摘要：概率论与数理统计虽然难度要低于高数的复习，但是由于它考察的知识点较为抽象，也较为零碎，一直让很多考研学子学起来比较头疼，尤其是样本

　　下面为考生们精心整理了2016考研数学概率复习重点，希望对考生们有所帮助，顺利通过考试。

　　第一章

　　交换律、结合律、分配率、的摩根律;(解题的基础)

　　古典概型——有限等可能、几何模型——无限等可能;

　　抽签原理——跟先后顺序无关;

　　条件概率：注意当条件的概率必须大于0;

　　全概：原因>结果 贝叶斯：结果>原因;

　　相容通过事件定义，独立通过概率定义。

　　第二章

　　0——1分布，二项分布，泊松分布X的取值都是从0开始;

　　分布函数是右连续的，在求分布函数也尽量写成右连续的;

　　分布函数的性质、概率密度的性质;

　　连续性随机变量任一指定值的概率为0;

　　概率为0不一定是不可能事件，概率为1不一定是必然事件;

　　正态分布的图形性质;

　　求函数的分布尽量按定义法，按定义写出基本公式;

　　分段单调时应该分段使用公式再相加。

　　第三章(这章比较容易出错)

　　二维分布函数的性质;(不减函数而不是单增函数;右连续)

　　求分布函数一定要按定义来，注意画对图形;

　　求边缘分布的时候，注意不同变量的区间用在什么地方;求X的边缘分布的话，先对X的区间进行划分，再不同的区间对Y的全部区间进行积分(Y在不同的区间可能有不同的函数表达)

　　负无穷到正无穷的E的负的二分之T平方的积分;

　　算条件概率也一样，注意相应的区间;(这种题细节丢分太可惜)

　　max(x，y)与min(x，y)相互独立的情况是什么?独立同分布又是什么?

　　边缘分布一般不能确定分布的，只有当变量相互独立才可以。

　　第四章

　　级数绝对收敛，期望才存在;

　　期望的和等于和的期望，xy之间不要求任何关系;期望的乘积等于乘积的期望，xy要相互独立;

　　方差的和在独立和不独立时公式不一样;

　　独立推出不相关;不相关推不出独立;不相关只是线性不相关;题目中如果xy的关系能够表示出来的话(一般)都是不独立;

　　二维正态分布、独立不相关等价;

　　第五章

　　切比雪夫大数定律条件：相互独立、方差存在一致有上界;

　　辛钦大数定律条件：独立同分布、期望存在;

　　二项分布、泊松定理、拉普拉斯大数定理结合着看一下。

　　第六章

　　样本的变量独立同分布;

　　统计量不含未知参数;

　　X2分布的期望和方差看下去年真题最后一道;

　　t分布图形对称性a的那个对称性公式看下;

　　三个分布的形式一定要掌握;

　　第七章

　　矩估计就是x的1、2次方的期望;

　　最大似然估计!有可能最大似然估计的两种方法结合在一起;

　　区间估计;

　　第八章

　　拒绝域与备择假设的符号相同。

　　在此中公考研预祝大家考研成功!