2018年考研数学概率统计复习备考指导

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　　考研数学概率统计是数学一、数学二、数学三都必考的内容，相对其他知识点来说数学概率统计是最好拿分的一部分知识，因此概率统计复习很重要。下面小编为大家介绍考研数学概率统计复习备考指导：
　　在硕士研究生入学考试的数学统考试卷中，尽管概率统计和线性代数所占分数比例完全相同，数一数二均为20分;数三、数四都是25分。但是概率论与数理统计部分得分一般均低于线性代数部分，更远远低于它在数学试卷中占的比例。这一方面是因为大多数考生在复习和答卷时，把概率论与数理统计放在最后，常因时间紧迫，思虑不周而造成准备不充分，进而导致答卷失误。还有些数一的考生根据几年以前的试题分析，认为数一的概率论与数理统计的考题比数三和数四的容易，但是他们忽略了近两、三年来，这一情况已经发生了改变，比如去年概率论与数理统计的两个大题，数一的得分率远远低于数三和数四的得分率;再一方面就是概率论与数理统计自身的特点，使一部分考生在复习时难得要领，与微积分和线性代数相比，概率论与数理统计所研究的不是确定性现象，而是随机现象。
　　基于以上的分析呢，在学习方法上，它不但要求学生善于运用形式逻辑，而且要求你必须掌握较强的直观分析技巧，这也就使得考生在复习和解题时感到有些困难。从近几年的硕士研究生入学数学考试阅卷结果也可以看出，这部分试题得分率普遍较低。
　　一、试题特点
　　从历年的考题来看，概率论与数理统计这部分内容考查单一知识点比较少，即使是填空题和选择题。大多数试题是考查考生的理解能力和综合应用能力，考生要能够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。
　　二、复习内容
　　考研复习的第一阶段是没有起点的，就拿现在来讲，正是进入复习的阶段，这一阶段概率统计怎么复习呢?不能拿着过去学过的课本来看一看，做一做，然后就什么都不管了。这样做可以说没什么效果，我来解释一下：你所学过的东西不一定考，考的很多东西都没有学过，考研要的是新方法，我们讲的基本概念，基本公式，基本方法要掌握，但你没有学过的方法也应该掌握。
　　概率论与数理统计中对基本概念的深入理解所占的比例相当大，而其中解题的方法并不多，涉及到的技巧是很少的(甚至可以说没有技巧)，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。在做题和考试的时候很多学生都有看不懂题目的困惑，也比较着急。其实，看不懂题目一方面是因为做的题目比较少，另一个很重要的方面是对基本概念、基本性质理解的不够深刻，没有理解到这些概念的精髓和用途。还是得建议同学们一方面多做些题目，尤其是文字叙述的题目，逐渐提高自己分析问题的能力。另一方面花点时间准确理解概率论与数理统计中的基本概念，可以结合一些实际问题理解概念和公式，反过来，也可以通过做一些文字叙述题巩固概念和公式。只要针对每一个基本概念，要把它准确的理解，概念要理解准确，通过例子理解概念，通过实际物体理解概念。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。
　　三、复习技巧
　　做这部分试题容易出错的主要原因有几点：一是概念不清，弄不清事件之间的关系和事件的结构;二是分析有误，概率模型搞错;三是不能正确地选择概率公式去证明和计算;四是不能熟练地应用有关的定义、公式和性质进行综合分析、运算和证明。考生只有将有关的定义、公式和性质以及概率模型弄透了，才有可能在做题时少犯错误。
　　考生在数学科目的复习安排上，要先从最薄弱的一环开始，也就是说，在整个数学课程复习之初，要按照最新考研大纲规定的内容，先将概率论与数理统计再学习一遍，要一节一节地复习，一个概念一个概念地领会，一个题一个题地做，以达到正确理解和掌握基本概念、基本理论和基本方法。
　　要特别指出的是在开始阶段复习时，不要轻视对教科书中一般习题的练习，一定要配合各章节内容做一定数量的习题，总结一般题型的解题方法与思路。这一阶段一般最迟应在今年暑假开始之前完成。尽管这一阶段仅仅是概率论与数理统计乃至数学全面复习的先导，但它是为开始全面复习打基础的阶段。在此过程中，不要过多地去追求难题、技巧，要脚踏实地、全面仔细地复习，凡是考纲上有的内容，就要不遗漏地弄会、搞透。这个阶段虽然涉及综合性提高性题型不多，但基础打得好将为下阶段全面综合复习创造一个有利前提，更何况，很多综合性、灵活性强的考题，其关键之处也在于考生是否能够适当运用有关的最基本概念、理论和方法。
       2018的小伙伴，听说这四海八荒能困住你的不是法术，而是毫无头绪的考研复习！考研界的黄埔军校—跨考考研立志解决你的考研问题，半年集训适合脱产集中复习人群的在职和二战人群，暑期集训更受大三学子青睐！考研余下不足200天，希望你的选择会带给你不一样的人生！
   

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