准备好冲击考研数学高分：概率必备知识点总结
下面是考研小编为考生朋友们整理分享的准备好冲击考研数学高分之概率必备知识点总结2，希望能够为考生们顺利通过2014考研提供帮助!
第一章
1、交换律、结合律、分配率、的摩根律;(解题的基础)
2、古典概型——有限等可能、几何模型——无限等可能;
3、抽签原理——跟先后顺序无关;
4、小概率原理——小概率事件在一次试验不可能发生，一旦发生就怀疑实现规律的正确性;
5、条件概率：注意当条件的概率必须大于0;
6、全概：原因>结果 贝叶斯：结果>原因;
7、相容通过事件定义，独立通过概率定义。
第二章
1、0——1分布，二项分布，泊松分布X的取值都是从0开始;
2、分布函数是右连续的，在求分布函数也尽量写成右连续的;
3、分布函数的性质、概率密度的性质;
4、连续性随机变量任一指定值的概率为0;
5、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;
6、正态分布的图形性质;
7、求函数的分布尽量按定义法，按定义写出基本公式;
8、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)
1、二维分布函数的性质;(不减函数而不是单增函数;右连续)
2、求分布函数一定要按定义来，注意画对图形;
3、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)
4、负无穷到正无穷的E的负的二分之T平方的积分;(浙三P83)
5、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)
6、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?(参见08选择题)
7、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
1、级数绝对收敛，期望才存在;
2、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;
3、浙三P120：分解的思想，还有P126;
4、方差的和在独立和不独立时公式不一样;
5、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;
6、二维正态分布、独立不相关等价;
7、提示：求一些积分的时候有时候可以用到对称性;
8、数一400题P140那个评注上面T(4)=3!(会用，那么做题会很方便)
第五章
1、切比雪夫大数定律条件：相互独立、方差存在一致有上界;
2、辛钦大数定律条件：独立同分布、期望存在;
3、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
1、样本的变量独立同分布;
2、统计量不含未知参数;
3、X2分布的期望和方差看下去年真题最后一道;
4、t分布图形对称性a的那个对称性公式看下;
5、三个分布的形式一定要掌握;
6、P168对后面检验和估计很有帮助。
第七章
1、矩估计就是x的1、2次方的期望;
2、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;(开下思路)
3、区间估计;(如果能好好看书的话不难懂，不然就把P205复印下没事看两眼)
第八章
1、拒绝域与备择假设的符号相同P229
2.P436期望和方差;
小提示：目前本科生就业市场竞争激烈，就业主体是研究生，在如今考研竞争日渐激烈的情况下，我们想要不在考研大军中变成分母，我们需要：早开始+好计划+正确的复习思路+好的辅导班（如果经济条件允许的情况下）。2017考研开始准备复习啦，早起的鸟儿有虫吃，一分耕耘一分收获。加油！
第二篇：考研数学概率统计抽样分布知识点总结
中国知名教育品牌 考研数学概率统计抽样分布知识点总结
来源：文都教育
【知识点1】统计量
统计量：设X1,?,Xn是来自于总体X的一个样本，g(X1,?,Xn)是X1,?,Xn的一个函数，并且不含未知参数，则称随机变量X1,?,Xn的函数T?g(X1,?,Xn)的一个统计量。 统计量是随机变量。常用的统计量：
1.样本均值1n
X??Xi,ni?1
21n22.样本方差S?(X?X)?in?1i?1
样本均方差(标准差)S?3.样本k阶原点矩1nkAk??Xini?1
1n
4.样本k阶中心矩Bk??(Xi?X)k,ni?1
【知识点2】?分布
iidn2
构造：设X1,?,Xn~N(0,1),则???Xi2~?2(n)，服从自由度为n的?2分布. 2
i?1
分布可加性 若X??
期望与方差 若X??2?n1?,Y??2?n2?,X和Y相互独立，则X+Y??2?n1?n2? ?n?,则EX?n,DX?2n 2
【知识点3】t分布
构造： 设X?N(0,1),Y??(n),且X,Y相互独立，则T?~t(n).2
期望与方差：X?t?n?,则EX?0,DX?n(n?2) n?2
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【知识点4】F分布
构造：X??
2
?n1?,Y??2?n2?,X和Y相互独立，则F?
1
?F(n2，n1) F
X/n1
~F(n1,n2).Y/n2
F?F(n1,n2),则
【知识点5】正态总体下的四大分布：
正态分布： 设
X1,?,Xn
??2?1n
是来自于正态总体N(?,?)的一个样本，则??Xi～N??,???ni?1n??
2
；
标准化以后，得U?
N(0,1)。
t分布：设
X1,?,Xn
是来自于正态总体N(?,?
)的一个样本，则
2
T?
?2分布：
设
~t(n?1).
X1,?,Xn
是来自于正态总体N(?,?)的一个样本，则
2
?1?S2相互独立;?2?
(3)
2
(X?)?inn
?
2
?
(n?1)S2
?
2
~?2(n?1)
(Xi??)2?i?1
?X1,?,Xn1
~?2(n)
是来自于正态总体N(?1,?1)的一个样本，
2
F分布：设
Y1,?,Yn2
是来自于正态总体
N(?2,?22)的一个样本,且两样本独立，则
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S12/?12(1)F?22~F(n1?1,n2?1);S2/?2
2(2)进一步,假定?12??2,就有,
T?
2
w~t(n1?n2?2).其中2(n1?1)S12?(n2?1)S2S?称为混合样本方差.n1?n2?2