数学专业概率论与数理统计考研都考什么，概率论与数理统计哪个教材好-华宇考试网

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数学专业可能性论与数理统计考研都考什么？

可能性论与数理统计

一、随机事件和可能性

考试内容

随机事件与样本空间事件的关系与运算完备事件组可能性的概念可能性的基本性质古典型可能性几何型可能性条件可能性可能性的基本公式事件的独立性独立重考研复试验

考试要求

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，掌握并熟悉事件的关系及运算。

2．理解可能性、条件可能性的概念，掌握并熟悉可能性的基本性质，会计算古典型可能性和几何型可能性，掌握并熟悉可能性的加法公式、减法公式、乘法公式、全可能性公式还有贝叶斯(Bayes)公式等。

3．理解事件的独立性的概念，掌握并熟悉用事件独立性进行可能性计算；理解独立重考研复试验的概念，掌握并熟悉计算相关事件可能性的方式。

二、随机变量及其分布

考试内容

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可能性分布连续型随机变量的可能性密度常见随机变量的分布随机变量函数的分布

考试要求

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可能性。

2．理解离散型随机变量及其可能性分布的概念，掌握并熟悉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．掌握并熟悉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可能性密度的概念，掌握并熟悉均匀分布、正态分布、指数分布及其应用，这当中参数为的指数分布的可能性密度为

5．会求随机变量函数的分布。

三、多维随机变量及其分布

考试内容

多维随机变量及其分布二维离散型随机变量的可能性分布、边缘分布和条件分布二维连续型随机变量的可能性密度、边缘可能性密度和条件密度随机变量的独立性和不有关性经常会用到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

考试要求

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可能性分布和二维连续型随机变量的可能性密度，掌握并熟悉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有关性的概念，掌握并熟悉随机变量相互独立的条件，理解随机变量的不有关性与独立性的关系。

4．掌握并熟悉二维均匀分布和二维正态分布，理解这当中参数的可能性意义。

5．会按照两个随机变量的联合分布求其函数的分布，会按照多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布。

四、随机变量的数字特点

考试内容

随机变量的数学希望（均值）、方差、标准差及其性质随机变量函数的数学希望切比雪夫(Chebyshev)不等式矩、协方差、有关系数及其性质

考试要求

1．理解随机变量数字特点(数学希望、方差、标准差、矩、协方差、有关系数)的概念，会运用数字特点的基本性质，并掌握并熟悉经常会用到分布的数字特点。

2．会求随机变量函数的数学希望．

3. 了解切比雪夫不等式。

五、大数定律和中心极限制要求理

考试内容

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(De Moivre-Laplace)定理列维-林德伯格(Levy-Lindberg)定理

考试要求

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制要求理)，并会用有关定理近似计算相关随机事件的可能性。

六、数理统计的基本概念

考试内容

整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整体的经常会用到抽样分布

考试要求

1．理解整体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，这当中样本方差定义为

2．了解出现变量，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，会查对应的数值表。

3．掌握并熟悉正态整体的样本均值、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。

七、参数估计

考试内容

点估计的概念估计量与估计值矩估计法大似然估计法

考试要求

1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念。

2．掌握并熟悉矩估计法（一阶矩、二阶矩）和大似然估计法．

可能性论与数理统计哪种考试教材好？

同志，你要清楚，考研数学，高数看同济的，线代看清华的，数理统计看浙大的，不过你要是还有余力，可以看看清华的数理统计，但是，大多数情况下的浙大的就够用了。

《可能性论与数理统计（第四版）》浙江大学盛骤、谢式千、潘承毅编的高等教育出版社。

假设你要考研，目前完全就能够打基础，就是不考研，看这些书都是不错的。

复旦大学李贤平的《可能性论基础》，陈家鼎的《数理统计学讲义》

可能性论与数理统计这课程主要讲的什么，哪里会用到？

数理统计的基本概念就是统计量。主要讲解一部分分布的经常会用到统计量及其好坏标准等。大多数情况下会计学，金融工程，信用管理，成绩学，电子商务，国际经济与贸易。这些课程都会用到。

可能性论与数理统计是数学的一个分支学科，主要研究随机事件、随机过程和随机变量的规律性及其应用。该课程一般涵盖两个部分：

1. 可能性论：主要研究随机事件出现的概率，还有不一样随机事件当中的关系、特点和规律。详细来说，该部分内容涵盖可能性基本原理、随机变量、可能性分布、大数定理、中心极限制要求理等。

2. 数理统计：主要研究从样本中归纳和推断整体的性质和规律，涵盖整体参数估计、假设检验、ANOVA分析、回归分析等。该部分内容主要是依赖可能性论中的概念和方式，建立统计模型来进行推断。

可能性论与数理统计是不少学科中经常会用到的数学工具，在实质上应用中具有广泛的应用。比如，它在金融、保险、医疗、市场大数据细分研究、数据分析等多个领域都具有重要的应用价值。详细来说，它可以用于评估风险、预测市场趋势、分析数据关系、研究习惯和行为规律等。因为这个原因，学习可能性论与数理统计针对具备一定数学基础的学生来说是很必要的。

先说一下可能性论的主要内容，两个基本的概念是事件和可能性，内容因版本不一样会带来一定差异，主要为纯理论部分是数理统计的基础，涵盖事件、可能性等一部分基本概念和定理公式如贝叶斯公式、全概公式等，基本的分布类型、随机变量的主要内容及其数字特点如希望方差、再有就是马尔科夫链及遍历性，当然也不止这些了。数理统计的基本概念就是统计量，当然理论的东西一定不可以缺少，主要讲解一部分分布的经常会用到统计量及其好坏标准等，用这些统计量进行估计、假设检验和分析，内容略微复杂如估计经常会用到矩估计和非常大似然估计，假设检验分为参数检验与非参数检验，分析又有一元回归分析、多元回归分析、序贯分析等等内容，当然这里面又有正态与非正态分布之分。敝人只是在次错略列举一下，还望见谅。

敝人是学统计专业，这门课作为专业课部分，除开这点，财经类不少专业也会其纳入专业课之中。既然，在本专业内开设此门课程一定有其道理，还望楼主慎重新再来考虑。敝人回答期望您能满意。