考研数学最抽象的部分概率论与数理统计的命题规律有哪些

现在考研成为了几乎每一个踏进大学的同学的向往。几乎成为了一种流行的趋势,大学如果不考研反而成为了另类。为什么考研?继续深造学习的愿望,工作就业难压力;社交恐惧症,胆小害怕不敢踏入社会的胆怯;抑或是大家考,我也考,考研的原因五花八门,但向往继续学习深造总是好的。无论出于什么想法,尽管相信很多学生都在准备考研,着手准备。无论是哪个年级,向往继续深造的美好愿望是任何人都阻止不了的。

说说考研数学那点事。

数学难,尤其是数学一、三中的概率论与数理统计这部分。概率论与数理统计是大学数学基础课当中令很多同学头疼的科目。好不容易学校的课程考试终于通过了,没想到考研还是数一、数三的必考科目。尽管它占的比重没有高等数学大,但是如果对它不引起足够重视的话,它一定拉你的后腿,想考上研究生注定是百分之百的要失败的了。所以对于概率论与数理统计部分的重视程度一点也不能比其他部分低。

在近几年研究生考试的试卷中,第7、8题(选择题),第14题,第22,23题都是概率题,位置相对是固定的,分值也是不变的(4+4+4+11+11)总共34分。所以,大家复习概率统计的时候,看真题只需要看这几个题就可以了。初次看研究生考试的题目,大家会觉得考的知识点都是大纲里面包含的,一眼看上去也难度不大。但是,实际上手一做题才发现几乎都做不出来。什么原因呢?研究生考试试题里面的题目,一般考查的都是基本知识概念性质的理解上。而平时我们在学校里一般重视的是如何做题,做题,还是做题,对于基本概念的理解反而没有那么重视。到底如何着手准备考研数学中概率论与数理统计部分?

弄清楚考研考什么?也就是考试范围所包含内容与日常学校学习内容之区别。

接下来我们就具体谈谈学校里学的和研究生考试的区别到底在哪里?

建议大家一定一定好好的仔细的研读最新的研究生考试大纲,和我们平时学习的内容做个对比。笔者曾经工作过的大学里面,对于有些内容不要求,但是在研究生考试中却是重点。比如,条件分布这个概念,由于刚刚接触概率统计的同学对于这部分内容理解起来有困难,为了提高通过率,所以考试时候不做要求。再比如,双正态总体,尽管教学大纲和考研大纲里面都有,但是部分同学学到最后已经完全不知所措了,再加上这部分公式超级大,根本就记不住,所以干脆期末考试就不出现这类考题了。这样做的结果就是,等到同学们想要考研的时候,才发现好像没有和条件分布和双总体见过面呀?哪里来的东西?想当初学习的时候就是难点,放了好长时间再想自学,谈何容易?以上举个例子,未必就适合你的情况,请自行对照自己学校学习情况,仔细对比。

清楚了学校和考研内容的区别之后,我们再来谈谈如何有针对性的去做考研的准备。研究生考试的准备工作是一个系统工程,千人千面,每个人和每个人的情况千差万别,所以所需要做的准备也是不一样的。

如何着手准备考研数学中概率论与数理统计部分。

准备时间的问题。从什么时候开始准备这是很多同学多想知道的问题。但是这又是没有答案的问题。很多人都再问,我需要多长时间准备考研?不充分了解你的情况,谁也回答不了你的问题。所以以后不要再问:我的数学基础差,我数学零基础,考研需要准备多长时间?这种傻问题。如果真有人很痛快地回答了你这样的问题,那只能说明是在敷衍你而已。谁又能知道你是学没有学过高数、线代和概率统计,水平到底是什么程度?以及你的学习能力有多强?想考研,准备就是了。

有志者事竟成。除了时间的准备之外,我们再粗略的介绍介绍内容方面如何准备。

如何能熟练的记住概率论与数理统计中那么多大公式?

篇幅所限,在此只能是简略的说说。重点来了,到底怎么准备?一定不能再按照学校那套方法去做了。不能简单的上来就做题练习,这样做会是事倍功半,估计也是学不好的。从基础入手,加深对基本概念定义结论的理解,这才是最优的途径。目前,很多的机构为了迎合不放呢学员,比较功利的上来就教做题方法技巧,导致的后果就是题型只有一变,马上就又不会了。

举个小例子:再统计部分,都反映公式记不住。确实这部分内容中的公式都比较大,但是关键是没有理解其中的意义。理解了意义之后大部分公式根本不是靠记的,而是靠推导出来的。

比如上面这个统计量服从的标准正态分布,显然这个统计量是样本均值做标准化得到的,我们还有一个和它的样子非常的类似。

图(2)中的统计量和图(1)中的除了在分母上一个是,另外一个是,其余的都是一样的。但是,一个是服从标准正态分布,一个是服从自由度为n-1的t分布。如何来记住这两个公式呢?首先,图1的公式,就是我们前面学过的标准化,这个根本不用记,只要知道标准化的过程,到用的时候自己推导都是可以的。图1的公式知道的前提之下,图2的公式只是在图1公式基础上把,换成,分布由正态换成t-分布。另外,大家还可以结合他们各自的应用来记忆,图1的公式用在方差已知的情况,而如果是方差不知道的情况,我们考虑图2的公式。实际上,样本方差的观察值,本来就是总体方差的近似值。这样就能记住两个公式,还知道了分别在什么情况下去应用这两个公式。方差已知用正态分布的公式,方差未知用t-分布的公式。

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