Question

概率论与数理统计复习时应该注意什么？

Answer 1

现在考试都会有范围或者重点什么的，就照着题目翻前面的考点，我这学期几乎没怎么学，一天半基本按照这种方法，全都把考点复习完了，之后就每天找个时间拿出来熟悉，等你熟悉了几遍之后，就可以去看这些点以外的或者是以深入理解，知道他的本质，而不是单单去记忆了。
积分是要用到的，概率前面的随机变量不是离散就是连续型的，其中连续型的求分布函数不论一次二次都是要用积分的，包括什么边际呀什么的，不过也不是很难的，关键是看例题，或者是以前的作业，最后用到做题目中的也就是那几种了。
还有就是，不懂就问会的人呗，与其自己重新啃书本，不如直接窃取别人的思想成果呢，而且有时候做题目的方法，老师提倡的和书本上的不一样，反而绕圈子，走远路了呢。关键时刻还是要发挥大家的力量，有时候甚至学的好的，都知道最后什么题型了，这种的时绝对不能放过了呀。。
哈哈，刚考过的心得，希望对你有用呢！

Answer 2

复习提纲
第一章 概率论的基本概念
一、两个概型
1.古典概型
2.贝努里概型
二、加法公式(广义、狭义、三个事件加法公式)；减法公式(广义、狭义)；对立事件公式
三、条件概率与乘法公式
★四、全概率公式（格式要规范）
五、独立事件公式（乘法公式、加法公式）
六、几个易混淆的概念：互斥（互不相容）、对立、独立
第二章 （一维）随机变量及其分布
一、离散型随机变量 (分布列)
1.求分布列的未知参数
2.求
▲3.求分布函数
4.求 的分布列
二、连续型随机变量 (密度函数 )
1.求密度函数中的未知参数
2.求
▲3.求分布函数 、已知 求
▲4.求 的密度函数
三、分布函数
1.分布函数的定义
2.利用性质求分布函数中的未知参数
3.已知分布函数 ，求概率 、 、
四、记住6种常见分布及其分布列或密度函数
第三章 二维随机变量
一、二维离散型随机变量
★1.求 的联合分布列与边缘分布列，并判别 与 的独立性
2.已知 的联合分布列，求 的分布列
二、二维连续型随机变量
▲1.已知 的联合密度函数 ，求边缘密度函数 ，并判别 与 的独立性
2.求联合密度函数中的未知参数
▲3.求
三、联合分布函数
已知 的联合分布函数 ，求边缘分布函数 ，并判别 与 的独立性
四、记住二维均匀分布
第四章 随机变量的数字特征
★一、期望 , , ,
二、方差
三、期望与方差的性质
四、记住常见6种分布的期望与方差
五、协方差与相关系数
1.定义
2.不相关与独立的区别
第五章 大数定律与中心极限定理
一、契比雪夫不等式及其应用
★二、中心极限定理（格式要规范）
第六章 数理统计的基本概念
一、样本的两个性质
二、三大抽样分布
三、两个重要的定理
第七章 参数估计
★一、矩估计法
★▲二、极大似然估计法(似然函数要写正确！)
三、估计量的评价标准（无偏性、有效性）
第八章 假设检验
一、两类错误
★二、几种对正态总体均值的检验方法（5个步骤）
1. 正态总体均值的双侧检验（u检验法、t检验法）
2. 正态总体均值的单侧检验（左侧检验、右侧检验）

Answer 3

我说....概率论用积分真心少,,,,几乎没有..除了分布函数...这个难吗..甚至一些高中的微积分初步就够了.而且端点完全不重要,,,不像高数那么考究..另外就是,,记住主要公式,全概率公式,被噎死（好吧，我不敬了）是贝叶斯公式,,,还有条件概率,独立事件什么的,以及概率运算法则什么的我觉得就差不多了.我一直觉得,,,概率论,靠高中积累,基本差不多了.....
数理统计...表面看都是积分..其实积分会考吗.....至少我觉得不会让你"求"积分...都是现有公式,现有套路.大数定理和中心极限定理,知道怎么用就ok,剩下的主要还是3个特殊的分布.然后α分点位,会查表,,,,,后面参数估计假设检验,,,,说穿了,离不开这三分布与α分点,,注意其中参数估计的矩估计和极大似然估计的公式.基本概率必考1个估计.....凡是极大似然,基本全是取对数求极值.至于最后面的特殊过程..没啥说的.真心不难

不知与楼主所学是否一致,如不一致,权当一笑(貌似我学的1?忘了)