考研概率论公式分享 考研数学概率论知识点整理

一、考研概率论公式

1、减法公式P(A-B)=P(A)-P(AB)

此公式来自事件关系中的差事件，再结合概率的可列可加性总结出的公式。

2、加法公式P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)

此公式来自于事件关系中的和事件，同样结合概率的可列可加性总结出来。学生还应掌握三个事件相加的加法公式。以上两个公式，在应用当中，有时要结合文氏图来解释会更清楚明白，同时这两个公式在考试中，更多的会出现在填空题当中。所以记住公式的形式是基本要求。

3、乘法公式

由条件概率公式变形得到，考试中较多的出现在计算题中。在复习过程中，部分同学分不清楚什么时候用条件概率来求，什么时候用积事件概率来求。比如“第一次抽到红球，第二次抽到黑球”时，因为第一次抽到红球也是未知事件，所以要考虑它的概率，这时候用积事件概率来求如果“在第一次抽到红球已知的情况下，第二次抽到黑球的概率”，这时候因为已知抽到了红球，它已经是一个确定的事实，所以这时候不用考虑抽红球的概率，直接用条件概率，求第二次取到黑球的概率即可。

4、全概率公式

5、贝叶斯公式

以上两个公式是五大公式极为重要的两个公式。结合起来学习比较容易理解。首先，这两个公式首先背景是相同的，即，完成一件事情在逻辑或时间上是需要两个步骤的，通常把第一个步骤称为原因。其次，如果是“由因求果”的问题用全概率公式是“由果求因”的问题用贝叶斯公式。例如买零件，一个零件是由A、B、C三个厂家生产的，分别次品率是a%，b%，c%，现在求买到次品的概率时，就要用全概率公式若已知买到次品了，问是A厂生产的概率，这就要用贝叶斯公式了。这样我们首先分清楚了什么时候用这两个公式。那么，在应用过程中，我们要注意的问题就是，如何划分完备事件组。通常我们用“因”来做为完备事件组划分的依据，也就是看第一阶段中，有哪些基本事件，根据他们来划分整个样本空间。

二、考研数学概率论知识点

第一章随机事件和概率

1、随机事件的关系与运算

2、随机事件的运算律

3、特殊随机事件(必然事件、不可能事件、互不相容事件和对立事件)

4、概率的基本性质

5、随机事件的条件概率与独立性

6、五大概率计算公式(加法、减法、乘法、全概率公式和贝叶斯公式)

7、全概率公式的思想

8、概型的计算(古典概型和几何概型)

第二章随机变量及其分布

1、分布函数的定义

2、分布函数的充要条件

3、分布函数的性质

4、离散型随机变量的分布律及分布函数

5、概率密度的充要条件

6、连续型随机变量的性质

7、常见分布(0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布)

8、随机变量函数的分布(离散型、连续型)

第三章多维随机变量及其分布

1、二维离散型随机变量的三大分布(联合、边缘、条件)

2、二维连续型随机变量的三大分布(联合、边缘和条件)

3、随机变量的独立性(判断和性质)

4、二维常见分布的性质(二维均匀分布、二维正态分布)

5、随机变量函数的分布(离散型、连续型)

 第四章随机变量的数字特征

1、期望公式(一个随机变量的期望及随机变量函数的期望)

2、方差、协方差、相关系数的计算公式

3、运算性质(期望、方差、协方差、相关系数)

4、常见分布的期望和方差公式

第五章大数定律和中心极限定理

1、切比雪夫不等式

2、大数定律(切比雪夫大数定律、辛钦大数定律、伯努利大数定律)

3、中心极限定理(列维—林德伯格定理、棣莫弗—拉普拉斯定理)

第六章数理统计的基本概念

1、常见统计量(定义、数字特征公式)

2、统计分布

3、一维正态总体下的统计量具有的性质

4、估计量的评选标准(数学一)

5、上侧分位数(数学一)

第七章参数估计

1、矩估计法

2、最大似然估计法

3、区间估计(数学一)

第八章假设检验(数学一)

1、显著性检验

2、假设检验的两类错误

3、单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验

上文是小编为大家分享的考研概率论公式以及考研数学概率论知识点整理。概率论这一部分得分率普遍较低。小编建议大家，加强数学基本计算联系，熟练、严谨、规范非常至关重要。此外，要注意回顾一遍大纲考点，查漏补缺。