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概率論與數理統計輔導講義余丙森pdf，電子格式版本，資料是根據考研大綱的要求編寫，逐條分析大綱的內容，貼近研究生招生考試真題，讓同學們在較短的時間內學好概率論與數理統計。

概率論與數理統計輔導講義余丙森pdf

概率論與數理統計輔導講義余丙森pdf目錄

基礎篇

第一章隨機事件及其概率

第一章基礎練習題

第一章基礎練習題解答

第二章一維隨機變量及其分布

第二章基礎練習題

第二章基礎練習題解答

第三章多維隨機變量及其分布

第三章基礎練習題

第三章基礎練習題解答

第四章數字特征

第四章基礎練習題

第四章基礎練習題解答

第五章數理統計的基本概念

第五章基礎練習題

第五章基礎練習題解答

第六章參數估計

第六章基礎練習題

第六章基礎練習題解答

強化篇

第一章隨機事件及其概率

第一章強化練習題

第一章強化練習題解答

第二章一維隨機變量及其分布

第二章強化練習題

第二章強化練習題解答

第三章多維隨機變量及其分布

第三章強化練習題

第三章強化練習題解答

第四章數字特征

第四章強化練習題

第四章強化練習題解答

第五章大數定律和中心極限定理

第五章強化練習題

第五章強化練習題解答

第六章數理統計的基本概念

第六章強化練習題

第六章強化練習題解答

第七章參數估計

第七章強化練習題

第七章強化練習題解答

第八章假設檢驗

第八章強化練習題

第八章強化練習題解答

真題篇

2011—2019年考研數學概率統計真題

2011—2019年考研數學概率統計真題解答

學習“概率論”要注意以下幾個要點

1. 在學習“概率論”的過程中要抓住對概念的引入和背景的理解，例如為什么要引進“隨機變量”這一概念。這實際上是一個抽象過程。正如小學生最初學數學時總是一個蘋果加2個蘋果等于3個蘋果，然后抽象為1+2=3.對于具體的隨機試驗中的具體隨機事件，可以計算其概率，但這畢竟是局部的，孤立的，能否將不同隨機試驗的不同樣本空間予以統一，并對整個隨機試驗進行刻畫。隨機變量X(即從樣本空間到實軸的單值實函數)的引進使原先不同隨機試驗的隨機事件的概率都可轉化為隨機變量落在某一實數集合B的概率，不同的隨機試驗可由不同的隨機變量來刻畫. 此外若對一切實數集合B，知道P(X∈B). 那么隨機試驗的任一隨機事件的概率也就完全確定了.所以我們只須求出隨機變量X的分布P(X∈B). 就對隨機試驗進行了全面的刻畫.它的研究成了概率論的研究中心課題.故而隨機變量的引入是概率論發展歷史中的一個重要里程碑.類似地，概率公理化定義的引進，分布函數、離散型和連續型隨機變量的分類，隨機變量的數學特征等概念的引進都有明確的背景，在學習中要深入理解體會。

2. 在學習“概率論”過程中對于引入概念的內涵和相互間的聯系和差異要仔細推敲，例如隨機變量概念的內涵有哪些意義：它是一個從樣本空間到實軸的單值實函數X(w)，但它不同于一般的函數，首先它的定義域是樣本空間，不同隨機試驗有不同的樣本空間.而它的取值是不確定的，

隨著試驗結果的不同可取不同值，但是它取某一區間的概率又能根據隨機試驗予以確定的，而我們關心的通常只是它的取值范圍，即對于實軸上任一B，計算概率P(X∈B)，即隨機變量X的分布.只有理解了隨機變量的內涵，下面的概念如分布函數等等才能真正理解.又如隨機事件的互不相容和相互獨立兩個概念通常會混淆，前者是事件的運算性質，后者是事件的概率性質，但它們又有一定聯系，如果P(A)·P(B)>0，則A，B獨立則一定相容.類似地，如隨機變量的獨立和不相關等概念的聯系與差異一定要真正搞懂。

3. 搞懂了概率論中的各個概念，一般具體的計算都是不難的，如F(x)=P(X≤x),EX,DX等按定義都易求得.計算中的難點有古典概型和幾何概型的概率計算，二維隨機變量的邊緣分布fx(x)=∫－∞∞ f(x,y)dy,事件B的概率P((X，Y)∈B)=∫∫Bf(x,y)dxdy，卷積公式等的計算，它們形式上很簡單，但是由于f(x,y)通常是分段函數，真正的積分限并不再是(－∞,∞)或B，這時如何正確確定事實上的積分限就成了正確解題的關鍵，要切實掌握。

4. 概率論中也有許多習題，在解題過程中不要為解題而解題，而應理解題目所涉及的概念及解題的目的，至于具體計算中的某些技巧基本上在高等數學中都已學過.因此概率論學習的關鍵不在于做許多習題，而要把精力放在理解不同題型涉及的概念及解題的思路上去.這樣往往能“事半功倍”。