Poisson）定理的结论和应用条件，会应用泊松（Poisson）分布近似表示二项分布。
4、理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握概率密度与分布函数之间的关系，掌握正态分布、均匀分布、指数分布（概率密度为f（x） ）及其应用。
4．会求随机变量函数的分布。
三、二维随机变量及其概率分布
考试内容
多维随机变量及其分布，二维随机变量及其联合（概率）分布，二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布，二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度，随机变量的独立性与不相关性，常用二维随机变量的分布，两个及两个以上随机变量的简单函数的分布。
考试要求
1． 理解多维随机变量的概念， 理解多维随机变量的分布的概念和性质，理解二维随机变量的概念，理解二维随机变量的分布的概念和性质，理解二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布；理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度．会求与二维随机变量相关的事件的概率．
2．理解随机变量的独立性及不相关的概念，掌握随机变量相互独立的条件。
3．掌握二维均匀分布，了解二维正态分布的概率密度，理解其中参数的概率意义。
4．会求两个随机变量的简单函数的分布，会求多个相互独立随机变量简单函数的分布。
四、随机变量的数字特征
考试内容
随机变量的数学期望（均值）、方差、标准差及其性质，随机变量函数的数学期望（均值）、矩、协方差和相关系数及其性质。
考试要求
1．理解随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数）的概念，并会运用数字特征的基本性质，计算具体分布的数字特征，并掌握常用分布的数字特征。
2、会根据随机变量X的分布求其函数g（X）的数学期望Eg（X）；会根据随机变量X与Y的联合分布求其函数g（x，y）的数学期望Eg（x、y）．
五、大数定律和中心极限定理
考试内容
切比雪夫（Chebyshev）不等式，切比雪夫大数定律，伯努利大数定律，辛钦（Khinchine）大数定律，列维一林德伯格（Levy－Lindberg）定理（独立同分布的中心极限定理），棣莫弗一拉普拉斯（De Moivre－Laplace）定理
1．了解切比雪夫不等式．
2．了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律（独立同分布随机变量序列的大数定律）成立的条件及结论。
3．了解列维一林德伯格定理（独立同分布的中心极限定理）和棣莫弗一拉普拉斯定理（二项分布以正态分布为极限分布）的应用条件和结论，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。
六、数理统计的基本概念
考试内容
总体、个体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差和样本矩，x2分布，t分布，F分布，分位数，正态总体的常用抽样分布。
考试要求
1．理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，了解经验分布函数．
2．了解x’分布、t分布和F分布的定义及性质，了解上侧α分位数了解分数位的概念并会查表计算．
3．了解正态总体的常用抽样分布．
七、参数估计
考试内容
点估计的概念，估计量与估计值，矩估计法，最大似然估计法，估计量的评选标准，区间估计的概念，单个正态总体的均值和方差的区间估计，两个正态总体的均值差和方差比的区间估计
考试要求
1．理解参数的点估计、估计量与估计值的概念．
2．掌握矩估计法（一阶、二阶矩）和最大似然估计法．
3．了解估计量的无偏性、有效性（最小方差性）和一致性（相合性）的概念，并会验证估计量的无偏性．
4. 理解区间估计的概念，会求单个正态总体的均值和方差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间．
八、假设检验
考试内容
显著性检验，假设检验的两类错误，单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。
考试要求
1．理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误．
2．了解单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。
大纲在网上很容易就可以下载到，我就不给你复制了，说说我自己的看法吧
数学一从第一章考到第八章，但也明显的有轻重之分。
第一二章是基础，一般只考选择题，但也不排除大题。第一章主要就是几个公式，如加法公式，乘法公式，全概率公式，贝叶斯公式；第二章就是那些常见分布把它们记熟了，二维正态不用重点掌握。
第三章算重点，很重要。主要两大块，一块离散，一块连续。但都分为概率函数，分布函数。边缘分布和条件分布都是考试的重点。
第四章主要是计算，记住那些常见分布的期望和方差。还有一些公式，如求期望的，方差的，协方差的，相关系数的等，理解独立和不相关的关系。
第五章没啥考，也很少考。记住不同的大数定理满足的条件就行了，考试时凡时说依概率收敛，你就填期望值就行了。
六七八三章属于数理统计的问题了。
第六章主要是记住那三个分布的典型模式，其实就差不多了，还有可能会间接用到的是x2分布的期望和方差。
第七章近几年几乎是每年考一个大题，两个重点，一个是矩估计，一个是最大似然估计。有时也考考无偏性等。
第八章二十多年来只考过一次，你自己看着办吧。
另外给你推荐李永乐和李正元老师编的复习全书，多看几遍，受益匪浅。基础过关660对选择题与填空题能力的提高也是巨大的，当然我不是打广告哈。
考试内容
随机事件与样本空间，事件的关系与运算，完备事件组，概率的定义，概率的基本性质，古典型概率，几何型概率，条件概率，概率的加法公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯（Bayes）公式，事件的独立性，独立重复试验。
考研大纲就是考研的法律，我们买一本考研大纲，所有考研概率的重点都在上面；当然首先要知道自己是考数几。祝考研成功！
