概率论与数理统计复习时应该注意什么？ 概率论与数理统计重要吗，该用什么样的心态和方法去学呢？
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\u3000\u3000\u4e00\u3001 \u5b66\u4e60\u201c\u6982\u7387\u8bba\u201d\u8981\u6ce8\u610f\u4ee5\u4e0b\u51e0\u4e2a\u8981\u70b9
\u3000\u30001. \u5728\u5b66\u4e60\u201c\u6982\u7387\u8bba\u201d\u7684\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u8981\u6293\u4f4f\u5bf9\u6982\u5ff5\u7684\u5f15\u5165\u548c\u80cc\u666f\u7684\u7406\u89e3\uff0c\u4f8b\u5982\u4e3a\u4ec0\u4e48\u8981\u5f15\u8fdb\u201c\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u201d\u8fd9\u4e00\u6982\u5ff5\u3002\u8fd9\u5b9e\u9645\u4e0a\u662f\u4e00\u4e2a\u62bd\u8c61\u8fc7\u7a0b\u3002\u6b63\u5982\u5c0f\u5b66\u751f\u6700\u521d\u5b66\u6570\u5b66\u65f6\u603b\u662f\u4e00\u4e2a\u82f9\u679c\u52a02\u4e2a\u82f9\u679c\u7b49\u4e8e3\u4e2a\u82f9\u679c\uff0c\u7136\u540e\u62bd\u8c61\u4e3a1+2=3.\u5bf9\u4e8e\u5177\u4f53\u7684\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u4e2d\u7684\u5177\u4f53\u968f\u673a\u4e8b\u4ef6\uff0c\u53ef\u4ee5\u8ba1\u7b97\u5176\u6982\u7387\uff0c\u4f46\u8fd9\u6bd5\u7adf\u662f\u5c40\u90e8\u7684\uff0c\u5b64\u7acb\u7684\uff0c\u80fd\u5426\u5c06\u4e0d\u540c\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u7684\u4e0d\u540c\u6837\u672c\u7a7a\u95f4\u4e88\u4ee5\u7edf\u4e00\uff0c\u5e76\u5bf9\u6574\u4e2a\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u8fdb\u884c\u523b\u753b?\u968f\u673a\u53d8\u91cfX(\u5373\u4ece\u6837\u672c\u7a7a\u95f4\u5230\u5b9e\u8f74\u7684\u5355\u503c\u5b9e\u51fd\u6570)\u7684\u5f15\u8fdb\u4f7f\u539f\u5148\u4e0d\u540c\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u7684\u968f\u673a\u4e8b\u4ef6\u7684\u6982\u7387\u90fd\u53ef\u8f6c\u5316\u4e3a\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u843d\u5728\u67d0\u4e00\u5b9e\u6570\u96c6\u5408B\u7684\u6982\u7387\uff0c\u4e0d\u540c\u7684\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u53ef\u7531\u4e0d\u540c\u7684\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u6765\u523b\u753b. \u6b64\u5916\u82e5\u5bf9\u4e00\u5207\u5b9e\u6570\u96c6\u5408B\uff0c\u77e5\u9053P(X\u2208B). \u90a3\u4e48\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u7684\u4efb\u4e00\u968f\u673a\u4e8b\u4ef6\u7684\u6982\u7387\u4e5f\u5c31\u5b8c\u5168\u786e\u5b9a\u4e86.\u6240\u4ee5\u6211\u4eec\u53ea\u987b\u6c42\u51fa\u968f\u673a\u53d8\u91cfX\u7684\u5206\u5e03P(X\u2208B). \u5c31\u5bf9\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u8fdb\u884c\u4e86\u5168\u9762\u7684\u523b\u753b.\u5b83\u7684\u7814\u7a76\u6210\u4e86\u6982\u7387\u8bba\u7684\u7814\u7a76\u4e2d\u5fc3\u8bfe\u9898.\u6545\u800c\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u5f15\u5165\u662f\u6982\u7387\u8bba\u53d1\u5c55\u5386\u53f2\u4e2d\u7684\u4e00\u4e2a\u91cd\u8981\u91cc\u7a0b\u7891.\u7c7b\u4f3c\u5730\uff0c\u6982\u7387\u516c\u7406\u5316\u5b9a\u4e49\u7684\u5f15\u8fdb\uff0c\u5206\u5e03\u51fd\u6570\u3001\u79bb\u6563\u578b\u548c\u8fde\u7eed\u578b\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u5206\u7c7b\uff0c\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u6570\u5b66\u7279\u5f81\u7b49\u6982\u5ff5\u7684\u5f15\u8fdb\u90fd\u6709\u660e\u786e\u7684\u80cc\u666f\uff0c\u5728\u5b66\u4e60\u4e2d\u8981\u6df1\u5165\u7406\u89e3\u4f53\u4f1a.?
\u3000\u30002. \u5728\u5b66\u4e60\u201c\u6982\u7387\u8bba\u201d\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u5bf9\u4e8e\u5f15\u5165\u6982\u5ff5\u7684\u5185\u6db5\u548c\u76f8\u4e92\u95f4\u7684\u8054\u7cfb\u548c\u5dee\u5f02\u8981\u4ed4\u7ec6\u63a8\u6572\uff0c\u4f8b\u5982\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u6982\u5ff5\u7684\u5185\u6db5\u6709\u54ea\u4e9b\u610f\u4e49\uff1a\u5b83\u662f\u4e00\u4e2a\u4ece\u6837\u672c\u7a7a\u95f4\u5230\u5b9e\u8f74\u7684\u5355\u503c\u5b9e\u51fd\u6570X(w)\uff0c\u4f46\u5b83\u4e0d\u540c\u4e8e\u4e00\u822c\u7684\u51fd\u6570\uff0c\u9996\u5148\u5b83\u7684\u5b9a\u4e49\u57df\u662f\u6837\u672c\u7a7a\u95f4\uff0c\u4e0d\u540c\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u6709\u4e0d\u540c\u7684\u6837\u672c\u7a7a\u95f4.\u800c\u5b83\u7684\u53d6\u503c\u662f\u4e0d\u786e\u5b9a\u7684\uff0c
\u3000\u3000\u968f\u7740\u8bd5\u9a8c\u7ed3\u679c\u7684\u4e0d\u540c\u53ef\u53d6\u4e0d\u540c\u503c\uff0c\u4f46\u662f\u5b83\u53d6\u67d0\u4e00\u533a\u95f4\u7684\u6982\u7387\u53c8\u80fd\u6839\u636e\u968f\u673a\u8bd5\u9a8c\u4e88\u4ee5\u786e\u5b9a\u7684\uff0c\u800c\u6211\u4eec\u5173\u5fc3\u7684\u901a\u5e38\u53ea\u662f\u5b83\u7684\u53d6\u503c\u8303\u56f4\uff0c\u5373\u5bf9\u4e8e\u5b9e\u8f74\u4e0a\u4efb\u4e00B\uff0c\u8ba1\u7b97\u6982\u7387P(X\u2208B)\uff0c\u5373\u968f\u673a\u53d8\u91cfX\u7684\u5206\u5e03.\u53ea\u6709\u7406\u89e3\u4e86\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u5185\u6db5\uff0c\u4e0b\u9762\u7684\u6982\u5ff5\u5982\u5206\u5e03\u51fd\u6570\u7b49\u7b49\u624d\u80fd\u771f\u6b63\u7406\u89e3.\u53c8\u5982\u968f\u673a\u4e8b\u4ef6\u7684\u4e92\u4e0d\u76f8\u5bb9\u548c\u76f8\u4e92\u72ec\u7acb\u4e24\u4e2a\u6982\u5ff5\u901a\u5e38\u4f1a\u6df7\u6dc6\uff0c\u524d\u8005\u662f\u4e8b\u4ef6\u7684\u8fd0\u7b97\u6027\u8d28\uff0c\u540e\u8005\u662f\u4e8b\u4ef6\u7684\u6982\u7387\u6027\u8d28\uff0c\u4f46\u5b83\u4eec\u53c8\u6709\u4e00\u5b9a\u8054\u7cfb\uff0c\u5982\u679cP(A)\u00b7P(B)>0\uff0c\u5219A\uff0cB\u72ec\u7acb\u5219\u4e00\u5b9a\u76f8\u5bb9.\u7c7b\u4f3c\u5730\uff0c\u5982\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u72ec\u7acb\u548c\u4e0d\u76f8\u5173\u7b49\u6982\u5ff5\u7684\u8054\u7cfb\u4e0e\u5dee\u5f02\u4e00\u5b9a\u8981\u771f\u6b63\u641e\u61c2.?
\u3000\u30003. \u641e\u61c2\u4e86\u6982\u7387\u8bba\u4e2d\u7684\u5404\u4e2a\u6982\u5ff5\uff0c\u4e00\u822c\u5177\u4f53\u7684\u8ba1\u7b97\u90fd\u662f\u4e0d\u96be\u7684\uff0c\u5982F(x)=P(X\u2264x),EX,DX\u7b49\u6309\u5b9a\u4e49\u90fd\u6613\u6c42\u5f97.\u8ba1\u7b97\u4e2d\u7684\u96be\u70b9\u6709\u53e4\u5178\u6982\u578b\u548c\u51e0\u4f55\u6982\u578b\u7684\u6982\u7387\u8ba1\u7b97\uff0c\u4e8c\u7ef4\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u7684\u8fb9\u7f18\u5206\u5e03fx(x)=\u222b\uff0d\u221e\u221e f(x,y)dy,\u4e8b\u4ef6B\u7684\u6982\u7387P((X\uff0cY)\u2208B)=\u222b\u222bBf(x,y)dxdy\uff0c\u5377\u79ef\u516c\u5f0f\u7b49\u7684\u8ba1\u7b97\uff0c\u5b83\u4eec\u5f62\u5f0f\u4e0a\u5f88\u7b80\u5355\uff0c\u4f46\u662f\u7531\u4e8ef(x,y)\u901a\u5e38\u662f\u5206\u6bb5\u51fd\u6570\uff0c\u771f\u6b63\u7684\u79ef\u5206\u9650\u5e76\u4e0d\u518d\u662f(\uff0d\u221e,\u221e)\u6216B\uff0c\u8fd9\u65f6\u5982\u4f55\u6b63\u786e\u786e\u5b9a\u4e8b\u5b9e\u4e0a\u7684\u79ef\u5206\u9650\u5c31\u6210\u4e86\u6b63\u786e\u89e3\u9898\u7684\u5173\u952e\uff0c\u8981\u5207\u5b9e\u638c\u63e1.?
\u3000\u30004. \u6982\u7387\u8bba\u4e2d\u4e5f\u6709\u8bb8\u591a\u4e60\u9898\uff0c\u5728\u89e3\u9898\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u4e0d\u8981\u4e3a\u89e3\u9898\u800c\u89e3\u9898\uff0c\u800c\u5e94\u7406\u89e3\u9898\u76ee\u6240\u6d89\u53ca\u7684\u6982\u5ff5\u53ca\u89e3\u9898\u7684\u76ee\u7684\uff0c\u81f3\u4e8e\u5177\u4f53\u8ba1\u7b97\u4e2d\u7684\u67d0\u4e9b\u6280\u5de7\u57fa\u672c\u4e0a\u5728\u9ad8\u7b49\u6570\u5b66\u4e2d\u90fd\u5df2\u5b66\u8fc7.\u56e0\u6b64\u6982\u7387\u8bba\u5b66\u4e60\u7684\u5173\u952e\u4e0d\u5728\u4e8e\u505a\u8bb8\u591a\u4e60\u9898\uff0c\u800c\u8981\u628a\u7cbe\u529b\u653e\u5728\u7406\u89e3\u4e0d\u540c\u9898\u578b\u6d89\u53ca\u7684\u6982\u5ff5\u53ca\u89e3\u9898\u7684\u601d\u8def\u4e0a\u53bb.\u8fd9\u6837\u5f80\u5f80\u80fd\u201c\u4e8b\u534a\u529f\u500d\u201d.
\u3000\u3000\u4e8c\u3001 \u5b66\u4e60\u201c\u6570\u7406\u7edf\u8ba1\u201d\u8981\u6ce8\u610f\u4ee5\u4e0b\u51e0\u4e2a\u8981\u70b9?
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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！
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）
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)
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