考研概率

考研概率（共14篇）

篇1：考研概率

第一章 随机事件

互斥对立加减功，条件独立乘除清； 全概逆概百分比，二项分布是核心； 必然事件随便用，选择先试不可能。

第二、三章 一维、二维随机变量

1）离散问模型，分布列表清，边缘用加乘，条件概率定联合，独立试矩阵 2）连续必分段，草图仔细看，积分是关键，密度微分算 3）离散先列表，连续后求导；分布要分段，积分画图算

第五、六章 数理统计、参数估计 正态方和卡方出，卡方相除变F，若想得到t分布，一正n卡再相除。

样本总体相互换，矩法估计很方便； 似然函数分开算，对数求导得零蛋；

区间估计有点难，样本函数选在前； 分位维数惹人嫌，导出置信U方甜。

第七章 假设检验

检验均值用U-T，分位对称别大意； 方差检验有卡方，左窄右宽不稀奇； 不论卡方或U-T，维数减一要牢记； 代入比较临界值，拒绝必在否定域！考研加油站 http:///

篇2：考研概率

第二句话：若给出的试验可分解成（0－1）的n重独立重复试验，则马上联想到Bernoulli试验，kk及其概率计算公式PzkCnP(1P)nk

第三句话：若某事件是伴随着一个完备事件组的发生而发生，则马上联想到该事件的发生概率是用全概率公式计算。关键：寻找完备事件组。

第四句话：若题设中给出随机变量X ~ N(,2)则马上联想到标准化

问题。

第五句话：求二维随机变量（X，Y）的边缘分布密度fX(x),fY(y)的问题，应该马上联想到先画出使联合分布密度f(x,y)0的区域，然后定出X的变化区间，再在该区间内画一条//y轴的直线，先与区域边界相交的为y的下限，后者为上限，而X~ N(0,1)来处理有关

y2(x)f(x,y)dy,fX(x)y1(x)

0,axb其它fY(y)的求法类似。

第六句话：欲求二维随机变量（X，Y）满足条件Y≥g(X)或(Y≤g(X))的概率，应该马上联想到二重积分f(x,y)dxdy的计算，其积分域D是由联合密度f(x,y)0的平面区域及满足Y≥g(X)

D

或(Y≤g(X))的区域的公共部分。

第七句话：涉及n次试验某事件发生的次数X的数字特征的问题，马上要联想到对X作（0－1）,第i次不发生，0　XX1X2Xm 分解。即令Xi1　,第i次发生。

第八句话：凡求解各概率分布已知的若干个独立随机变量组成的系统满足某种关系的概率（或已知概率求随机变量个数）的问题，马上联想到用中心极限定理处理。

篇3：基于概率论的小学概率教学的思考

当然, 在小学阶段的概率与中学的概率相比, 无论从内容体系、学习方式、和教学目标等均有着质的区别。概率研究的对象是客观世界中的不确定现象, 而在小学进行的概率教学重点在于学生建立概率的观念, 与概率论体系有一定的联系, 但又有着本质的区别, 因此, 在概率教学时要找准小学概率知识的生长点, 促进学生的可持续发展;同时, 学生的日常概率观念中有许多错误的直观, 如认为要投五次硬币, 如果前四次都投了正面向上的结果, 那么第五次反面向上的可能性就大。因此在教学时要澄清概率知识与概率误解的关系, 探索小学概率教学的课堂教学结构;还有, 概率在现实生活中是动态地存在的, 课本中的文本或图片展示具有太多的静态感, 教师要能分清对学生正确地进行概率评价的具有干扰的内容, 对这些内容, 教师在教学时要向学生说明, 如果出现了错误, 教师要从书面的表达、图像的特征等几个方面展开讨论, 更好地促进学生的主动学习。

(一) 理清概率论与小学数学中的概率关系

概率论是数学体系中研究随机事件数量关系的一个分支, 在其发展的过程中, 形成了三个基本的概率涵义, 产生了三种研究问题的思维方法。 (表一)

以上三种概率各有优缺点, 但不论哪一种概率, 一般经历以下流程 (图1) :

与概率论的基本内容及思维流程相比较, 小学的概率可从“概率论”的基本思想中找到其数学化的概率涵义与形成轨迹, 两者的关系可从下表得到反映 (表二) 。

从表二与图1中可以发现, 中小学的概率体系是根据概率的古典定义与概率的统计定义 (频率) 的学习历程来构建的, 第一学段是对图1虚框中内容的学习, 重点是感受生活中的随机现象并进行分析;第二学段对等可能事件的定量分析;第三学段结合具体情境了解古典概率的意义和频率的计算及意义。通过以上三个学段, 用具体情境和更适合于中小学生理解的词汇, 建立起初步的概率观念与思维方法, 在解决实际问题的过程中体会到概率知识的内在魅力与实际价值。综上分析, 中小学的“概率”是“概率论”基本思想的“生活化”体现。从上述分析比较中, 可发现概率教学有以下几点启示:

1. 小学的概率教学要以学生的生活经验为基础, 但又不能只停留于表层的活动与感受, 而要通过课堂教学活动使学生体验到概率的实质:从复杂的变化中预测结果。

2. 小学的概率教学重在观念的形成, 而不是对概率下具体的定义与计算, 为后续的学校数学概率学习打下坚实的感性基础。

3. 在 (中) 小学的概率教学进程中, 要化零为整, 构筑起为小学生能理解的概率概念体系与思维方法, 能解释和解决生活中的随机现象。

同时, 小学阶段缺少对概率的统计定义的体验, 不利于学生对概率的全面感受, 建议在第二学段学习概率时与统计知识的学习相结合, 对第二学段学习概率时与统计知识的学习相结合, 对古典概率的实验验证, 体会到概率的双重涵义。

(二) 分清概率概念与错误直觉的区别

对错误的概率直觉问题要尽早“干预”, 这是完全正确并有必要的。对照《数学课程标准》, 小学生在学习相关内容时, 会有哪些错误直觉呢?通过查阅文献与调查, 发现一些小学生在学习中或在生活经验中业已存在的错误直觉, 现列举其中几则 (表三) 。

以上错误直觉, 不可能随着概率概念的形成而消除, 必须用实验和数据分析来纠正 (将在第二部分中用实例分析, 并发展成为概率教学的基本结构) 。

(三) 澄清概率教材和学生回答的差异

在具体的情境中学习概率, 这符合学生的认知特点。因此, 关于概率知识的教材, 配了许多插图。但由于插图只是对现实情境某一个镜头的摄写, 学生在回答时有时并不能理解编者的意图。下面是2003年12月对学生进行“自然状态下学生”对概率的了解情况的调查, 调查的题目共有8题, 其中6题均是用了书本中的图文。调查的对象是本校各年级一班的全体学生。

调查题3 (北师大版三年级概率教材中的情境图) :

对学生的回答进行整理统计: (表四)

从表格中能发现学生随着年龄的增长, 对可能性的表述日趋合理。同时发现六 (1) 班填白球的学生远远超过填黄球。为什么会这样?笔者访谈了其中的10位, 其中有6位学生的回答:我是从图中看出来的, 白球在下面, 他的手伸下去拿到的也应该是下面的球。从这则事例中给我们以启示, 从学生的视角看问题, 有时错的不在学生。对于学生的回答, 要多问问为什么?书本中的情境图不能完全代表生活情境, 实际教学时, 教师要对图意进行必要的说明。

有时教材中的文字表述也可能使学生产生异义。如右图 (调查题5) :

一般均成如图所示, 但也有部分学生填成:“摸到的球可能是白球、白球, 摸到白球的可能性大”。访谈后发现, 读题后, 他 (她) 们误以为是连续摸两次, 因为白球多, 两次摸出的球可能是白球。因此, 对可能性的叙述要语义明确, 上题加一个“或”字为:“摸到的球可能是球或______球, 摸到______球的可能性大。”更有利于学生的理解。

篇4：概率、统计·事件与概率

1. 袋中装有白球3个，黑球4个，从中任取3个：①恰有1个白球和全是白球；②至少有1个白球和全是黑球；③至少有1个白球和至少有2个白球；④至少有1个白球和至少有1个黑球. 在上述事件中，是对立事件的为（ ）

A. ① B. ②

C. ③ D. ④

2. 在正方体的顶点中任选3个顶点连成的所有三角形中，所得的三角形是直角三角形但非等腰直角三角形的概率是（ ）

A.[17] B.[27]

C.[37] D.[47]

3. 某射手射击一次，击中10环、9环、8环的概率分别是0.24，0.28，0.19，则这名射手在一次射击中，击中的环数不够9环的概率是（ ）

A. 0.29 B. 0.71

C. 0.52 D. 0.48

4. 点[P]在边长为1的正方形[ABCD]内运动，则动点[P]到定点[A]的距离[|PA|<1]的概率为（ ）

A. [14] B. [12]

C. [π4] D. [π]

5. 一个袋中装有大小相同的3个红球，1个白球，从中随机取出2个球，则取出的两个球不同色的概率是（ ）

A.[23] B.[13]

C.[12] D.[14]

6. 有5条长度分别为1，3，5，7，9的线段，从中任意取出3条， 所取3条线段可构成三角形的概率是（ ）

A. [35] B. [310]

C. [25] D. [710]

7. 盒子中装有形状、大小完全相同的3个红球和2个白球，从中随机取出一个记下颜色后放回，当红球取到2次时停止取球. 那么取球次数恰为3次的概率是（ ）

A. [18125] B. [36125]

C. [44125] D. [81125]

8. 某学习小组有[3]名男生和[2]名女生，从中任取[2]人去参加演讲比赛，事件[A=]“至少一名男生”，[B=]“恰有一名女生”，[C=]“全是女生”，[D=]“不全是男生”，那么下列运算结果不正确的是（ ）

A. [A?B=B] B. [B?C=D]

C. [A?D=B] D. [A?D=C]

9. 在一次教师联欢会上，到会的女教师比男教师多12人，从到会教师中随机挑选一人表演节目. 如果每位教师被选到的概率相等，而且选到男教师的概率为[920]，那么参加这次联欢会的教师共有（ ）

A. 360人 B. 240人

C. 144人 D. 120人

10. 在区间[0，1]上任取三个数[a]，[b]，[c]，若点[M]在空间直角坐标系[Oxyz]中的坐标为[（a，b，c）]，则[|OM|<1]的概率是（ ）

A. [π24] B. [π12]

C. [3π32] D. [π6]

二、填空题（每小题4分，共16分）

11. 一个质地均匀的正四面体玩具的四个面上分别标有1，2，3，4这四个数字. 若连续两次抛掷这个玩具，则两次向下的面上的数字之积为偶数的概率是 .

12. 已知一颗粒子等可能地落入如右图所示的四边形[ABCD]内的任意位置，如果通过大量的实验发现粒子落入[△BCD]内的频率稳定在[25]附近，那么点[A]和点[C]到直线[BD]的距离之比约为 .

13. 在面积为1的正方形[ABCD]内部随机取一点[P]，则[△PAB]的面积大于等于[14]的概率是 .

14. 过三棱柱任意两个顶点作直线，在所有的这些直线中任取其中两条，则它们成为异面直线的概率是 .

三、解答题（共4小题，44分）

15. （10分）一射击测试每人射击三次，甲每击中目标一次记10分，没有击中记分0分，每次击中目标的概率[23]. 乙每击中目标一次记20分，没有击中记0分，每次击中目标的概率为[13].

（1）求甲得20分的概率；

（2）求甲、乙两人得分相同的概率.

16. （10分）某班拟选派4人担任志愿者，经过初选确定5男4女共9名同学成为候选人，每位候选人当选志愿者的机会均等.

（1）求女生1人，男生3人当选时的概率？

（2）设至少有[n]名男同学当选的概率为[Pn]，当[Pn≥34]时，[n]的最小值？

17. （12分）已知实数[a，b∈{-2，-1，1}].

（1）求直线[y=ax+b]不经过第一象限的概率；

（2）求直线[y=ax+b]与圆[x2+y2=1]有公共点的概率.

18. （12分）设关于[x]的一元二次方程[x2+2ax+b2][=0].

（1）若[a]是从0，1，2，3四个数中任取的一个数，[b]是从0，1，2三个数中任取的一个数，求上述方程有实根的概率.

（2）若[a]是从区间[0，3]上任取的一个数，[b]是从区间[0，2]上任取的一个数，求上述方程有实根的概率.

篇5：考研数学之边缘概率密度

、、连续三年以解答题的形式考查了边缘概率密度和条件概率密度，所占分值为11分，所以边缘概率密度和条件概率密度是考试的重点之重点。但是从考生的`做题情况和得分情况来看，考生对于这部分的内容掌握的不是很好。

计算边缘概率密度时，需要用到高等数学中的分段函数的积分。对于边缘概率密度，一定要正确确定积分的上下限，同时需要确定边缘概率密度取非零值时的范围。在此为广大的考生们在此做一下详细分析。

篇6：考研数学 概率等解题惯用思路

概率论与数理统计是全国硕士研究生入学数学考试的一个重要组成部分。从研究必然问题到处理随机问题，不仅大多数初学者感到困难，对于曾经学过概率论与数理统计的广大考生来说也觉得问题不少，特别是在做习题以及解决实际应用方面遇到的困难会更多一些。下面为大家在这个方面做些总结：

1.如果要求的是若干事件中“至少”有一个发生的概率，则马上联想到概率加法公式;当事件组相互独立时，用对立事件的概率公式 。

2.若给出的试验可分解成(0-1)的n重独立重复试验，则马上联想到Bernoulli试验，及其概率计算公式

3.若某事件是伴随着一个完备事件组的发生而发生，则马上联想到该事件的发生概率是用全概率公式计算。关键：寻找完备事件组。

4.若题设中给出随机变量X ~ N 则马上联想到标准化 ~ N(0,1)来处理有关问题。

5.求二维随机变量(X，Y)的边缘分布密度 的问题，应该马上联想到先画出使联合分布密度 的区域，然后定出X的变化区间，再在该区间内画一条//y轴的直线，先与区域边界相交的为y的`下限，后者为上限，而 的求法类似。

6.欲求二维随机变量(X，Y)满足条件Y≥g(X)或(Y≤g(X))的概率，应该马上联想到二重积分 的计算，其积分域D是由联合密度 的平面区域及满足Y≥g(X)或(Y≤g(X))的区域的公共部分。

7.涉及n次试验某事件发生的次数X的数字特征的问题，马上要联想到对X作(0-1)分解。即令

8.凡求解各概率分布已知的若干个独立随机变量组成的系统满足某种关系的概率(或已知概率求随机变量个数)的问题，马上联想到用中心极限定理处理。

篇7：考研概率

2015考研数学概率重点在哪里？

概率论与数理统计虽然占据的分值不是特别大，但是因其公式、概念的复杂，也着实难为了不少同学，下面，在复习中很多同学都抱有疑问，太奇考研成都分校老师就针对学院问的最多的问题为大家作出解答，希望能帮助考生顺利通过考研秋季复习。

这个可以看作我们概率一个基础，我不知道这个网友是考数学几，随机变量分布这是一大块内容，基本每都年考一点，还有一个就是数理特征和数理统计基本考一个大题，概率和第一古典概率，一个概率的公式的推算，我们涉及到一维的也可以是二维的，我们讨论概率统计里的问题，比如分布函数问题，三个途径，布函数基础是求概率，这里面重点的是二两者，稍微难一点古典概率的题，同学没有过多关心，种思路以后，另外稍微应我们可以通过随机事件引进随机变量，反过来也可以，讨论随机事件之间关系问题也可以借用随机

篇8：考研数学中如何有效学习概率

在考研(微博)数学科目考试中，概率这门学科与别的学科是不太一样的。概率要求对基本概念、基本性质的理解比较强，对计算的技巧要求反而较少，很多同学都说概率这门课要么考高分，要么考低分，考中间分数的人很少，所以说同学们重点把基本概念搞清楚，把公式把握好，就不会有什么大问题。

但是也有不少同学反映这样的问题，说概率的公式概念比较多比较难背，怎么办呢?

老师告诉大家，背下来是基本的要求，但概率的公式和高等数学的公式相比，仅仅记住它是不够的，比如给一个函数求导数，你会做，因为你知道是求导数，概率问题，比如全概率公式，考试的时候从来没有哪一年是请你用全概率公式求求某概率，所以从分析问题的.层面来说概率的要求高一点，但是从计算技巧来说概率的技巧低一些。

比如二向概率公式，可以这么记，记一个模型，把一枚硬币重复抛N次，正面冲上的概率是多少呢?这个公式哪一个符号在实际问题里面是什么东西，这样才是在理解的基础上记忆，当然就不容易忘记了。

篇9：考研数学备考概率大题提示

》今年数学三概率论与数理统计的两道考题集中在多维随机变量这一块，其中离散型一道题，连续型一道题，出题的方式比较常规，总体难度不大。

第22题考查离散型随机变量分布列的计算，并综合考查了概率的一些基本的公式，以及数字特征的计算公式。其中，第一小题计算联合分布律比较关键，写出联合分布律之后，后面两问就变得比较简单了。计算联合分布律时，按照分布律的计算步骤：先写出所有可能的取值，再一一计算其概率。计算概率时，需要结合题中的条件综合利用概率的基本公式。这道题难度不大，计算量也比较小，只要考生相关的概念比较清楚，基本的公式能够熟练运用就可以比较快地得出正确答案。

第23题首先考查了二维均匀分布的性质，然后主要考查了二维连续性随机变量边缘概率密度和条件概率密度的计算。考生只要先根据二维均匀分布的.定义写出联合概率密度，再直接代边缘概率密度和条件概率密度的计算公式即可。其中，在计算边缘概率密度时，需要用到二重积分的定限方法。对二重积分的计算不太熟悉的考生在解这道题的时候可能会遇到困难。

篇10：考研考试概率复习三大注意事项

20全国硕士研究生入学统一考试中，数学一与数学三所考科目中除高等数学(微积分)与线性代数外就是概率论与数理统计了，所占比例都是22%，分值约为34分(总分150分)。

如果把三个科目按次序划分的话，总是高等数学(微积分)排第一，这也无可厚非，因为它不论从大学时学习的先后次序，还是从其知识的递进，拟或从考研数学中所占比例来说都是当仁不让的;线性代数可排第二了，因为对大多数同学来说，线性代数相对来说要简单一些;概率论与数理统计总是排末位，这也许有其客观原因，即概率中需要用到一些高等数学(微积分)的理论与方法，只有学习完高等数学(微积分)之后才能顺利学习它。

考研所考三个科目的排列顺序并不表明其重要程度。事实上概率在实际中的应用更广泛一些，所以学好概率论与数理统计有很大现实好处。现在我们来乙胰绾文芩忱通过考研中概率部分的题目并取得高分，这是目前考研的同学们的`重要任务。

第一，我要说的是同学们在学习概率论与数理统计的时候不要一头扎入古典概型的概率计算中不可自拔。概率论的第一部分就是关于古典概型与几何概型的计算问题，有很多问题是很复杂的，一旦陷入这一类问题的题海中，要么你的脑瓜会越来越聪明，要么打击你的信心，对概率论失去兴趣。一般同学都会处于后一种状态。那么怎么办呢?请转阅第二条。

第二，对概率论与数理统计的考点要整体把握。考研中，概率论的重点考查对象在于随机变量及其分布和随机变量的数字特征。所以对于第一条中所讲的古典概型与几何概型这部分，只要掌握一些简单的概率计算就可，把大量精力放在随机变量的分布上。数理统计的考查重点在于与抽样分布相关的统计量的分布及其数字特征。

第三，在心理上重视。考研数学试题中有关概率论与数理统计的题目对大多数考生来说有一定难度，这就使得很多考完试的同学感慨万千，概率题太难了!同时也为学弟学妹们传达了概率题目难的信息。所以同学们在复习之前就已经有了先入为主的看法：概率比较难!但同学们没有注意到，在自己复习之初做得准备都是关于高等数学(微积分)的，在概率上的时间本身就不足。而且如果你的潜意识中觉得一件事情难的话，那么那件事情对你来说就真的很难。人的潜力是非常巨大的，这也与“有多少想法，就有多大成就”的说法相合。如果你相信自己，那么概率复习起来是简单的，考试中有关概率的题目也是容易的，数学满分不是没有可能的。那么，从现在开始，在心理上告诉自己：概率并不难!

复习概率达到成功的最大概率取决于你的复习方法的适合度和投入的精力的多少，既如此，同学们，行动起来，让我们加大“概率”复习成功的概率吧!

篇11：考研数学概率与数理统计试题解读

今年的试题难度相比去年略有降低，出题的方向和题目的类型也都完全在预料之类。没有偏题怪题，也没有计算量特别大的题目，只要考生有比较扎实的基本功，复习比较全面，是比较容易拿到高分的。所以，我们预计考生今年的成绩会好于去年，分数线也会有所上升。

今年的概率比去年的难度降低了一些，对于概率的分数考生应该是容易拿到分数的，这就会将整体分数提高。如果考生因为时间不充裕，而没有完成概率的2个解答题，那是非常遗憾的，所以考生在做题的时候一定要注意时间的分配，注意题目的难易。

数学三的(7)延续了数学三的(8)的思路，都是考察了概率密度的性质。如果对于随机变量最大值的分布函数和概率密度熟悉，那这个题目可以直接写出选项。

数学三的(8)考察的是数理统计的数字特征，这与我们的预测是完全吻合。只要掌握住样本均值的数学期望，这个题目的计算还是比较简单的。

数学三的(14)题考查的是二维正态分布和数字特征。只有在二维正态分布中，独立与不相关是等价的，掌握住这个性质，同时结合数字特征的性质，这个题目就迎刃而解了。

今年数学三概率论与数理统计的两道考题集中在多维随机变量这一块，其中离散型一道题，连续型一道题，出题的方式比较常规，总体难度不大。

数学三的(22)题第一问与的二题的(5)是类似的，都是考察的二维离散型随机变量的概率分布。离散型随机变量的计算主要围绕概率分布进行，有了概率分布，无论是求随机变量函数的概率分布，还是求随机变量的数字特征，都是比较容易求解的。本题一个关键的知识点是若事件发生的概率为1，则转化为它的逆事件发生的概率为0，结合它的`子事件的概率为0，就可以得到二维离散型随机变量的概率分布。

条件概率密度是概率中的重点和难点，数三的概率延续了10年数三的概率的命题思路，又考查了边缘概率密度和条件概率密度，但与10年的试题又略有不同。10年的边缘概率密度直接计算即可，但是11年的边缘概率密度是分段的，并且在不同的区间内边缘概率密度的表达式是不同的。能准确地划分区间，并且确定积分的上下限，这是本题的关键。很好地理解条件概率密度的定义，这个题目是很好求解的。这个题目的得分可能比上个题目的得分要低一点。

总体来说，今年数学三概率论的考题比较偏重考查考生的对基本的计算公式的掌握程度，突出了概率论的核心研究对象：随机变量。考生在复习时要注重对基本概念的理解，对常见的公式要多加练习，以求熟练掌握。同时，高数的基础对概率论的影响还是比较大，需要引起关注。

篇12：历年考研数学题分类之概率统计

1.设随机变量X在区间[1,2]上服从均匀分布;随机变量

1,若X0;Y0,若X0;

1,若X0.则方差D(Y)_______.00数三、四考研题

2.设A,B是二随机事件;随机变量

1,若A出现;若B出现;X

Y1,1,若A不出现.

1,若B不出现.试证明随机变量X和Y不相关的充分必要条件是A与B相互独立.00数三、四考研题

3.设二维随机变量(X,Y)的密度函数为

f(x,y)

2[1(x,y)2(x,y)],其中1(x,y)和2(x,y)都是二维正态密度函数,且它们对应的二维随机变量的相关系数分别为

13和

3,它们的边缘密度函数所对应的随机变量的数学期

望都是零,方差都是1.(1)求随机变量X和Y的密度函数f1(x)和f2(y),及X和Y的相关系数(可以直接利用二维正态密度的性质).(2)问X和Y是否独立?为什么?

00数四考研题

4.设随机变量X和Y的数学期望分别为2和2,方差分别为1和4,而相关系数为0.5,则根据切比雪夫不等式

P{|XY|6}________.01数三考研题

5.一生产线生产的产品成箱包装,每箱的重量是随机的.假设每箱平均重50千克,标准差为5千克.若用最大载重量为5吨的汽车承运,试利用中心极限定理说明每辆车最多可以装多少箱,才能保障不超载的概率大于0.977..9.((2)0.977,其中(x)是标准正态分布函数.)

01数三、四考研题

6.设随机变量X和Y的数学期望都是2,方差分别为1和4,而相关系数为0.5,则根据切比雪夫不等式P{|XY|6}__________.01数四考研题

7.设随机变量X和Y的联合分布是以点(0,1),(1,0),(1,1)为顶点的三角形区域上服从均匀分布,试求随机变量UXY的方差.01数四考研题

8.设随机变量X和Y的联合概率分布为

概

率

Y

X

10100.070.180.1

510.08

0.320.20

则X

2和Y

2的协方差cov(X2,Y2)__________.02数三考研题

9.假设随机变量U在区间[2,2]上服从均匀分布,随机变量

1,若U1;1;XY1,若U



1,若U1.1,若U1.试求:(1)X和Y的联合概率分布;

(2)D(XY).02数三考研题

10.设随机变量X和Y的联合概率分布为

概

率

Y

X

10100.070.180.151

0.08

0.32

0.20

则X和Y的相关系数________.02数四考研题

11.设随机变量X1,X2,,Xn相互独立,SnX1X2Xn,则根据列维林德伯格(LevyLindberg)中心极限定理,当n充分大时,Sn近似服从正态分布,只要X1,X2,,Xn().02数四考研题

(A)有相同的数学期望;(B)有相同的方差;(C)服从同一指数分布;(D)服从同一离散型分布..10.12.设随机变量X和Y都服从正态分布,且它们不相关,则().(A)X与Y一定独立;(B)(X,Y)服从二维正态分布;(C)X与Y未必独立;

(D)XY服从一维正态分布.03数四考研题

13.设随机变量X和Y的相关系数为0.9,若ZX0.4,则Y与Z的相关系数为____________.03数三考研题

14.设总体X服从参数为2的指数分布,X1,X2,,Xn为来自总体Xn的简单随机样本,则当n时,Yn

12

n



Xi依概率收敛于__________.i1

03数三考研题

15.设随机变量X和Y的相关系数为0.5,EXEY0,EX2

EY2

2,则

E(XY)

________.03数四考研题

16.对于任意两个事件A和B,0P(A)1,0P(B)1,

P(AB)P(A)P(B)P(A)P(B)P(A)P(B)

称做事件A和B的相关系数.(1)证明事件A和B独立的充分必要条件是其相关系数等于零;(2)利用随机变量相关系数的基本性质,证明||1.03数四考研题

17.设随机变量X服从参数为的指数分布,则

P{X

DX}________.04数三考研题18.设A,B为两个随机事件,且P(A)14,P(B|A)13,P(A|B)1,令

1,A发生,B发生,XY1,



0,A不发生,0,B不发生.求:

(1)二维随机变量(X,Y)的概率分布;(2)X与Y的相关系数XY;(3)ZX

Y的概率分布.04数三、四考研题

.11.19.设随机变量X服从参数为的指数分布,则

P{X

DX}____________.04数四考研题

20.设随机变量X立同分布,且其方差为

21,X2,,Xn(n1)独0,n

令随机变量Y

n



Xi,则().04数四考研题

i

1(A)D(X

n21

Y)2

n

;

(B)D(X11Y)

n2n

;

(C)cov(X2

1,Y)

n

;

(D)cov(X1,Y)2.21.设X1,X2,,Xn为独立同分布的随机变量列, 且均服从参数为(1)的指数分布, 记(x)为标准正态分布函数,则().05数四考研题

n

X

i

n(A)limP

i1

x

(x);

n





n

n

Xi

n(B)limP



i1

x

n

n

(x);





n

Xi

n

(C)limP

i1

x

n

(x);

n



n

Xi



(D)limP

i1

x

n



(x).n





22.设X1,X2,,Xn(n2)为独立同分布的随机变量, 且均服从N(0,1),n

记X

1n



Xi,YiXiX,i1,2,,n.求

i1

(1)Yi的方差D(Yi),i1,2,,n;.12.(2)Y1与Yn的协方差cov(Y1,Yn);(3)P{Y1Yn0}.23.设总体X的概率密度为f(x)

05数四考研题

1

e2

x

(x),X1,X2,,Xn

06数三考研题

为总体的简单随机样本, 其样本方差S2, 则E(S2)=__________.24.设随机变量X服从正态分布N(1,12), Y服从正态分布N(2,()

(D)

06数三、四考研题

22),且P{|X1|1}P{|Y2|1},则

(A)

12;

(B)

12;

(C)

12;12.06数四考研题

25.设二维随机变量(X,Y)的概率分布为

X101Y

1a0.10

00b0.110.20.2c

其中a,b,c为常数,且x的数学期望E(X)0.2,P{x0,y0}0.5,记

ZXY.求:(1)a,b,c的值；

(2)Z的概率分布；

(3)P{XZ}.07数四考研题

26.设随机变量X与Y独立同分布,且X的概率分布为

XP

记Umax{X,Y},Vmin{X,Y}.求

(Ⅰ)

3213

(U,V)的概率分布;

(Ⅱ)U与V的协方差Cov(U,V).27.设随机变量X~N(0,1),Y~N(1, 4)且相关系数1,则().XY(A)P{Y2X1}1;(C)P{Y2X1}1;

(B)P{Y2X1}1;(D)P{Y2X1}1.08数三、四考研题

28.设随机变量X服从参数为1的泊松分布,则

P{XE(X)2}_______.08数三、四考研题

篇13：考研概率

2018考研数学：概率论重点考点归纳

从考试的角度，大家看看历年真题就发现比较明显的规律：概率的题型相对固定，哪考大题哪考小题非常清楚。概率常考大题的地方是：随机变量函数的分布，多维分布(边缘分布和条件分布)，矩估计和极大似然估计。其它知识点考小题，如随机事件与概率，数字特征等。

从学科的角度，概率的知识结构与线性代数不同，不是网状知识结构，而是躺倒的树形结构。第一章随机事件与概率是基础知识，在此基础上可以讨论随机变量，这就是第二章的内容。随机变量之于概率正如矩阵之于线性代数。考生也可以看看考研真题，数

一、数三概率考五道题，这五题的第一句话为“设随机变量X„„”，“设总体X„„”，“设X1，X2，„，Xn为来自X的简单随机样本”，无论“随机变量”、“总体”和“样本”本质上都是随机变量。所以随机变量的理解至关重要。讨论完随机变量之后，讨论其描述方式。分布即为描述随机变量的方式。分布包括三种：分布函数、分布律和概率密度。其中分布函数是通用的描述工具，适用于所有随机变量，分布律只针对离散型随机变量而概率密度只针对连续型随机变量。之后讨论常见的离散型和连续性随机变量，考研范围内需要考生掌握七种常见分布。

介绍完一维随机变量之后，推广一下就得到了多维随机变量。多维分布总体上分成三种：联合分布，边缘分布和条件分布。其中每种分布又细分为分布函数、分布律和概率密度。只不过条件分布函数我们不考虑。该章常考大题，常考随机变量函数的分布和边缘分布、条件分布。之后讨论随机变量的独立性。

分布包含着随机变量的全部信息，如果只关心部分信息就要考虑数字特征了。数字特征考小题。把公式性质记清楚，多练习即可。

大数定律和中心极限定理是偏理论的内容，考试要求不高。

篇14：考研数学概率论与数理统计解析

考研结束了，相信很多考生松了一口气。今年的考研数学试题从整体上看，与去年差别不大，难度相比去年略有提升。专家现从概率论与数理统计这个科目出发，对今年的考试做一下几方面分析。

首先，出题的方向和题目的类型也都完全在预料之内，没有偏题怪题。只要考生有比较扎实的基础，复习全面，是很容易拿到高分的。细致地分析起来，今年的题目有这样几个特点：

一是依旧强调对概念的理解。如数学一和数学三的填空题，都是考查概念。数一的第七题，考查对概念的进一步理解。只要掌握好概念，客观题是很容易拿到分数的。

二是仍以计算为主。如在正确掌握概念的基础上，还是以计算为主。无论是数一数三的.解答题还是客观题，每道题都需要计算。所以计算还是我们考试的主体。

三是考查学生的分析能力。如数学一的第8题，就考查我们的分析能力。直接根据概念做是做不出来的，需要分析出他们的关系,从而解出最后结果。还有数三的第8题,需要先分析出X+Y=2的所有可能情况，然后才能得出正确结果。

概率论与数理统计和高等代数不同，高等代数中计算技巧多一些，而概率论与数理统计概念和公式比较多，对计算技巧的要求低一些，但对考生分析问题的能力要求高一些，概率论与数理统计中的一些题目，尤其是文字叙述题要求考生有比较强的分析问题的能力。

要达到考试的要求只要公式理解的准确到位，并且多做些相关题目，考卷中碰到类似题目时就一定能够轻易读懂和正确解答。概率论与数理统计中的公式不仅要记住，而且要会用，要会用这些公式分析实际中的问题。我在这里推荐一个记忆公式的方法，就是结合实际的例子和模型记忆。比如二项分布，要结合他的实际背景，伯努利试验中成功的次数的概率。这样才是在理解基础上的记忆，记忆的东西既不容易忘，又能够正确运用到题目的解决中。