考研高等数学中概率统计试题分析

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历年考研高等数学真题之概率统计部分

（B） P( X = Y ) = 1
（C） P( X + Y = 0) = 1 4
（D） P( XY = 1) = 1 4
[]
7（98，3 分）设 F1 (x)与F2 (x) 分别为随机变量 X1 与 X2 的分布函数。为使
F (x) = a1F1 (x) − bF2 (x) 是某一随机变量的分布函数，在下列给定的各组数值中应取
5
5
（B） a = 2 , b = 2 33
（C） a = − 1 ,b = 3 22
（D） a = 1 , b = − 3
2
2
6（99，9 分）设二维随机变量（X，Y）在矩形 G={(X,Y)}0≤x≤2,0≤y≤1 上服从
均匀分布，试求边长为 X 和 Y 的矩形面积 S 的概率密度 f(s)。
⎜⎛ 1
2 ⎟⎞
X ~⎜
⎟
⎜⎝ 0.3
0.7 ⎟⎠
而 Y 的概率密度为 f(y)，求随机变量 U=X+Y 的概率密度 g(u)。
11（05，4 分）从数 1，2，3，4 中任取一个数，记为 X，再从 1，…，X 中任取一个数，
记为 Y，则 P{Y=2}=
.
12（05，4 分）设二维随机变量（X，Y）的概率分布为
求 P{X + Y ≤ 1} 。
4（94，8 分）设随机变量 X 1, X 2 , X 3 , X 4 相互独立且同分布，
P( X i = 0) = 0.6, P( X i = 1) = 0.4(i = 1,2,3,4) 。
求行列式
的概率分布。 5（95，8 分）
X = X1
X2
X3
X4

考研数学概率统计题解析

考研数学概率统计题解析概率统计是考研数学中的一门重要的内容，也是很多考生非常关注和重视的一部分。

在考试中，概率统计题目往往需要考生熟练掌握各种概率统计知识和解题方法，才能顺利解答。

一、概率基础知识1. 概率的定义概率是指某个事件发生的可能性大小的度量。

通常用数值来表示概率，取值范围在0和1之间，且满足以下条件：- 必然事件的概率为1；- 不可能事件的概率为0；- 事件的概率介于0和1之间。

2. 事件的关系与运算- 互斥事件：指不能同时发生的事件。

如果A和B是互斥事件，那么P(A∪B) = P(A) + P(B)。

- 相互独立事件：指事件A的发生与事件B的发生没有任何关系。

如果A和B是相互独立事件，那么P(A∩B) = P(A) × P(B)。

3. 条件概率条件概率是指在已知某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。

设A和B是两个事件且P(A)>0，那么事件B在事件A已发生的条件下发生的概率记作P(B|A)，计算公式为P(B|A) = P(A∩B) / P(A)。

二、概率计算方法1. 排列组合法排列组合法是解决计数问题的一种常用方法。

在概率统计题中，经常需要使用排列和组合的知识。

排列是指从n个不同元素中取出m个元素按照一定顺序排列的方法数，记作Amn；组合是指从n个不同元素中取出m个元素按照任意顺序排列的方法数，记作Cmn。

2. 等可能性原理等可能性原理是指在一定条件下，如果每个事件发生的可能性是相等的，那么事件的概率将与事件元素的个数成正比。

例如，抛一枚均匀的硬币，正面和反面的概率都是1/2。

三、随机变量与概率分布1. 随机变量随机变量是指数值由某个概率分布来决定的变量。

随机变量可以分为离散随机变量和连续随机变量两种类型。

2. 概率分布概率分布是指随机变量取不同值的概率。

离散随机变量的概率分布可以用概率分布列（Probability Mass Function，简称PMF）来表示；连续随机变量的概率分布可以用概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）来表示。

考研数学真题概率难点分析

考研数学真题概率难点分析引言概率论它是数学的一个重要分支，同时也是人们日常生活中的一个重要工具。

考研数学中的概率难点十分多，考研数学真题里也涉及到大量的概率相关考点。

本文将对考研数学的概率难点进行分析，帮助考生更好地掌握概率相关知识，更好地应对考研数学真题。

难点一：条件概率条件概率在考研数学中是一个非常重要的考点，也是比较难掌握的。

主要难点表现在条件概率的定义和计算上。

在考研数学真题中，出现条件概率相关的题目也非常多。

有一类比较典型的条件概率题目是“船舶捕获问题”，即假设一个捕鱼工艇在海上捕到了一条大鱼，我们想求这条鱼来自哪个海域。

这类问题需要我们根据给定的信息来计算概率，然后得到答案。

下面举个例子:【例】假设“好酒鬼”上海分公司出售的一批啤酒，20%来自青岛，30%来自德国，50%来自浙江。

青岛啤酒中5%为次品，德国啤酒中10%为次品，浙江啤酒中3%为次品。

现在从这批啤酒中任取一瓶，则此瓶啤酒是次品的概率是多少？解：设事件A为选中青岛啤酒的概率，B为选中德国啤酒的概率，C为选中浙江啤酒的概率，D为此瓶啤酒为次品的概率，则此瓶啤酒为次品的全概率公式为：$$ P(D)=P(D|A)P(A)+P(D|B)P(B)+P(D|C)P(C)\\\\=\\frac{1}{20}\\times0.05+\\frac{3}{10}\\times0.1+\\frac{1}{2}\\times0.03=0.048 $$上面的例子中，我们要求的是事件D的概率，最终根据全概率公式，得到结果是0.048。

在考研数学真题中，此类条件概率的题目非常常见。

考生在做这类题目时，需要认真分析题目中提供的条件，正确理解题目，搞清楚每个选项与各个条件之间的关系后，再进行求解。

难点二：贝叶斯公式贝叶斯公式也是概率论中的一个重要定理，它在考研数学中也是一个常见的考点。

贝叶斯公式的难点在于理解和应用，考生需要熟练掌握该公式的使用方法，才能够在考试中得心应手。

考研基础复习：数学三概率统计常考重要题型解析(1)

考研基础复习：数学三概率统计常考重要题型解析(1)考研将第一时间整理发布考研相关信息，希望对2016考研考生有所帮助。

2015考研复习正在紧锣密鼓中进行，在各门考试科目中，数学作为一门公共科目，因为数学本身的逻辑性、连贯性很强、公式多、计算量大，要学好它有一定难度，另一方面是因为某些考生以前对数学的重视程度不够，基础知识学得不够扎实，所以面对即将到来的大考信心不足。

为了帮助这些考生能顺利通过考试，老师针对历年考研数学的复习规律及题型特点，进行深入解剖，分析提炼出各种常考重要题型及方法，供考生们参考。

下面主要分析数学三概率统计部分一维随机变量及其分布的两类重要题型及解题方法，以及应特别注意的事项。

题型一：求离散型随机变量的分布律这是随机变量中的基本题型，一般利例1.从数1,2,3,4中任取一个数，记为X，再从1,2，…，X中任取一个数，记为Y，则P{Y=2}= ____ (2005年考研数学三真题第5题)分析：显然Y的取值依赖于X的取值，而X的取值有4种情况，每种情况发生的概率已知(都是1/4)，因此容易判断出要用全概率公式计算。

例2. 某校车在途中要经过4个红绿灯道路交通口，假设经过各个交通口时遇到红灯的概率都是1/5，且是否遇到红灯相互独立，求遇到红灯个数X的分布律分析：由于经过各个交通口时是否遇到红灯是相互独立的，其概率都是1/5，因此X服从二项分布B(4,1/5)题型二：已知分布函数或密度函数求概率在利用分布函数或密度函数求概率时，尤其是对于阶梯函数和含有间断点的函数，文都教育的老师特别提醒考生要注意间断点处的函数值和概率。

分析：从分布函数的结构来看，x=1是一个间断点，因此在计算概率时要特别小心其左右的函数值及极限。

解：由分布函数的性质知，P{X=1}=P{X≤1}-P{X<1}=F(1)-F(1-0)=1-e-1-1/2=1/2-e-1 最后预祝各位考生在2015考研中取得佳绩。

解读考研数学概率论常见题型及解题思路

解读考研数学概率论常见题型及解题思路概率论是考研数学中的一个重要章节，它涉及到随机事件的发生概率和统计规律。

解题时，考生需要熟悉常见的概率论题型，并且掌握相应的解题思路。

本文将对考研数学概率论常见题型及解题思路进行解读。

一、排列组合问题排列组合是概率论中的常见题型之一。

在解答这类题目时，考生需要了解排列与组合的概念以及它们的计算方法。

排列是指从一组元素中选取若干个元素按一定顺序排列的方式，而组合则是从一组元素中选取若干个元素不考虑顺序的方式。

在解决排列组合问题时，首先需要确定题目中的条件，然后根据条件选择适当的计算方法。

对于组合问题，可以使用组合公式进行计算；而对于排列问题，则需要使用排列公式进行计算。

二、事件的概率计算计算事件的概率是概率论中的重点内容。

在解决这类问题时，考生需要了解事件的概念、试验的基本原理以及概率的定义和性质。

要计算事件的概率，可以使用等可能性原理、频率与概率之间的关系以及概率的加法和乘法原理等方法。

在运用这些方法时，需要注意题目中条件的具体要求，有时需要进行条件概率的计算。

三、独立事件与非独立事件事件的独立性在概率论中是一个重要的概念。

当两个或多个事件之间互不影响时，它们是相互独立的；当事件之间有一定联系时，它们是非独立的。

在解决独立事件和非独立事件的问题时，考生需要根据题目给出的条件进行分析。

对于独立事件，可以直接使用乘法原理计算它们同时发生的概率；而对于非独立事件，需要考虑条件概率的影响，并运用条件概率的公式进行计算。

四、贝叶斯定理与事件的发生贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理，它描述了已知后验概率时，如何根据先验概率计算事件的发生概率。

在解决贝叶斯定理与事件发生的问题时，考生需要首先了解贝叶斯定理的基本原理，并理解先验概率和后验概率的关系。

然后根据题目中给出的条件，运用贝叶斯定理进行计算。

五、随机变量与概率分布函数随机变量是概率论中的重要概念，它用于描述随机事件的结果。

【高等数学】概率论与数理统计-随机变量的数字特征专项试卷及答案解析

CA)P{Y=-2X-1} = 1.
+ (C)P{Y =-ZX 1} = 1.
(B)P{Y = 2X-1} = 1. (D)P{Y = 2X+l} = 1.
(5）将长度为lm的木棒随机地截成两段，则两；段长度的相关系数为
CA)l.
ω÷
(C）一 ÷
CD) -1.
ω 已知随机变量 X,Y 均服从分布BCl,f），且仰＝ ÷，则P{X+Y ζl｝等于
P(B) + P(AB)
= 4P(AB) -2P(A) -2P(B）十1.
因此 E(XY) - EXEY = 4P(AB) -2P(A) - 2PCB) + 1 一［2P(A) -1][2PCB) - l]
= 4P(AB) - 4P(A)P(B),
所以X与Y不相关等价子 P(AB) = P(A)P(B），即 A,B 相互独立．
专 =1-d＝
（旧，Y均服从B(2，÷）分布
Cov(X,Y) E(XY)-EX • EY
ρXl' = ft5X" ./f5V =
� ./f5V
。XY
1
试验只重复2次， XY 的分布为 p
7 9
2 9
f f EX= EY= ,DX=DY= t,E(XY)= ,1.!iJ.pxy ＝一 ÷
【 i平注】本题也可用对称性求解：
I I (3)£Y =
E[max(I
X
1,1)]
=
J IXl>l
Ix I
f(x)dx+ J
1
IXI运l
•
f(x)dx
＞. 士 = 2f
dx+
[1 1

数学概率统计题型解析与应对策略

数学概率统计题型解析与应对策略在学习数学的过程中，我们不可避免地会接触到概率统计这一部分的知识。

而在应对概率统计题型时，很多人可能会感到头疼和困惑。

本文将通过解析概率统计题型，并给出应对策略，帮助大家更好地理解和应对这一部分的考试内容。

一、概率统计题型解析1.基本概念题型基本概念题型是概率统计题型中最基础的部分。

它主要考察学生对概率统计的基本概念的理解和掌握程度。

这类题型通常需要回答一些基本概念的定义、性质以及应用方法等内容。

2.事件概率计算题型事件概率计算题型是概率统计题型中较为常见的一类题目。

它要求学生通过已知条件计算出某个事件发生的概率。

这类题型通常需要运用基本概率公式和条件概率公式进行计算。

3.随机变量和概率分布题型随机变量和概率分布题型是概率统计题型中较为复杂的一类题目。

它要求学生熟练掌握随机变量和概率分布的相关概念，并能够进行概率计算和期望值计算等操作。

4.参数估计题型参数估计题型是概率统计题型中比较典型的一类题目。

它要求学生通过样本数据对总体参数进行估计。

这类题型通常需要掌握估计量的性质和估计方法的应用。

二、概率统计题型应对策略1.熟悉基本概念首先，要充分理解和掌握概率统计的基本概念。

通过阅读教材、做题和课后复习等方式，加深对基本概念的理解和记忆。

2.掌握计算方法其次，要熟练掌握概率统计中的计算方法。

通过大量的练习题，加深对计算方法的理解和应用能力。

可以选择一些典型题型进行分类整理，总结出计算的一般步骤和方法。

3.理论联系实际在解答概率统计题型时，要注重将理论联系实际。

通过生活中的例子，将抽象的概念与实际问题相结合，提高对题目的理解和解答能力。

4.创新思维概率统计题目往往会涉及到一些复杂的计算和推理过程，需要发挥创新思维。

培养灵活的思维方式，尝试不同的解题思路和方法，拓宽解题思维的范围。

三、总结通过以上的解析与应对策略，相信大家对概率统计题型有了更清晰的认识和理解。

在学习概率统计时，要注重理论与实际的结合，掌握基本概念和计算方法，并培养创新思维。

高等数学(概率论部分)研究生考试试题分析

高等数学（概率统计部分）研究生入学试题考试典型题型分析主讲人：杨新梅单位：数学与计算机科学学院概率论与数理统计题型总结目前，大部分同学开始了概率论和数理统计的复习，本文主要想对同学们近期的复习做一个简单的指导。

概率论与数理统计主要考查考生对研究随机现象规律性的基本概念、基本理论和基本方法的理解，以及运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。

常有的题型有：填空题、选择题、计算题和证明题，试题的主要类型有：（1）确定事件间的关系，进行事件的运算；（2）利用事件的关系进行概率计算；（3）利用概率的性质证明概率等式或计算概率；（4）有关古典概型、几何概型的概率计算；（5）利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式计算概率；（6）有关事件独立性的证明和计算概率；（7）有关独重复试验及伯努利概率型的计算；（8）利用随机变量的分布函数、概率分布和概率密度的定义、性质确定其中的未知常数或计算概率；（9）由给定的试验求随机变量的分布；（10）利用常见的概率分布（例如（0-1）分布、二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布等）计算概率；（11）求随机变量函数的分布（12）确定二维随机变量的分布；（13）利用二维均匀分布和正态分布计算概率；（14）求二维随机变量的边缘分布、条件分布；（15）判断随机变量的独立性和计算概率；（16）求两个独立随机变量函数的分布；（17）利用随机变量的数学期望、方差的定义、性质、公式，或利用常见随机变量的数学期望、方差求随机变量的数学期望、方差；（18）求随机变量函数的数学期望；（19）求两个随机变量的协方差、相关系数并判断相关性；（20）求随机变量的矩和协方差矩阵；（21）利用切比雪夫不等式推证概率不等式；（22）利用中心极限定理进行概率的近似计算；（23）利用t分布、χ2分布、F分布的定义、性质推证统计量的分布、性质；（24）推证某些统计量（特别是正态总体统计量）的分布；（25）计算统计量的概率；（26）求总体分布中未知参数的矩估计量和极大似然估计量；（27）判断估计量的无偏性、有效性和一致性；（28）求单个或两个正态总体参数的置信区间；（29）对单个或两个正态总体参数假设进行显著性检验；（30）利用χ2检验法对总体分布假设进行检验。

概率论考研题目及答案解析

概率论考研题目及答案解析题目：设随机变量 $ X $ 服从参数为 $ \lambda $ 的泊松分布，求 $ X $ 的期望值和方差，并证明 $ X $ 的分布律。

答案解析：首先，我们知道泊松分布的概率质量函数（probability mass function, PMF）为：\[ P(X = k) = \frac{e^{-\lambda} \lambda^k}{k!} \]其中 $ k = 0, 1, 2, \ldots $。

求期望值：期望值 $ E(X) $ 定义为：\[ E(X) = \sum_{k=0}^{\infty} k \cdot P(X = k) \]将泊松分布的 PMF 代入上式，得到：\[ E(X) = \sum_{k=1}^{\infty} k \cdot \frac{e^{-\lambda}\lambda^k}{k!} \]\[ = \lambda e^{-\lambda} \sum_{k=1}^{\infty}\frac{\lambda^{k-1}}{(k-1)!} \]\[ = \lambda e^{-\lambda} \sum_{j=0}^{\infty}\frac{\lambda^j}{j!} \]\[ = \lambda e^{-\lambda} e^{\lambda} \]\[ = \lambda \]求方差：方差 $ Var(X) $ 定义为 $ E(X^2) $ 减去 $ (E(X))^2 $：\[ Var(X) = E(X^2) - (E(X))^2 \]计算 $ E(X^2) $：\[ E(X^2) = \sum_{k=0}^{\infty} k^2 \cdot P(X = k) \]\[ = \sum_{k=1}^{\infty} k^2 \cdot \frac{e^{-\lambda}\lambda^k}{k!} \]\[ = \lambda^2 e^{-\lambda} \sum_{k=1}^{\infty}\frac{\lambda^{k-2} k^2}{(k-2)!} \]\[ = \lambda^2 e^{-\lambda} \sum_{j=0}^{\infty}\frac{\lambda^j j^2}{j!} \]\[ = \lambda^2 \left( 1 + \lambda \right) \]代入 $ E(X) $ 的结果，得到方差：\[ Var(X) = \lambda^2 (1 + \lambda) - \lambda^2 \]\[ = \lambda \]证明泊松分布律：我们已经知道 $ E(X) = \lambda $ 和 $ Var(X) = \lambda $。

考研数学大题分析(高数、线代、概率)

考研数学基础题部分：基础题部分的题目至少有1/3是可以通过技巧进行解题，选择填空的技巧见给你的武忠祥的介绍大题部分：每年的大题的基本题难度和选择题的相近。

总结一下近5年的大题情况。

10年函数极限，反常积分判收敛法，曲线曲积分及第一类曲线积分，幂级数求和，变上限函数，几何体的形心线性代数中的正交变化和二次型随机变量分布与数理统计09年函数极限，定积分求旋转体的体积，曲面积分运算，数项的求和，多元函数的极值，二阶微分方程，拉格朗日特征值和规范形随机变量分布与数理统计08年函数极限，对定积分上限变量的求导，曲面曲线积分，展开傅里叶级数，多元函数的极值，一元微分方程求解行列式的运算随机变量分布与数理统计07年函数极限的运算，函数的微分及其性质，二重变换及运算，曲线曲面积分，微分方程的计算线性方程组的求解，特征值特征向量的计算，矩阵的变换及行列式随机变量分布与参数估计06年函数的极值计算，级数项的展开，函数的微分和性质，二重积分变换及运算，曲线曲面积分矩阵及行列式的变换，线性方程组的求解，特征值和特征矩阵的计算，随机变量分布与参数估计通过以上五年的分析可以看出以下几点：1、题型是基本固定的，如果章节合并之后，基本是每一章都出一道题，大题是没有特殊值替代的技巧的，要普通思维一步步做，不要想什么跳跃思维，但是是若干个基础知识点的结合，另一方面大题比较灵活的地方在于对题干的认识，是这个意思，题干中的每一句话都要转化成对应的知识点，所以要先看结论后读题干，每一句话都是一个条件，都会有暗示的作用。

例如：2010年的17题（1）比较[]1ln (ln(1))nt t dt +⎰和1|ln |n t t dt ⎰的大小说明为什么（2）记[]10ln (ln(1))nnu t t dt =+⎰求极限n u很明显第一问，想到积分的比较定理，就是211()m m f x dx ⎰和221()m m f x dx ⎰，由于这里的积分上下限是相同的，所以比较被积分项，同时这里看到所给项都是指数形式所以想到用比值法，当然也可以开方之后比较，可以得出[]1100ln (ln(1))|ln |nn t t dt t t dt +<⎰⎰第二问，明显的就是在第一问的基础之上的得出结论的，明显在第一问得到条件[]11ln (ln(1))|ln |nn t t dt t t dt +<⎰⎰，想到夹逼定理，但是不知道底线是多少，所以先对右侧进行积分，由于ln 0t <，11|ln |ln nn t t dt t t dt =-⋅⎰⎰利用分步积分的方法很快得到1|ln |0n t t dt =⎰，所以猜测lim 0n n u ->∞=好的解题是一件很自然的事情，是和出题者思路不谋而合的过程。

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事件之问的关系与运算
ｌ
ｌ
１（简单运算）
１（排列组合）
２
２
关键词：概率论与数理统计
研究生考试高等数学
古典概型
几何概率
１ｌ５
１．５１５ｌ
１（简单运算）１（排列组合）
１（排列组合）１（排列组合）１（排列组合）
２２．５
２５２．５２
在考研的高等数学中．满分是１５０分，概率论与数理统计的内容，３４分，占大约２２．７％，其中选择题８分（两小题），填空题４分（一小题），解答题２２分（两大题）；本文对于概率
对其难度系数进行了打分：通过对难度系数的剖析，说明了概率论与数理统计部分的解答题（２２分）常考的范围，便于考生复习时抓住重点．对于考研的同学有一定的指导
作用．
第１章随机事件
，
２２２２
３．５
其中ｆ（ｘ，Ｙ）是连续型随机变量（随机变量简记为ｒ．ｖ）
ｆｘ（Ｘ）
求二维离散型
ｒｖ条件分布律
（Ｘ，Ｙ）的联合密度函数，ｆｖ（ｘ）为（Ｘ，Ｙ）关于Ｘ的边缘密度函
如下：
第２章随机变量
求离散型ｒ．ｖ的分布律ｌＩ（求概率）２
离散型ｒｖ的分布律与分布函数互求连续型ｒｖ的密度函数与分布函数互求求离散型ｒｖ函数的分布律求连续型ｒ．ｖ函数的密度函数第３章随机向量求二维离散型ｒ．ｖ的分布律求二维连续型ｒｖ的密度函数二维离散型ｒｖ的边缘分布与联合分布互求二维连续型ｒｖ的边缘密度与联合密度互求
度系数定义为１；再比如，ｔ一分布的定义，．ｖ函数的分布
１．５
２５（求联合密度函数，求积分且讨论）２（联合，边缘，条件分布
７求）
４
二维
态分布和一个Ｘ ‘ 一分布，且还要求独立，涉及的内容较多，
数，即使ｆ（ｘ，Ｙ）和ｆ（Ｘ）都求出了，用条件密度公式ｆＹ．ｘ（ｙｌｘ）＝
ｆ， … ，、
求二维连续型
ｒｖ条件分布密度
２
４
时，还需要考虑两者的公共定义域，因此难度系数规定
Ａ “
Ａ的样本点数，ｎ为样本点总数，该公式很简单，难度系数定义为１；再比如，全概率公式，比较复杂，难度系数定义为１．５；至于连续型随机变量（简记为ｒ．ｖ）的条件密度公式ｆｖ．（ｙｌｘ）＝
ｉｘ（ｘ）
随机变量的独立性两个离散型ｒｖ函数的分布
１ｌ５
２４
为２．
对于有关概念，也根据其难度，分为三个等级，其难度系数也分布赋予１、１．５、２．比如：独立性概念，比较简单，难
条件概率与乘法公式
全概率公式贝叶斯公式事件的独立性
论与数理统计的内容，根据公式（或概念）的难度，将其难度划分为若干等级，进行打分；对于题型．根据解题时所用的知识点的多少，也将其难度划分为若干等级，进行打分．最后，根据这两个等级，对难度系数进行综合打分．具体解释
ｌｌ１１
１（巳知一个求另一个）１（已知一个求另一个）１（简单运算）１．５（积分且讨论）
２２２２５
对于公式，根据其难度，分为三个等级，其难度系数分布
ｎ
赋予１、１．５、２．比如，古典概型的公式，Ｐ（Ａ）＝，其中ｎ为事件
难度系数规定为１．５；至于极大似然估计的概念，比较难理解，且离散时和连续时，其似然函数还不一样，故难度系数规定为２．
ｒ．ｖ综合题
２
４
第４章数字特征离散型
ｒｖ期望ｌ
２（求分布律，级数求和）；３３（数学Ｉ９Ｊ的成ＪＩＪ）
ｒ，… ，、
，
ｌｌｌｌ
１．５
１（用排列组合求概率）１（求密度）１（已知一个求另一个）１（已知一个求另一个）２（求联合分布律，边缘分砸律）２（求联合密度，边缘密度）１（概率的运算律）２５（求联合分布律，级数求和且讨论）
考研高等数学中概率统计试题分析
夏天
（贵州财经大学数学与统计学院，贵州贵阳５５００２５）
摘
要：本文分析了概率论与数理统计的内容和题型，
内容
、
难度系数表
题型公式、定义难度解题时用到的知识综合难度系数