大家好，关于考研概率论考哪些很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于考研概率论大题考什么的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
本文目录
一、非数学专业考研数学考什么呀
高数，线性代数，和概率论，融合在一起出一套卷。有大题选择，填空，高数占百分之六十。分数学一，二，三，一的内容考的最多，二比一少一点，三去掉了一部分二的内容又加了一部分不同的。考哪一个主要看学校的要求，好学校一般都数学一。
二、考研概率论用哪个教材
1、对于考研概率论的教材选择，可以考虑以下几本：
2、《概率论与数理统计》-余丙森：这本书非常详细，包含了概率论的所有知识点，非常适合初学者。书中的讲解揉碎了讲，对于基础薄弱的同学非常友好。同时，强化班的课程质量很高，深入浅出地剖析了题目，能够帮助考生揣摩出题人的思路。
3、《概率论与数理统计》-王式安：王式安老师是前命题组的老师，这本讲义对应的是强化班。讲义质量很高，能揣摩出题人思路。但需要注意的是，课程对初学者可能不太友好，需要一定的基础。同时，很多简单的知识点会跳过不讲，只挑重点的讲。
4、《考研数学通关教程》-方浩：强化班值得看，质量很高。会带你仔细地剖析题目，了解出题人思路。但必须跟课一起听，不然会看不懂书。
5、《概率论与数理统计》-汤家凤：课程比较基础，不会让考生对数学立刻产生畏惧感，适合数学基础不是特别好的同学夯实基础。题量大，刷一遍几乎可以遇到所有的题型。但知识点太多，可能会让考生觉得有些墨迹。
6、《概率论与数理统计九讲》-张宇：有思维导图，方便快速查看。每一章重点比较清楚，方便复习。但概念性较强，不适合基本功不好的同学。同时，题型较少，涵盖面不广。
7、每个老师的课本其实都可以选，各有千秋。如果考生想要更全面精简的复习规划和知识点总结，可以免费领取下面的资料进行学习。
8、总的来说，对于考研概率论的教材选择，需要根据自己的实际情况和需求进行选择。如果基础薄弱，可以选择余丙森的教材；如果需要强化训练和深入理解，可以选择王式安、方浩和汤家凤的教材；如果需要思维导图和重点梳理，可以选择张宇的教材。同时，建议考生在选择教材的同时，结合网课进行学习，以提高学习效果。
三、考研，数一，概率论与数理统计的范围是什么谢谢
数一，参考书上概率与统计的全部内容都要考。
四、数学专业概率论与数理统计考研都考什么
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概念概率的基本性质古典型概率几何型概率条件概率概率的基本公式事件的独立性独立重复试验
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，掌握事件的关系及运算。
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(Bayes)公式等。
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。
随机变量随机变量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分布随机变量函数的分布
1．理解随机变量的概念，理解分布函数
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0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布及其应用。
3．掌握泊松定理的结论和应用条件，会用泊松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，掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用，其中参数为的指数分布的概率密度为
多维随机变量及其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、边缘概率密度和条件密度随机变量的独立性和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简单函数的分布
1．理解多维随机变量的分布函数的概念和性质。
2．理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度，掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布。
3．理解随机变量的独立性和不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件，理解随机变量的不相关性与独立性的关系。
4．掌握二维均匀分布和二维正态分布，理解其中参数的概率意义。
5．会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布，会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布。
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切比雪夫(Chebyshev)不等式矩、协方差、相关系数及其性质
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，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征。
2．会求随机变量函数的数学期望．
切比雪夫大数定律伯努利(Bernoulli)大数定律辛钦(Khinchine)大数定律棣莫弗-拉普拉斯(DeMoivre-Laplace)定理列维-林德伯格(Levy-Lindberg)定理
1．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)。
2．了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维-林德伯格定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。
总体个体简单随机样本统计量经验分布函数样本均值样本方差和样本矩分布分布分布分位数正态总体的常用抽样分布
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，其中样本方差定义为
2．了解产生变量，变量，变量的典型模式；理解标准正态分布、分布、分布、分布的上侧分位数，会查相应的数值表。
3．掌握正态总体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布。
4．了解经验分布函数的概念和性质。
点估计的概念估计量与估计值矩估计法最大似然估计法
1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念。
2．掌握矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法．
五、考研面授考什么
考研面授的内容主要包括以下几个方面：
基础数学：常微分方程、复变函数、实变函数。
计算数学：数值逼近、数值方法、微分方程数值解。
概率论与数理统计：概率论、数理统计。
运筹学与控制论：概率论与数理统计、线性规划、整数线性规划。
信息安全：概率论与数理统计、数论与代数结构、应用密码学。
金融数学与金融工程：概率论、数理统计。
网络空间安全：科目1包括离散数学、数据库原理、计算机网络；科目2包括概率论与数理统计、数论与代数结构、应用密码学。
基础数学：英语、数学分析、线性代数、常微分方程、复变函数、实变函数。
计算数学：英语、数学分析、线性代数、微分方程数值解、数值逼近、数值代数、算法语言。
概率论与数理统计：英语、数学分析、线性代数、概率论、数理统计、实变函数。
应用数学：英语、数学分析、线性代数、常微分方程、线性规划、数学模型、计算方法。
运筹学与控制论：英语、数学分析、线性代数、常微分方程、线性规划、整数线性规划、概率论与数理统计；或英语、数学分析、线性代数、常微分方程、线性系统理论、概率论与数理统计。
信息安全：英语、数学分析、线性代数、概率论、数论与代数结构、计算机网络安全、应用密码学。
以上内容涵盖了考研面授的主要科目和面试内容，具体考试科目和内容可能会根据不同学校和专业的具体要求有所变化。
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