第一篇：概率论复习注意
复习注意：
第一部分 事件及其概率
1.事件的关系（包含对立互不相容等），计算事件的概率
例： 已知P(A),P(B),求一系列运算，如P(A+B)，P(AB)，...，以及P(A|B)等条件概率(用随机变量表示P{2|1}）。
2.在应用题中求某一事件的概率
提示：排列组合知识，以及全概率公式和贝叶斯公式
第二部分 随机变量及其分布（重点）3.分布函数的定义、性质（如何判断）4.离散型~分布列，定义、性质、和分布函数的关系5.连续型~概率密度，定义、性质、和分布函数的关系（几何表示）6.二维随机变量：联合分布两个随机变量的相互独立性）7.随机变量的函数的分布或密度，会求化），XY，X/Y8.几种重要的分布小结二项分布、普哇松分布、均匀分布、指数分布、正态分布：记忆其概率分布（密度）性、不相关即独立性，中心极限定理
第三部分 随机变量的数字特征9.期望、方差、协方差、相关系数的计算公式，特别是性质，会求（离散型，连续性）段函数的期望，订正课后习题，强调后面矩估计时同样）
第四部分 大数定律与中心极限定理9.记忆大数定律会用中心极限定理（订正课后习题）
第五部分 统计 10.统计量的定义11.三大重要的分布（卡方，布的独立可加性12.会具体求某参数的矩估计和极大似然估计13.两类错误，正态总体，已知或未知方差情况下，均值的检验
复习题：对应的课后练习、如何表示由随机变量所表示的事件的概率/ 密度（如何表示事件概率），注意画图寻找积分区域X2，|X|XX, min/max(X1,X2,...,Xn)
2，期望方差，普哇松分布的独立可加性，正态的标准化、独立可加
t，F分布）来源（卡方由标准正态平方和而来等等）、边缘密度、条件密度（如何判断
X+-Y（特别地，如果X,Y正态独立可简（分，卡方分，
第二篇：概率论复习
概率论复习要点
第一章
1、随机事件的关系与运算,概率的性质(差并对立事件概率的计算公式),条件概率公式公式，事件的独立性。
2、古典概型的计算：例P28T9,11,12,203、全概率公式和贝叶斯公式的应用:例P48-49 T14,15,16,18,20
第二章
1、分布函数的定义及性质：例P74 T7,13，2、连续型随机变量的密度函数的性质: 例P74 T11，12,14, P143 T6,83、随机变量及随机变量函数的数学期望和方差的性质及计算：例P83 T10,13, P88 T3,54、切比雪夫不等式及其应用
5、常用离散型随机变量的概率分布列、常用连续型随机变量的概率密度及数学期望和方差
如P114表2.5.1，P115T11,12,196、随机变量函数的分布：P123 T7,8,1
1第三章
1、二维随机变量的分布函数定义及性质，边际分布函数的求解p145 例3.2.12、离散型二维随机变量的联合分布列和边际分布列的求解，及离散型二维随机变量函数分布列的求解：P136 例3.1.2，P143 T2,3；P155 例3.3.1；P163T13、连续型二维随机变量的联合密度函数的性质，边际密度函数的求解，随机变量独立性的判断：P147 例3.2.3，P152例3.2.8；P153T5，6，134、二维随机变量函数的数学期望和方差的计算，协方差的性质及计算，相关系数的定义及性质:P183T21,24,25
D(X+Y)=DX+DY+2COV(X,Y), D(X-Y)=DX+DY-2COV(X,Y)
5、独立和不相关之间的关系
第四章
1、特征函数的定义及性质P2012、常用分布的特征函数的计算P202 例4.1.23、证明随机变量序列是否服从大数定律：P216 T1,2,34、中心极限定理的应用:P237 T1,2,8,9,10
第三篇：2012年-概率论复习范围
概率统计复习范围及要求
第一章：
1、事件与概率的性质和运算；
2、概率的计算（包括古典概型和几何概型）：条件概率、乘法公式、加法公式、全概公式、贝叶斯公式；（古典概型、几何概型一般无大题）
3、事件独立性和贝努利概型。
第二章：
1、随机变量分布问题（包括连续型和离散型）；
2、随机变量及随机变量函数的数字特征、切比雪夫不等式条件和结论（其它几个相关的不等式不需要记）；
3、记住几种重要的离散和连续型分布的密度及其数字特征（两点、二项、波松、均匀、指数、正态分布）；
4、随机变量函数之分布（简单的离散型求分布、分布函数法求密度）
第三章：
1、二维离散或连续型随机向量的联合、边缘和条件分布或条件密度函数、独立性判断的理解；
2、二维随机向量的期望、方差、相关系数以及二维随机向量函数的期望、方差；
3、二维随机向量函数的分布（重点掌握分布函数法求密度的方法、求简单的离散型随机变量函数的分布，卷积公式、商的公式一般不涉及）；
4、随机向量的数字特征；
5、了解大数定律的条件和结论和会利用中心极限定理计算概率；
6、条件期望不考。
第四章：
1、总体、个体、样本容量、统计量、枢轴量、分位数的概念；
2、理解t-分布、卡方分布、F分布的构造性定义（不需记忆密度函数），会查分布表；
3、抽样分布重点是正态总体的抽样分布，主要掌握定理4.1、4.2、4.3（要求记住结论并掌握简单的构造性证明）；
4、一般总体抽样分布不考。
第五章：
1、矩估计、极大似然估计求法；
2、无偏性、有效性和一致性的概念（重点是无偏性、有效性判断）。
3、区间估计重点是单正态总体参数的区间估计（不含大样本情形）；
4、假设检验重点是单正态总体参数的检验；
5、双正态和一般总体的参数检验不考。
说明：
1、如果有单选或填空题，考点也在上述所要求的范围内（书5.5之前含5.5）。
2、考题难度与书上各节后的习题相近，由于各章后总习题较难，不作要求。
3、题目类型：单选、计算、综合或证明。
4、可以带计算器（但实际上不考太复杂的计算）
第四篇：概率论复习重点
概率论复习重点（老师所划重点，仅供参考）
1.一、二大题为选择、填空题，所占全卷24%【各章都有，主要靠基本概念知识】
2.第一章：2个大题占全卷15%
⑴概率的计算【概率的性质、古典概型】
⑵全概率公式、逆概公式（贝叶斯公式）
3.第二章：2个大题占全卷15%
⑴随机变量的概率分布【离散4种、连续3 ⑵函数的分布【主要为连续型】F(y)=P（Y≤y）=P（（fx）≤y）=P（x∈Dy）=
第五篇：概率论与数理统计复习重点
概率论与数理统计复习重点
第一章：概率的性质（尤其两个事件的和，差公式和对立事件公式，独立和互不相容的关系），全概率公式和贝叶斯公式（大题），独立性。
第二章：离散型随机变量的分布律的性质，；连续性随机变量的概率密度的性质，分布函数的性质，随机变量的函数的分布（大题）。
第三章：给定联合概率密度求未知参数，求边缘概率密度，判断独立性，求落在某区域内的概率（大题）。独立的正态分布的线性组合仍然服从正态分布。
第四章：期望的性质，方差的性质，协方差和相关系数的性质，独立不相关的关系，六个基本分布的期望方差，切比雪夫不等式做估计，离散型二维分布求相关系数（大题）。
第五章：中心极限定理近似计算（Laplace中心极限定理）（大题）
第六章：三个抽样分布的构造，正态总体均值和方差的分布
第七章：点估计（尤其矩估计）（大题），单个正态总体均值的区间估计（大题），估计量的评选标准（无偏性，有效性）
第八章：区分第一类、第二类错误，单个正态总体均值的假设检验（大题）。
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