高等数学 概率统计 线性代数学习方法
高等数学教材第八版
高等数学教材第八版高等数学是大学数学中的一门重要课程，它是建立在中学数学基础之上的进阶学科。
高等数学教材的第八版是经过多年的学科发展和教学实践总结而成的，它涵盖了数学分析、线性代数、概率统计等各个方面的内容。
本文将从教材的结构、教学目标、知识点、学习方法等方面对高等数学教材第八版进行介绍和分析。
一、教材结构高等数学教材第八版分为多个模块，每个模块从基本概念出发，逐步扩展和深入，形成一个完整的体系。
教材中的各个章节之间存在一定的逻辑关系，每个章节都是建立在前面章节基础上的深化和延伸。
教材结构的科学性和合理性，有助于学生系统地学习和理解高等数学的各个方面知识。
二、教学目标高等数学教材第八版的教学目标是培养学生的数学思维能力和解决实际问题的能力。
通过学习高等数学，学生应能够掌握数学的基本概念和定理，并能够灵活运用数学方法解决实际问题。
同时，教材还注重培养学生的逻辑思维和数学推理能力，提高他们的数学思维水平。
三、知识点高等数学教材第八版的知识点非常广泛，包括数列与级数、函数与极限、微分学、积分学、级数、空间解析几何、多元函数微分学、重积分及其应用、曲线积分及曲面积分、无穷级数及其应用、常微分方程等内容。
这些知识点既有基础性的概念和定理，也有应用性的问题和方法。
学生通过系统学习这些知识点，能够建立起对高等数学的整体认识和理解。
四、学习方法为了更好地学习高等数学教材第八版，学生应该采取科学有效的学习方法。
首先，要注重理论和实践的结合，理论的学习要联系实际，将理论知识应用于实际问题中。
其次，要注重概念和定理的理解和运用，概念是学习高等数学的基础，要通过实例和练习加深对概念的理解。
同时，要注重归纳和演绎的能力培养，通过归纳总结和推理演绎，提高数学问题解决的能力。
最后，要注重练习和应用能力的培养，通过大量的习题练习和实际问题的解决，巩固和拓展数学知识。
高等数学教材第八版作为一部经典的教材，对于培养学生的数学思维能力和解决实际问题的能力具有重要作用。
专科三年学习计划数学
专科三年学习计划数学第一年第一学期1. 数学分析：主要学习实数、极限与无穷小、函数与连续性、导数和微分、定积分和不定积分等内容。
这门课程是数学学科的基础，对于打下扎实的数学基础至关重要。
2. 线性代数：主要学习向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等内容。
线性代数是数学学科的另一门基础课程，对于后续的高等数学和概率论等课程有着深远的影响。
3. 概率论与数理统计：主要学习概率基础知识、随机变量、概率分布、抽样分布、参数估计和假设检验等内容。
概率论与数理统计是数学学科中非常重要的一门课程，对于理解随机现象和进行数据分析具有重要意义。
第二学期1. 高等数学：主要学习多元函数微分学、重积分、曲线积分、曲面积分、微分方程等内容。
高等数学是数学学科中的一门重要课程，对于理解物理学、工程学和计算机科学等领域都有着重要的作用。
2. 离散数学：主要学习集合论、逻辑推理、代数结构、图论和组合数学等内容。
离散数学是数学学科中的一门重要课程，对于理解计算机科学、信息科学和面向对象的程序设计等领域具有重要的作用。
3. 数学建模：主要学习数学模型的建立与求解、模型的评价与验证、模型的应用等内容。
数学建模是数学学科中的一门实践性课程，对于培养学生的实际动手能力和解决实际问题的能力具有重要的作用。
第二年第一学期1. 实变函数：主要学习实数序列与极限、函数的连续性与一致连续性、一元函数的导数和微分、一元函数的积分，多元函数的概念与极限等内容。
学习实变函数是为了为后续的复变函数和泛函分析等专业课程做准备。
2. 数学物理方法：主要学习数学物理方程的解法、量子力学中的物理问题、微分方程在物理学中的应用等内容。
数学物理方法是数学学科与物理学科的交叉领域，对于培养学生综合运用数学知识解决实际物理问题的能力至关重要。
3. 应用统计学：主要学习多元统计分析、时间序列分析、生存分析和大数据分析等内容。
应用统计学是数学学科中的一门应用型课程，对于学生将所学的统计知识运用到实际问题中具有重要的意义。
学数学的方法
学数学的方法数学是一门抽象而又具有逻辑性的学科，对于很多人来说，学习数学可能是一件困难的事情。
但是，只要掌握了正确的学习方法，就能够事半功倍地提高数学学习效率。
下面我将分享一些学数学的方法，希望对大家有所帮助。
首先，掌握基础知识是学好数学的关键。
数学是一门渐进式的学科，很多高阶数学知识都是建立在基础知识之上的。
因此，要想学好数学，就必须扎实掌握基础知识，比如加减乘除、整数分数、代数方程等。
只有基础知识扎实了，才能够更好地理解和应用后续的知识点。
其次，多做练习是提高数学水平的有效途径。
数学是一门需要不断练习的学科，只有通过大量的练习，才能够真正掌握数学知识。
在做练习的过程中，要注重练习题的选择，可以从简单到复杂，由表及里地进行练习，逐步提高难度，这样可以更好地巩固知识点，提高解题能力。
另外，积极思考和讨论也是学好数学的重要方法。
数学是一门需要思考和探索的学科，只有通过积极思考，才能够更好地理解数学知识。
在学习过程中，可以和同学、老师进行讨论，交流彼此的看法和思路，这样可以开阔思维，促进学习。
同时，也可以通过讨论，及时发现自己的问题，及时解决，提高学习效果。
最后，要保持耐心和恒心。
学习数学是一个持久战，不可能一蹴而就。
在学习数学的过程中，难免会遇到各种各样的困难和挫折，但是只要保持耐心和恒心，相信自己的能力，坚持不懈地学习，就一定能够取得好的成绩。
总之，学习数学并不是一件难事，只要掌握了正确的学习方法，就能够事半功倍地提高学习效率。
希望以上方法能够对大家有所帮助，让我们一起努力，学好数学！。
线性代数、数理统计学习经验
线性代数有许多同学表示刚一开始学习线性代数和概率论与数理统计有难处，认为看书举步维艰，对此我想谈一下我的看法，希望对那些还在这两门课上迷茫的同学能有一些启发。
首先谈一下我的看法：事实上线性代数应该是考研数学三门课中最好拿分的，但是这门课有一个特点，就是入门难，但是一旦入门就一通百通，这门课由于思维上与高数南辕北辙所以一上来会很不适应，总体而言6章内容环环相扣，所以很多同学一上来看第一章发现内容涉及到第五章，看到第二章发现竟有第4章的知识点，无法形成完整的知识网络，自然无法入门，总的来说这本书6章内容应该分为三个部分逐个攻破，首先行列式和矩阵，第二向量与方程组，第三第5和第六章，这三个内容联系得相当紧密，必须逐个攻破，这样以两章为单位，每个单位中出现的知识点定理罗列出来，找到他们彼此的关系，最好是拿一张白纸，像C语言中的指针那样一个一个连起来，形成属于你的知识网络，这一部分有哪些板块，每个板块有哪些定义知识点，比如行列式的定义，矩阵的定义各是什么，你是怎么理解的，向量与方程组有什么联系与区别，这些最基础的一定要搞清。
不要一上来就看李永乐的视频，因为那个视频是强化阶段看的，建议听一下施光燕的线性代数12讲，这位老师讲的内容很基础，只有十二讲，但是全讲到重点上去了，这样你就会很容易入门了！对于概率论，第一章是整本书的思维基础，第二章与第三章的逻辑思维就好像一元积分与二元积分一样，难点在于二元积分的计算，所以高数的基础一定要好，在学习的过程中还是要先思考这一章节有哪些部分，每个部分哪些定义，哪些知识点，自己要找一张大纸，将这些全部像C语言中二叉树一样，罗列成一个树形图，最后根据每一个知识点各个击破。
第5章不用细看，第六章第七章主要是记忆，在记忆的基础上尽可能的理解。
浙大版的书上每章的课后题相当经典，请同学们反复推敲，做过之后，请在总结一遍，比如说这几道题是属于离散型还是连续型，对应了哪些知识点。
如果基础不好的话，可以参考一下中国科技大学缪柏其老师的视频，或者南京理工大学，陈萍老师的视频，这些优酷网上都有，还可以下载。
高等数学重点知识总结
高等数学重点知识总结高等数学是大学阶段数学课程的重要组成部分，它对我们理解和应用各种学科知识具有重要意义。
本文将从微积分、线性代数和概率统计等几个方面对高等数学的重点知识进行总结。
一、微积分微积分是高等数学中最重要的内容之一，它包含了微分和积分两个部分。
微积分的核心思想是函数与其变化率之间的关系。
在微积分中，我们主要学习了以下几个重点知识。
1. 极限与连续：极限是微积分的基础，它描述了函数在某一点上的趋势和性质。
我们需要了解极限的概念、性质和计算方法，并掌握极限运算的一些常用技巧。
连续则是极限的概念的进一步应用，它描述了函数在整个定义域上的性质。
2. 导数与微分：导数是描述函数变化率的重要工具，它在科学和工程领域中被广泛应用。
我们需要了解导数的定义、性质和计算方法，掌握导数的基本公式和导数运算的技巧。
微分则是导数的一种应用，它描述了函数在一点上的变化量。
3. 积分与定积分：积分是导数的逆运算，它是求解曲线下面的面积或曲线长度的重要方法。
我们需要了解积分的定义、性质和计算方法，掌握积分的基本公式和积分运算的技巧。
定积分则是积分的一种应用，它描述了函数在一个区间上的总量。
二、线性代数线性代数是数学的一个重要分支，它研究了向量空间、线性变换和矩阵等数学结构。
线性代数在物理、工程和计算机科学等领域中有着广泛的应用。
在线性代数中，我们主要学习了以下几个重点知识。
1. 向量与矩阵：向量是线性代数的基本概念，它描述了物理量的大小和方向。
我们需要了解向量的定义、性质和运算法则，掌握向量的坐标表示和向量的数量关系。
矩阵则是线性代数的重要工具，它描述了线性变换和方程组等数学问题。
2. 线性空间与线性变换：线性空间是向量空间的一种特殊情况，它描述了向量的集合和运算规则。
我们需要了解线性空间的定义、性质和运算法则，掌握线性空间的子空间和基底等概念。
线性变换则是描述线性空间之间映射关系的工具。
3. 特征值与特征向量：特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，它们描述了线性变换对向量的影响。
学高数的顺序
学高数的顺序
学习高等数学（高数）的顺序通常遵循数学学科的自然发展逻辑和学生的学习能力。
以下是一个常见的高数学习顺序：
1. 微积分基础：首先学习函数的极限、连续性、导数和微分等基本概念和方法。
这是高数的基础，为后续内容打下基础。
2. 积分学：接下来学习不定积分、定积分以及积分的应用，如求解面积、体积等。
3. 多元函数微积分：在掌握了一元函数微积分的基础上，进一步学习多元函数的极限、偏导数、全微分、二重积分、三重积分等内容。
4. 微分方程：学习一阶、二阶以及高阶微分方程的解法，了解微分方程在实际问题中的应用。
5. 向量代数与空间解析几何：学习向量的概念、运算以及空间解析几何的基本知识，为后续的高级课程做准备。
6. 级数理论：学习无穷级数的概念和性质，掌握级数的收敛性判别方法以及级数求和的方法。
7. 线性代数：学习矩阵的基本概念和运算，了解线性方程组、线性变换、特征值与特征向量等内容。
8. 概率论与数理统计：学习随机事件、概率、随机变量、概率分布、参数估计、假设检验等统计学的基本概念和方法。
在实际学习过程中，学生可以根据自己的兴趣、专业需求以及教学安排等因素，适当调整学习顺序。
同时，建议在每个阶段都进行充分的练习和复习，以加深对知识点的理解和记忆。
高等数学学习方法技巧
高等数学学习方法技能数学分为高等数学，概率论与数理统计和线性代数三个科目，一样而言线性代数都会认为比较简单，概率论的比例次于高等数学，重头戏就是高等数学了。
下面是作者为大家整理的关于高数学习方法，期望对您有所帮助!复习高等数学的四点诀窍第一，要知道概念数学中有很多概念。
概念反应的是事物的本质，弄清楚了它是如何定义的、有什么性质，才能真正地知道一个概念。
所有的问题都在知道的基础上才能做好。
第二，要掌控定理定理是一个正确的命题，分为条件和结论两部分。
对于定理除了要掌控它的条件和结论以外，还要搞清它的适用范畴，做到有的放矢。
第三，在弄懂例题的基础上作适量的习题要特别提示学习者的是，课本上的例题都是很典型的，有助于知道概念和掌控定理，要注意不同例题的特点和解法在知道例题的基础上作适量的习题。
作题时要善于总结——不仅总结方法，也要总结毛病。
这样，作完之后才会有所收获，才能举一反三。
第四，理清脉络要对所学的知识有个整体的掌控，及时总结知识体系，这样不仅可以加深对知识的知道，还会对进一步的学习有所帮助。
高等数学中包括微积分和立体解析几何，级数和常微分方程。
其中尤以微积分的内容最为系统且在其他课程中有广泛的运用。
微积分的理论，是由牛顿和莱布尼茨完成的。
(当然在他们之前就已有微积分的运用，但不够系统) 数学备考一定要有一个复习时间表，也就是要有一个周密可行的计划。
依照计划，循序渐进，切忌搞突击，暂时抱佛脚。
其实数学是基础性学科，解题能力的提高，是一个长期积存的进程，因此复习时间就应适当提早，循序渐进。
大致在三、四月分开始着手进行复习，如果数学基础差可以将复习的时间适当提早。
复习一定要有一个可行的计划，通过计划保证复习的进度和成效。
一样可以将复习分成四个阶段，每个阶段的起止时间和所要完成的任务考生应给予明确规定，以保证计划的可行性。
第一个阶段是依照考试大纲划分复习范畴，在熟悉大纲的基础上对考试必备的基础知识进行系统的复习，了解考研数学的基本内容、重点、难点和特点。
高等数学资料
高等数学资料高等数学，是大学数学的一门重要课程，也是理工科学生必修的一门基础学科。
本文将从高等数学的定义、内容、应用和学习方法等方面进行论述，以帮助读者更好地了解和掌握这门学科。
一、高等数学的定义高等数学是指在初等数学的基础上，通过引入极限、导数、积分等概念和方法，对函数、曲线、曲面、空间等进行研究的一门学科。
它是数学的一个重要分支，也是理工科学生必修的一门基础学科。
二、高等数学的内容高等数学的内容主要包括微积分、线性代数、概率论与数理统计等几个方面。
1. 微积分：微积分是高等数学的核心内容，包括极限、导数、积分和微分方程等。
通过微积分的学习，我们可以研究函数的变化规律、曲线的切线和曲率等问题。
2. 线性代数：线性代数是研究向量空间和线性变换的一门学科。
它主要包括向量、矩阵、行列式、特征值与特征向量等内容。
线性代数在物理、工程、计算机等领域有着广泛的应用。
3. 概率论与数理统计：概率论与数理统计是研究随机现象和数据分析的一门学科。
它主要包括概率、随机变量、概率分布、参数估计和假设检验等内容。
概率论与数理统计在金融、经济、生物等领域有着广泛的应用。
三、高等数学的应用高等数学在自然科学、工程技术、经济管理等领域有着广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景。
1. 物理学：高等数学为物理学提供了强有力的工具和方法。
通过微积分和线性代数的应用，可以研究物体的运动、力学、电磁学等问题。
2. 工程技术：高等数学在工程技术领域有着广泛的应用。
例如，通过微积分和线性代数的应用，可以研究电路的分析、信号的处理、图像的处理等问题。
3. 经济管理：高等数学在经济管理领域也有着重要的应用。
例如，通过概率论与数理统计的应用，可以进行市场调研、风险评估、投资决策等分析。
四、高等数学的学习方法高等数学是一门抽象性较强的学科，学习方法至关重要。
以下是一些学习高等数学的方法和技巧。
1. 理论与实践相结合：高等数学的学习既要理解其基本概念和定理，又要注重实际问题的应用。
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高数高等数学的学习主要是把握住一条主线：先建立极限的概念，正是这个关键性的概念实际上构筑了整个高等数学的根基，无论导数、微分还是积分，都是一个无限的过程，无限是一个动态的过程，无限的引入使得数学由初等数学的静态转入高等数学的动态过程——一个趋势！只有这个观念转变过来，才能真正明白导数、微分、积分的真正含义。
要明白极限，最好的就是深刻理解描述极限动态过程的经典概念：依普西龙-德儿塔语言，（很美很经典！）由极限概念入手，有了无穷小的概念（这也是一个动态的概念），又由无穷小来得到极限的各种性质，再用极限的观点研究函数，得到了重要的函数连续性和间断点的观念，这是非常重要的，因为函数是否可导、可微、可积都与函数是否连续有紧密联系，可微是一个奥妙的观念，是从分析学的角度看待函数的一个观念，一个函数在某个点可微，意味着这个函数在这一点可以用线性表达式进行近似表达（无论是一元还是多元函数），而函数连续是可微的基础。
因为后面的很多理论和讨论，都是基于函数连续这个性质的，所以教科书中会用较大篇幅，详细讨论各种函数的连续性，最后得出一个结论：基本初等函数在整个定义域内都是连续的。
导数的概念一定要从物理和数学两个角度来学习，从物理角度来讲可以是瞬时速度，从数学角度来讲可以是切线的斜率，这样去理解是至关重要的！正是从导数的数学角度的研究，我们才能理解微分的概念，也能理解为什么导数叫做微商！这个概念建立起来以后，我们才能去理解微积分的基本公式——牛顿-莱布尼茨公式和定积分的实质，以及定积分和不定积分之间的关系。
不定积分实质上是属于微分学中的内容，是作为函数微分的逆运算引入的，而定积分则是属于积分学中的内容，正是由牛顿-莱布尼茨公式在定积分和不定积分之间建立起来一条关键联系，从整体上沟通了微分学和积分学，所以这门学问统一称为微积分。
上面其实已经谈到了很多问题：函数、极限、连续、导数、微分、不定积分、定积分，这是微积分学的基本。
不妨自己经常问自己：什么样的函数是可以积分的，教科书给出的可积条件是充分的还是充要的，为什么？复合函数为何是链式求导法则？变上限函数的意义是什么？微分中值定理是如何建立局部和整体间的关系的？导数为什么和极值有关系？微分为什么和导数有关系？求定积分时，为什么积分号内除了积分上下限之外，就是一个函数的微分表达式？泰勒公式的意义何在？书上给了一个公式和一个证明，你能看懂证明，但你却不明白这个公式的内涵何在，泰勒当时怎么有思路想出这个公式的？。
这是最有意思的东西，能让你真正的去思考一些问题，而不是仿照例题做一些题之后，却不知道为何要这样做，根本不理解里面的内涵！如果学习了一通高等数学，就是为了应付考试，那么就真的太可惜了！高等数学我学了数年，每次去看都有不同的感受，这个时间值得花费，因为能让你学会思考问题。
至于后面的多元函数的连续性，多元函数的微分学和积分学，以及更靠后的曲线积分、曲面积分比前面稍微复杂一些，例如导数就不再像一元的情况下从数轴的左右两侧来讨论就可以了，多元情况下要从任意方向去讨论，因此多元函数的连续、可导、可微的观念和一元是有较大差别的，需要对照着学习，同时需要有向量的概念，需要知道微分法在几何上的简单应用，需要用场论的入门观念思考问题（比如前面的梯度，后面的格林公式和曲线积分和路径无关），但这些地方并不算太难。
可能就是计算空间曲线、曲面积分的时候会难做一点，因为要你根据题目的特点，自己去设计坐标系的位置，从而简化运算得出结论。
再往后的无穷级数和微分方程内容表面看起来相对独立，但实际和前面也是紧密联系在一起的，无穷级数要建立起整体思想，首先是收敛级数的一般性质（注意无穷级数也是一个极限的概念，是一个过程和趋势，我们得到的最终值是那个趋势的趋向值），然后具体研究数项级数，数项级数再先研究最简单的情况正项级数，得到了结论后再通过对绝对收敛和相对收敛的讨论，将正项级数研究中得到的结论，推广到非正项级数的地方，这部分主要是要注意一下各种审敛方法，这些方法的基础是比较审敛法，而比较审敛法的基础就是级数收敛的定义，这样各种审敛法就建立在了一个坚实的基础上了！再就是研究函数项级数，主要是研究了幂级数这种情况，这时就要研究收敛域、收敛半径和和函数的问题了，幂级数最出彩的地方就是可以在收敛域内进行无限次逐项求导和逐项积分运算，这样一下子把微分学和积分学的内容深入引入到了级数的范畴内，大大丰富了我们研究级数和对付级数的手段！最后就是研究傅里叶级数，其实傅里叶级数最简单，因为级数的展开式的形式是确定的，计算傅里叶级数，实际上只是去检验一下是否符合收敛定理的要求，然后再计算一下系数代入就成了。
最后的微分方程比无穷级数难度更低一点，微分方程在本科阶段只是给你介绍了几种常见形式的微分方程，然后告诉你因对每种情况如何解法，以及这些形式分别是在研究现实中的哪些问题时遇到的，基本上不难，但要求你对微分方程的各种形式了如指掌。
这部分现在有个趋势是混合在其他题目中要你解一个微分方程。
说了很多，蜻蜓点水，希望可以给你带来一点全新思路。
高等数学不太简单，也不太难，而是太妙！但只要去想，还是能想的通的。
一定要把理论形成网络，不能孤立，我可以负责任地说整个高等数学是铁板一块，联系的异常紧密，千万不要割裂开学，否则。
PS：多做题是好处大大地，不要空想理论。
我犯过这个毛病，特意提醒你别被我误导只会空想！概率统计概率论不必过多考虑排列组合。
你首先要掌握的一个概念倍叶斯定理特别是具体应用，主要是关于它的题。
而要掌握它就需要掌握树形图。
树形图中国的教材上没有。
得自己寻找课外书。
但树形图你不掌握，概率论你无法过关。
现行教材上关于树形图没有讲。
代替它的是集合论的讲法。
但理解起来非常困难。
反正我是如此。
因为概率论讲的是随机问题。
等你掌握了树形图，下一个重点就是函数的概率。
这一点主要是概念上要搞清楚。
表面上这非常难。
但是有一点搞清楚了一下子过关。
那就是函数与自变量二者是必然关系，只要有自变量则肯定有函数。
所以二者的概率是相同的。
这只是本人的体会。
因为本人在大学时这两关过不了。
概率论考试不及格。
后来就是攻克了这两关，才得以过关。
2 首先我们从历届考研成绩进行分析，观察一下高等数学与概率统计之间有什么差异。
其一是概率统计的平均得分率往往低于高等数学平均得分率.其二高等数学的得分分布呈两头小中间大现象，即低分和高分比例小，而中间分数段比例大，而概率统计的得分率却是低分多，中间分数少，高分较多的现象.为什么会发生上述差异?经分析发现虽然高等数学与概率统计同属数学学科，但各有自己的特点.高等数学主要是通过学习极限、导数和积分等知识解决有关(一维或多维)函数的有关性质和图象的问题,它与中学的数学有着密切联系而且有着相同的思想方法和解题思路.因而在概念上理解比较容易接受(当然也有比较抽象的内容如中值定理等).另一方面由于涉及许多具体初等函数，在求导数和积分时有许多计算上的技巧，需要大量练习以熟练掌握这些技巧，因而部分学生即使概念不十分清楚，但仍能正确解答相当多的试题，在考研中得到一定的成绩.而在“概率论与数理统计”的学习中更注重的是概念的理解，而这正是广大学生所疏忽的，在考研复习时几乎有近一半以上学生对“什么是随机变量”、“为什么要引进随机变量”仍说不清楚.对于涉及随机变量的独立，不相关等概念更是无从着手，这一方面是因为高等数学处理的是“确定”的事件.如函数y=f(x)，当x确定后y有确定的值与之对应.而概率论中随机变量X在抽样前是不确定的，我们只能由随机试验确定它落在某一区域中的概率，要建立用“不确定性”的思维方法往往比较困难，如果套用确定性的思维方法就会出错.由于基本概念没有搞懂，即使是十分简单的题目也难以得分.从而造成低分多的现象.另一方面由于概率论中涉及的计算技巧不多，除了古典概型，几何概型和计算二维随机变量的函数分布时如何确定积分上、下限有一些计算的难点，其他的只是数值或者积分、导数的计算.因而如果概念清楚，那么解题往往很顺利且易得到正确答案，这正是高分较多的原因.根据上面分析，启示我们不能把高等数学的学习方法照搬到“概率统计”的学习上来，而应按照概率统计自身的特点提出学习方法，才能取得“事半功倍”的效果.下面我们分别对“概率论”和“数理统计”的学习方法提出一些建议.一、学习“概率论”要注意以下几个要点1、在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解，例如为什么要引进“随机变量”这一概念。
这实际上是一个抽象过程。
随机变量X(即从样本空间到实轴的单值实函数)的引进使原先不同随机试验的随机事件的概率都可转化为随机变量落在某一实数集合B的概率，不同的随机试验可由不同的随机变量来刻画.此外若对一切实数集合B，知道P(X∈B).那么随机试验的任一随机事件的概率也就完全确定了.所以我们只须求出随机变量X的分布P(X∈B).就对随机试验进行了全面的刻画.它的研究成了概率论的研究中心课题.故而随机变量的引入是概率论发展历史中的一个重要里程碑.类似地，概率公理化定义的引进，分布函数、离散型和连续型随机变量的分类，随机变量的数学特征等概念的引进都有明确的背景，在学习中要深入理解体会.2.在学习“概率论”过程中对于引入概念的内涵和相互间的联系和差异要仔细推敲，例如随机变量概念的内涵有哪些意义：它是一个从样本空间到实轴的单值实函数X(w)，但它不同于一般的函数，首先它的定义域是样本空间，不同随机试验有不同的样本空间.而它的取值是不确定的，随着试验结果的不同可取不同值，但是它取某一区间的概率又能根据随机试验予以确定的，而我们关心的通常只是它的取值范围，即对于实轴上任一B，计算概率P(X∈B)，即随机变量X的分布.只有理解了随机变量的内涵，下面的概念如分布函数等等才能真正理解.又如随机事件的互不相容和相互独立两个概念通常会混淆，前者是事件的运算性质，后者是事件的概率性质，但它们又有一定联系，如果P(A)·P(B)＞0，则A，B独立则一定相容.类似地，如随机变量的独立和不相关等概念的联系与差异一定要真正搞懂.3.搞懂了概率论中的各个概念，一般具体的计算都是不难的，如F(x)=P(X≤x),EX,DX等按定义都易求得.计算中的难点有古典概型和几何概型的概率计算，二维随机变量的边缘分布fx(x)=∫－∞∞f(x,y)dy,事件B的概率P((X，Y)∈B)=∫∫Bf(x,y)dxdy，卷积公式等的计算，它们形式上很简单，但是由于f(x,y)通常是分段函数，真正的积分限并不再是(－∞,∞)或B，这时如何正确确定事实上的积分限就成了正确解题的关键，要切实掌握.4.概率论中也有许多习题，在解题过程中不要为解题而解题，而应理解题目所涉及的概念及解题的目的，至于具体计算中的某些技巧基本上在高等数学中都已学过.因此概率论学习的关键不在于做许多习题，而要把精力放在理解不同题型涉及的概念及解题的思路上去.这样往往能“事半功倍”.二、学习“数理统计”要注意以下几个要点由于数理统计是一门实用性极强的学科，在学习中要紧扣它的实际背景，理解统计方法的直观含义.了解数理统计能解决哪些实际问题.对如何处理抽样数据，并根据处理的结果作出合理的统计推断，该结论的可靠性有多少要有一个总体的思维框架，这样，学起来就不会枯燥而且容易记忆.例如估计未知分布的数学期望，就要考虑到①如何寻求合适的估计量的途径，②如何比较多个估计量的优劣?线性代数第一章行列式求法，最简单的了，不说了。