統計是一種用數學方法研究和揭示事物規律的學科，它在各個領域都有廣泛的應用。以下是小編為大家收集的統計范文，希望能為大家提供一些參考和啟發。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇一
在現實世界中，隨著科學的發展，數學在生活中的應用越來越廣，無處不在。而概率統作為數學的一個重要分支，同樣也在發揮著越來越廣泛的用處。概率統計正廣泛地應用到各行各業：買保險、排隊問題、患遺傳病、天氣預報、經濟預測、交通管理、醫療診斷等問題，成為我們認識世界、了解世界和改造世界的工具，它與我們的實際生活更是息息相關，密不可分。
概率論，概率論的發展與應用正文。
說起概率論起源的故事，就要提到法國的兩個數學家。一個叫做帕斯卡，一個叫做費馬。帕斯卡是17世紀有名的“神童”數學家。費馬是一位業余的大數學家，許多故事都與他有關。1651年，法國一位貴族梅累向法國數學家、物理學家帕斯卡提出了一個十分有趣的“分賭注”問題。這兩個賭徒說，他倆下賭金之后，約定誰先贏滿5局，誰就獲得全部賭金。賭了半天，a贏了4局，b贏了3局，時間很晚了，他們都不想再賭下去了。
那么，這個錢應該怎么分？是不是把錢分成7份，贏了4局的就拿4份，贏了3局的就拿3份呢？或者，因為最早說的是滿5局，而誰也沒達到，所以就一人分一半呢？這個問題可把他難住了，他苦苦思考了兩三年，到1654年才算有了點眉目。于是他寫信給的好友費馬，兩人討論結果，取得了一致的意見：賭友應得64金幣的。
通過這次討論，開始形成了概率論當中一個重要的概念——數學期望。這時有位荷蘭的數學家惠更斯在巴黎聽到這件新聞，也參加了他們的討論。討論結果，惠更斯把它寫成一本書叫《論賭博中的計算》（1657年），這就是概率論最早的一部著作。
概率論的應用在他們之后，對概率論這一學科做出貢獻的是瑞士數學家族——貝努利家族的幾位成員。雅可布·貝努利在前人研究的基礎上，繼續分析賭博中的其他問題，給出了“賭徒輸光問題”的詳盡解法，并證明了被稱為“大數定律”的一個定理，這是研究等可能性事件的古典概率論中的極其重要的結果。大數定律證明的發現過程是極其困難的，他做了大量的實驗計算，首先猜想到這一事實，然后為了完善這一猜想的證明，雅可布花了20年的時光。雅可布將他的全部心血傾注到這一數學研究之中，從中他發展了不少新方法，取得了許多新成果，終于將此定理證實。不過，首先將概率論建立在堅固的數學基礎上的是拉普拉斯。從1771年起，拉普拉斯發表了一系列重要著述，特別是1812年出版的《概率的解析理論》，對古典概率論作出了強有力的數學綜合，敘述并證明了許多重要定理，這是一部繼往開來的作品。這時候人們最想知道的就是概率論是否會有更大的應用價值？是否能有更大的發展成為嚴謹的學科。
概率論在20世紀再度迅速地發展起來，則是由于科學技術發展的迫切需要而產生的。1906年，俄國數學家馬爾科夫提出了所謂“馬爾科夫鏈”的數學模型。1934年，前蘇聯數學家辛欽又提出一種在時間中均勻進行著的平穩過程理論。20世紀初完成的勒貝格測度與積分理論及隨后發展的抽象測度和積分理論，為概率公理體系的建立奠定了基礎。在這種背景下柯爾莫哥洛夫1933年在他的《概率論基礎》一書中首次給出了概率的測度論式定義和一套嚴密的公理體系。他的公理化方法成為現代概率論的基礎，使概率論成為嚴謹的數學分支。
（1）概率論在保險中的應用。
保險是一項使投保人和保險公司能夠同時取得利益的活動，投保人繳納一定數額的保險金，如果遇到投保范圍內的問題時，保險公司將支付投保人數倍甚至更多的金額，能夠在一定程度上幫助投保人解決問題。若是投保人沒有出現問題時，其繳納的保險金是不予以退還的。一般情況下，投保人遇到問題的'概率是相對定的，那么保險公司就需要確定合理的倍率來保證公司的盈利，這就涉及到了概率的應用。
（2）概率論在投資中的應用。
俗話說，不要把雞蛋放在一個籃子里面。同樣，這個原理也可以運用于投資中，在購買股票的時候，購買多支股票的要優于購買一支股票，這里可以用概率的方法進行解析。
（3）概率論在交通設施中的應用。
隨著城市人口的增加，城市車輛數目的增多，也就出現越來越嚴重的交通問題。怎么樣合理安排路線，成為了交通設施建設中的一個重要環節。而某一時間，某一路線，某一位置會面臨怎樣的交通狀況，是可以運用概率的方法計算出來，正確的處理各種可預測的交通問題，就能為人民的生活出行營造一個舒適的環境。
（4）概率論在密碼學中的應用。
隨著電腦的普及，電子文件所占的比重越來越大，在廣泛使用的同時，怎樣保證其安全性和可靠性呢？這就出現了常見的加密文件。加密文件中密碼的存在極大的加強了文件的安全性，采用加密措施的文件，其被破譯出來的可能性很小。這一點可以通過概率計算的方法加以驗證。
（5）概率論在市場營銷中的應用。
生產商，銷售商，經濟活動中的各個角色在從事一定的經濟活動中都需要考慮這一活動所帶來的結果，通俗的來說，就是要考慮其所得的利益。那么，銷售商在進貨的過程中就需要考慮到市場的需求量，產品的價值等綜合問題，以獲取最大的利益。隨著社會的不斷發展，概率論與數理統計的知識越來越重要。目前，概率論與數理統計的很多原理方法已被越來越多地應用到交通、經濟、醫學、氣象等各種與人們生活息息相關的領域。
總之，在科學技術日新月異的今天，概率論將在各個行業發揮不可替代的作用。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇二
企業管理工作離不開有效的管理方法，為此，必須摸清經濟發展及價值規律，以防企業各項活動盲目、主觀地開展，導致最終失敗，因此，企業經濟研究工作十分重要。企業經濟研究內容主義包括了經濟的發展趨勢、特征及走向等，對此類內容的分析和研究，也需收集大量數據、材料，也離不開數理統計方法，如平均指標、動態數列等。由此可知，數理統計為企業經濟研究工作提供了所需數據與資料，客觀反映了企業的生產與經營情況，為企業各項經濟活動運行提供了重要的參考。
為了推動企業健康發展，提高經濟、社會效益，必須加強企業管理，提高管理水平，這一過程離不開數理統計工具的運用。主要體現在如下方面：
1.產品質量控制。
企業所生產產品的質量并非一成不變，每批次產品的質量多多少少都存在差異性，這主要是由于諸多隨機、難以控制的以及突發性可控等因素引發的。若產品生產過程只受到隨機因素的影響，則稱該過程為統計控制狀態，此時其質量特征值服從正態分布，依據正態分布的性質可知，生產過程以"千分之三"為依據進行質量控制，以便實現事前控制，避免不合格產品出現，有助于企業經濟效益的大幅提升。
2.產品質量管理。
采用質量控制圖旨在對生產工序進行監控，確保其處于統計控制狀態下，最大限度地減少不合格產品出現，但是，產品最終檢驗仍很有必要。對所有產品進行檢驗是難以實現的'，此時，需要運用數理統計中的"小概率事件原則"，采用一次抽樣檢驗對產品合格與否進行推斷。
3.管理決策分析。
1939年，統計學家瓦爾特首次提出了"決策理論"進行假設檢驗及參數估計。制定決策四大步驟如下：一是明確決策制定目標；二是找出可行性的方案；三是選擇方案；四是對已選方案加以評價。決策分析需要以中心準則--期望值方法為依據，進行最優方案的選擇，并按照最優方案加以執行。隨著信息咨詢公司的大量出現，若決策過程中開展了試驗、調查，獲取了附加信息，即可對先驗概率進行修正，獲取后驗概率，該概率涵蓋了所有經驗和方法，并吸收借鑒了試驗與調查信息，能夠正確加以決策，極大地提升了企業管理決策的期望效益。
隨著經濟體制改革的逐步深入，數理統計在企業管理中所發揮的作用也越來越廣泛。企業管理者應加強數理統計理論及方法的運用，找出生產、管理中的大量數據、信息中所隱含的規律，為生產實踐活動提供參考和指導。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇三
婚姻狀況：未婚民族：漢族。
培訓認證：未參加?身高：168cm。
誠信徽章：未申請?體重：
人才測評：未測評。
我的特長：
求職意向。
人才類型：在校學生。
應聘職位：家教：，兼職教師：
工作年限：1職稱：
求職類型：兼職可到職日期：隨時
月薪要求：1000以下希望工作地區：廣州,廣州,。
工作經歷。
家教起止年月：-03～-08。
公司性質：所屬行業：
擔任職位：
工作描述：
離職原因：
志愿者經歷。
教育背景。
畢業院校：廣州大學。
最高學歷：碩士獲得學位:?畢業日期：-07
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇四
早在2500年以前，儒家代表人物孔子把教育內容分為德行、言語、政事、文學四科，其中以德行為根本。而德育方法由不同層次的方法構成的，特別是方法論層次上的德育方法，如因材施教法。既然不同的學生自身的特點不同，那么在教學中就應采用不同的教育，我們所提出的分層次教學思想，就源于孔子的因材施教。
近年來，隨著教育改革的深入，本科教育從精英化向大眾化進行轉變，高等院校招生規模大幅度地增加，醫科院校入校學生的數學基礎和學習能力參差不齊。而大學生由于其專業對概率與數理統計知識的要求不同，其學習目標和態度不盡相同，這就使得大學生對該課程的需求有了進一步的分化；同時由于不同學生的數學基礎和對數學的興趣愛好也不盡相同，對數學學習的重視程度和投入有很大差別。在長期的教學實踐中我們深刻地體會到，為了在有限的課堂教學時間內盡可能地滿足各層次學生學習的需要，滿足各專業后續課程學習的前提下，最大程度地調動學生的學習積極性，必須推行分層次教學，提高數學教學的質量[1，2]。
自1995年國家教委立項研究“面向21世紀非數學類專業數學課程教學內容與課程體系改革”以來，對于數學教育在大學教育中應有的作用，國內數學教育界逐漸認識到，我國高等院校的規模水平、專業設置、地區差異、師資力量、生源優劣都相去甚遠。而隨著我國高等教育大眾化趨勢的步伐加快，這些差距到21世紀更加凸顯，分層次教學法的提出必然是大學數學教學的規律。這也是我們在進行大學數學分層次教學研究時的一個基本出發點。我校在概率論與數理統計的教學實踐中提出分層次教學，是在原有的師資力量和學生水平的條件下，通過分層次教學，充分滿足各專業各水平不同層次學生的數學素質的要求，最大限度地挖掘學生的潛能，引導學生發揮其優勢，使每個學生都能獲得所需的概率統計知識，同時能夠充分實現學校的教育功能和服務功能，達到教書、育人的和諧統一[3]。
我校是一所醫學院校，早期的概率統計教學常常采取“一刀切”、“齊步走”的教學方法，統一教學大綱、教學實施計劃、教學方法、考核要求，并未針對數學基礎的不同采取不同方法，這造成基礎好的學生“吃”不夠，基礎差的學生“吃”不了，課程結束后并未達到理想的教學效果。
概率論與數理統計有別于其他學科，理論性和應用性都很強，這就決定了教師在教學中的參與和學生的自主學習都必不可少。因此，課堂教學中一方面要以學生為主體，以學為中心，另一方面要發揮教師的主導作用，積極組織、引導學生，促進學生更好地學習。
高等教育具有大眾化、多樣化，本質上講應該是個性化的。而素質教育的最大特點之一是要面向全體學生，挖掘每個學生的潛力，發揮每個學生的個性特長，提高全體學生的素質和能力[4]。但是由于擴招，新生素質呈下降趨勢，即使在我校，在校學生由于受遺傳、家庭、學校、社會環境等因素的影響，其水平差異、層次差異也很明顯，即具有層次性。而分層次教學則承認學生的個體差異，在教學過程中針對不同層次學生的不同個性、不同的數學基礎和學習能力以及不同專業設計不同層次的教學目標，根據不同的教學內容，運用不同的教學方法和教學手段，從而使學生在自己原有基礎上進行合理地學習，在基礎知識和應用能力方面得到充分發展，先后達到教學大綱的要求[5]。
3.1層次劃分。
3.1.1按專業不同進行劃分根據各專業對概率統計知識的不同要求，采用不同的教學大綱，確定不同類別學生所必須掌握的知識點。目前我們面對生物醫學工程專業開設《概率論與數理統計》，教材采用同濟大學主編的《概率統計簡明教程》，在教學過程中提出"強化理論，增加實例，適當應用"的教學指導思想，重在培養學生隨機思維能力和提高統計素養，為今后解決一些涉及概率知識的醫學工程隨機模型打好基礎；面向藥學與生物技術專業開設《概率論與數理統計》，教材采用第二軍醫大學主編的《醫藥數理統計方法》，教學中提出“淡化理論，增加實例，強調應用”的教學指導思想，在該專業的教學中加強了統計知識的學習，重在統計方法的講解上，通過教學使學生具有較強的隨機數據分析和應用統計軟件的能力；面對臨床醫學、預防醫學、醫學檢驗、醫學影像、高原醫學、核醫學等專業我們開設《軍事醫學統計學》，教材由我校統計學教研室主編，教學過程中強調統計的“適用性”，重在要求學生軍隊衛生統計學的相關內容，理解醫學統計學中的重要名詞概念，能正確區分資料類型；而面對其余專業開設《概率論與數理統計》、《趣味概率論》選修課，旨在讓更多的醫學生了解概率論基礎知識以及統計方法，為后續課程打好基礎。
3.1.2根據學生的數學基礎進行劃分由于概率論與數理統計的學習與高等數學知識的掌握程度有顯著關系，因而我們在教學過程中根據高等數學的成績，按程度將同一專業學生劃分為a,b,c三個層次。但由于目前受同一專業的課程安排情況、教室數量以及教師人數等條件的限制，我們只能要求教師在同一班次教學中采取相應的各種措施，在授課內容的重新組織和授課方式上多下功夫。
a層次：此類學生學習勤奮，喜歡數學，數學基礎扎實，智商和情商均很高，愛動腦、勤動手，自學能力強，將概率論與數理統計看成一門“我要學”的課程，自我約束能力強，成績優秀。
b層次：此類學生智商較高，對數學無所謂喜歡或不喜歡，將其看成一門“要我學”，只是需要被考核的課程來看，主動學習能力不夠，數學基礎知識不夠扎實，成績中等。
c層次：此類學生通常表現不喜歡數學，對概率論與數理統計學習的自信心不足，數學基礎知識和邏輯思維能力較差，學習無自覺性，學習成績差。
3.2分層次教學。
3.2.1教學過程根據各教學層次制定切實可行的教學大綱，嚴格按照教學大綱，制定教學計劃、選用教材、實施分層次考核，根據分層次教學大綱，不斷擴充教學內容，提高教學質量。同時，概率統計課程盡量被安排在相同的時間上課，這使得任課教師能夠在課后及時交流進度、切磋教學中出現的問題，以便形成良好的風氣和習慣。
為了提高學生的學習興趣，在教學內容上要求直觀、生動，盡量多的介紹概念的實際背景和方法的實際應用。
a層次：約占總人數的15%，根據本層次學生的特點，在完成本科教學的基礎上，增加某些數學內容，使學生能更深入地掌握概率與統計理論知識，培養數理思維能力和邏輯推理能力。并根據不同知識點提出實際問題，引導學生思考，達到知識應用的拓展。
b層次：約占總人數的75%，針對該類學生，教師重點在于提高課堂教學質量，讓學生牢固掌握課程標準中所要求掌握的知識。
c層次：約占總人數的10%，對此類經常無法跟上教學任務的學生，在課堂教學和批改作業后，我們安排輔導教師統一進行習題講評，采取課后答疑、網上答疑相結合的方法，及時解決學生在學習上的困難。
每次課后均有作業讓學生完成，以達到鞏固和提高。作業分三個內容：一是基礎類(c層次)，主要是對基本概念的理解、方法的運用；二是綜合類(b層次)，含基礎類和綜合性作業；三是提高類(a層次)，主要為綜合性練習和實際應用問題的解決。
3.2.2考核形式由于學生分為3個不同層次，為達到更大程度挖掘優生潛力，激勵中等生，鼓勵差生，我們對該課程的成績構成進行改革，其中卷面成績占70%，30%為平時成績。平時成績由教師控制，根據作業完成、課堂回答問題等情況打分。
3.3利用現代化信息技術分層次教學。
隨著現代化信息技術的發展，網絡已成為現代化教學的一種手段。由于授課時數有限，很多學生不滿足于課堂上與教師的面對面交流，而希望課后能與教師做更多的互動，以得到學習上的幫助。為此，我們從以下三個方面對分層次教學進行輔助：
3.3.1開設專業站為搭建起教與學雙方的橋梁，更好地讓教師與學生進行溝通，我們于2002年在校園局域網開設了數學教學網站，包括《概率論與數理統計》課程的文字、圖片、聲音及視頻等資料，為學生學習專業知識和建模提供平臺，運行良好。所有的課程均上傳于ftp以及本網站的教學專區，方便學生查閱、學習，并建有留言交流，幫助學生學習的'反饋和老師及時掌握學生的學習情況。同時含專業軟件，如matlab7.0、matlab2007、lingo8.0、lindo6.0和spss13.0,完全滿足教學需要，效果顯著。學生可以通過網站了解該門課程的相關情況，包括：授課教師基本情況、課程標準、教學實施計劃等。同時增加有關概率統計應用方面的網頁鏈接，為學生深入學習該門課程搭建橋梁。
3.3.2建立試題庫為考察學生對該課程的學習情況，對概念的理解、方法的應用程度，達到最終掌握概率與統計相關知識的目的，我們建立了質量較高的試題庫。通過多年的教學實踐，不斷完善、調整，已經能夠基本滿足教考分離的考試模式。試題庫中的試題數量大(授課學時50學時，試題庫含1500道題)，題型多樣(含單選、多選、填空、判斷、分析等題型)，試題緊密圍繞知識點展開，按難度系數從0.1到0.9劃分為9個等級，可針對不同層次的學員進行考試命題。題庫由專人負責管理和維護，試題庫的設置保證考卷能客觀、全面地考察學員的學習效果。對每次考試試卷均進行難度、可信度等分析。通過對多班次考試成績分析，結果表明本課程考試的效果好，可信度較高。
3.3.3建設網絡課程為了更好地幫助學生學習，我們于2008年建設《概率論與數理統計》網絡課程。主要包含兩大板塊：課程配置和教學組織。課程配置中包含多媒體課件、電子教案、網絡教材、視頻；教學組織中包含網上作業、教師解答、學生通過自行組卷、老師批改等進行自主練習。通過網絡課程可以讓a類學生學得更深、更精，b類學生掌握基礎知識更扎實，而對于在課堂上不能及時掌握知識的c類學生可以再次學習，更好掌握基本內容、基本方法。
通過5年來的教學實踐，本著"以學生為主體，教師為主導，以知識應用為目的"的教學思想，我校在本科生《概率論與數理統計》課程中施行分層次教學法已經初步收到了較好的效果。首先在分層次教學中，作為主導者，教師本身素質也得到了提高：同一個教學班次分3個層次，不同層次學生水平差異較大，這對教師的講授能力提出挑戰，需要針對本班次各層次制定教課的內容，并采用靈活多變的教學方式進行知識的講解；其次，通過分層次教學，作為主體的學生，在教師的協助與督促下，學生的學習潛力得到開發，不同層次學生自主獲取知識和應用知識的能力得到明顯提高，數理思維能力和邏輯推導能力得到發展。近3年來我校共組織113隊(本科生337人)參與全國大學生數學建模競賽，獲得全國一等獎13項，二等獎12項；重慶市一等獎47項，二等獎16項的優異成績，位居重慶市高校前列，得到全國組委會、重慶市教委、重慶市賽區和學校領導的高度肯定。
我們認為通過《概率論與數理統計》課程分層次教學的進行，有利于學生個性化的發展，是一種值得推廣的教學模式，也是一種適應社會改革與進步的舉措，我們對加強大學數學課群的整體建設、規范化管理做了積極的探索和努力，為今后全面提高概率統計，以及大學數學的教學質量提供了科學的依據，奠定了堅實的基礎。
1高等學校工科數學課程指導委員會(本科組).關于工科數學系列課程教學改革的建議：數學與教材研究。高等教育出版社，1995.
2劉黎，等。分層次培養：理念與實踐。遼寧教育研究，2004,5:48～50.
3郭斯，羅海鷗。高校文化素質教育分層推進模式的思考與實踐。高校探索，2004,3:78～80.
4裘哲勇。高校數學分層次教學的研究與實踐。國際教育工程，2005,3:315～318.
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇五
摘要：
在現實世界中，隨著科學的發展，數學在生活中的應用越來越廣，無處不在。而概率統作為數學的一個重要分支，同樣也在發揮著越來越廣泛的用處。概率統計正廣泛地應用到各行各業：買保險、排隊問題、患遺傳病、天氣預報、經濟預測、交通管理、醫療診斷等問題，成為我們認識世界、了解世界和改造世界的工具，它與我們的實際生活更是息息相關，密不可分。
關鍵詞：
概率論,概率論的發展與應用正文。
說起概率論起源的故事，就要提到法國的兩個數學家。一個叫做帕斯卡，一個叫做費馬。帕斯卡是17世紀有名的“神童”數學家。費馬是一位業余的大數學家，許多故事都與他有關。1651年，法國一位貴族梅累向法國數學家、物理學家帕斯卡提出了一個十分有趣的“分賭注”問題。這兩個賭徒說，他倆下賭金之后，約定誰先贏滿5局，誰就獲得全部賭金。賭了半天，a贏了4局，b贏了3局，時間很晚了，他們都不想再賭下去了。
那么，這個錢應該怎么分？是不是把錢分成7份，贏了4局的就拿4份，贏了3局的就拿3份呢？或者，因為最早說的是滿5局，而誰也沒達到，所以就一人分一半呢？這個問題可把他難住了，他苦苦思考了兩三年，到1654年才算有了點眉目。于是他寫信給的好友費馬，兩人討論結果，取得了一致的意見：賭友應得64金幣的。
通過這次討論，開始形成了概率論當中一個重要的概念—————數學期望。這時有位荷蘭的數學家惠更斯在巴黎聽到這件新聞，也參加了他們的討論。討論結果，惠更斯把它寫成一本書叫《論賭博中的計算》（1657年），這就是概率論最早的一部著作。
二、概率論的發展。
概率論的應用在他們之后，對概率論這一學科做出貢獻的是瑞士數學家族——貝努利家族的幾位成員。雅可布·貝努利在前人研究的基礎上，繼續分析賭博中的其他問題，給出了“賭徒輸光問題”的詳盡解法，并證明了被稱為“大數定律”的一個定理，這是研究等可能性事件的古典概率論中的極其重要的結果。大數定律證明的發現過程是極其困難的，他做了大量的實驗計算，首先猜想到這一事實，然后為了完善這一猜想的證明，雅可布花了的時光。雅可布將他的全部心血傾注到這一數學研究之中，從中他發展了不少新方法，取得了許多新成果，終于將此定理證實。不過，首先將概率論建立在堅固的數學基礎上的是拉普拉斯。從1771年起，拉普拉斯發表了一系列重要著述，特別是18出版的《概率的解析理論》，對古典概率論作出了強有力的數學綜合，敘述并證明了許多重要定理，這是一部繼往開來的作品。這時候人們最想知道的就是概率論是否會有更大的應用價值？是否能有更大的發展成為嚴謹的學科。
概率論在20世紀再度迅速地發展起來，則是由于科學技術發展的迫切需要而產生的。19，俄國數學家馬爾科夫提出了所謂“馬爾科夫鏈”的數學模型。1934年，前蘇聯數學家辛欽又提出一種在時間中均勻進行著的平穩過程理論。20世紀初完成的勒貝格測度與積分理論及隨后發展的抽象測度和積分理論，為概率公理體系的建立奠定了基礎。在這種背景下柯爾莫哥洛夫1933年在他的《概率論基礎》一書中首次給出了概率的測度論式定義和一套嚴密的公理體系。他的公理化方法成為現代概率論的基礎，使概率論成為嚴謹的數學分支。
三、概率論在生活中的應用。
（1）概率論在保險中的應用。
保險是一項使投保人和保險公司能夠同時取得利益的活動，投保人繳納一定數額的保險金，如果遇到投保范圍內的問題時，保險公司將支付投保人數倍甚至更多的金額，能夠在一定程度上幫助投保人解決問題。若是投保人沒有出現問題時，其繳納的保險金是不予以退還的。一般情況下，投保人遇到問題的概率是相對定的，那么保險公司就需要確定合理的賠率來保證公司的盈利，這就涉及到了概率的應用。
（2）概率論在投資中的應用。
俗話說，不要把雞蛋放在一個籃子里面。同樣，這個原理也可以運用于投資中，在購買股票的時候，購買多支股票的要優于購買一支股票，這里可以用概率的方法進行解析。
（3）概率論在交通設施中的應用。
隨著城市人口的增加，城市車輛數目的增多，也就出現越來越嚴重的交通問題。怎么樣合理安排路線，成為了交通設施建設中的一個重要環節。而某一時間，某一路線，某一位置會面臨怎樣的交通狀況，是可以運用概率的方法計算出來，正確的處理各種可預測的交通問題，就能為人民的生活出行營造一個舒適的環境。
（4）概率論在密碼學中的應用。
隨著電腦的`普及，電子文件所占的比重越來越大，在廣泛使用的同時，怎樣保證其安全性和可靠性呢？這就出現了常見的加密文件。加密文件中密碼的存在極大的加強了文件的安全性，采用加密措施的文件，其被破譯出來的可能性很小。這一點可以通過概率計算的方法加以驗證。
（5）概率論在市場營銷中的應用。
生產商，銷售商，經濟活動中的各個角色在從事一定的經濟活動中都需要考慮這一活動所帶來的結果，通俗的來說，就是要考慮其所得的利益。那么，銷售商在進貨的過程中就需要考慮到市場的需求量，產品的價值等綜合問題，以獲取最大的利益。隨著社會的不斷發展，概率論與數理統計的知識越來越重要。目前，概率論與數理統計的很多原理方法已被越來越多地應用到交通、經濟、醫學、氣象等各種與人們生活息息相關的領域。
總之，在科學技術日新月異的今天，概率論將在各個行業發揮不可替代的作用。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇六
縱觀新課標人教版初中數學統計與概率章節。筆者始終感覺用鍵盤問題做數學模擬實驗的教學載體。我們發現初中數學模擬實驗求概率的設計與應用可從以下角度思考和探索。
初中數學，模擬實驗，求概率。
縱觀新課標人教版初中數學統計與概率章節，筆者始終感覺用鍵盤問題做數學模擬實驗的教學載體，學生探究熱情低調，究其原因主要是缺乏農村學生數學生活化的體驗。通過幾年嘗試教學與改進，我們發現初中數學模擬實驗求概率的設計與應用可從以下角度思考和探索。
2、廣泛性。避免以點代面，全盤考慮，分點試驗。讓抽樣結果盡可能反映是按研究對象的共性特征。
3、隨意性。每次實驗方案的實施不提前預設，圍繞方案任意活動，并直接獲得需要的數據。
由于隨機事件的結果具有不可預測性，往往解決相關實際問題難以從根本上把握。分清初中數學模擬實驗的適用條件，是進行有效設計和準確應用的關鍵通過對模擬實驗相關事件的綜合分析，以及與列舉法求概率相關事件的對比，我們不難發現模擬實驗求事件的概率適用條件包括每次實驗的所有可能結果不是有限個或每次實驗的各種結果發生的可能性不相等。
1、確定設計方案（如投飛鏢、做記號、數數量、拋硬幣、擲骰子、轉轉盤、等）。
2、擬定統計欄目（總數、頻數、頻率）。
3、統計相關數據，計算頻率與數據規律分析。
在做大量重復試驗時，可事先根據概率要達到的精確度確定數據表中頻率保留的數位。計算頻率一般保留兩位或三位小數。
4、估計事件概率，獲得最有價值的數據（用頻率估計概率）。
通常用頻率估計出來的概率要比數據表中的頻率保留的數位要少，一般要求的概率精度達到一位小數就可以了。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇七
隨著社會經濟的發展，我國人民生活質量普遍提高的同時，我國教育部門也在實踐教學過程中不斷探討鉆研，不斷改善教學方法，提高教育教學質量。特別是在計算機類專業概率統計教學方面的研究，我國眾多教育教學工作者根據學科特點進行了教學改革，取得了成效。文章對計算機類專業概率統計的實際教學進行了分析和討論，對進一步改善和提高教學質量和水平提出了建議。
在這個全球化的時代，信息技術的應用非常廣泛，所有行業的溝通與交流都需要依靠著計算技術，因此人們也越來越重視對孩子的計算機應用教育。目前，計算機專業將計算機技術和數學概率統計相結合，在變革的過程中更加有利于解決現實生活中和生產發展過程中的問題。為了給學生提供更高質量的計算機專業概率統計教學，我國高校及教育部門應該對此專業進行深入的研究探討，讓學生更加容易掌握和運用。
（1）自從我國實施改革開放的政策以來，我國各個方面都有了極大的飛躍和提高。不僅僅在經濟生產發展方面有了很大的進步，而且我國也更加注重軟實力的提高，為了提高國民素質和教育教學水平，我們應該深入研究和探討如何對計算機專業概率統計進行教學。隨著時代的發展，計算機信息技術成為各行各業生產的發展的重要支撐，經過教育改革之后，我國將概率計算的數學知識融入到計算機技術當中，大大提高了教學內容的質量和方法，給學生還是那個帶來了很多益處。首先，計算機類專業概率統計教學能夠讓學生更加全面全方位地學習概率統計知識，增強實際應用能力。這種教學模式和方法打破了以往的將理論和實際相割裂的教學問題，有助于各科知識融會貫通，對于打造和培養目前社會上需要的復合型人才有著極大的作用。
（2）學生在進行計算機類專業概率統計學習的過程中，改變了以往被動學習和機械記憶的習慣，而是在老師的引導下親自利用計算機技術進行實踐，自己主動探索，培養一種合作探究的氛圍，不僅提高了學習的效率，而且開創了新的教學和學習模式，學生能夠將理論知識和社會實踐相結合，在概率統計領域熟練地應用計算機進行操作，大大減輕了工作負擔，縮減了工作時間，對于企業來說具有實際意義。
（3）計算機類專業概率統計除了對學生有著積極意義，也對于教師的教學研究和改革有著推動作用。為了更好地發展計算機類專業概率統計，相關教育工作者也應該吸取國內外教育經驗，取長補短，不斷改善教育教學制度，提高教學效率，研究出一種學生更容易接受和理解的教學方法，讓學生在探索的過程中提高對學習的興趣。因為計算機類的專業概率統計相較于其他專業需要更多的嚴謹思考和邏輯條理性，需要運用計算機來進行可見展示，對數據進行統計和分析，進而得出結論，因此，教師應該學會引導學生，開拓思維，以經典案例為標準進行學習和探討。
（1）要想讓學生在計算機類專業概率統計方面取得優異的成績，教師應該從自身做起，創新教學模式，改變教學方法，最大限度地讓學生感到學習的樂趣，進而主動學習。概率統計在理論上來說是一種對日常生活中某種現象出現的幾率做統計進而得出規律的一門學科。如果想要得出某種規律，必然要求學生進行大范圍的實踐和數據收集，才能降低事物發展的偶然性，提高規律的準確性。但是，對于目前的課堂教育現狀來說，在課堂上進行大量的實踐是不現實的，還缺乏這種條件。因此，計算機類專業概率統計教學完美地解決了這個問題，以計算機設備為依托，可以讓學生利用互聯網技術廣泛搜集資料，進行專業的經典模擬實驗等，能夠完成以往所不能實現的教學，突破了場地的局限，為學生創造了更大的發展空間。
（2）在計算機類專業概率統計教學過程中，教師除了可以引導學生利用互聯網進行模擬實驗，而且還可以利用多媒體技術制作ppt課件等，里面可以加入各種元素為學生展示一個非常生動形象又直觀的教學。學生可以通過計算機的大屏幕看到各種數據曲線的動態展示以及變化趨勢，非常容易理解概率統計的教學內容，進而總結得出數據的規律性。計算機類專業概率統計教學不僅融會了圖形繪畫、模擬主動以及大量的數據資料，而且有利于營造一個輕松快樂的學習氛圍，有助于學生在學習中找到樂趣便于理解，而不是枯燥的記憶。在進行概率統計的教學過程中，教師應該注重計算機的利用問題，在長期的實驗教學過程中，計算機技術對概率統計的學習和教學發揮了重大的作用，因此，教師本身也應該提高自己的職業素養，主動聯系和提高計算機技術，學會使用多媒體為學生上課。
（3）計算機類專業概率統計教學中應用的思想是將計算機的強大功能和復雜的概率統計工作結合起來，兩者實現互補，通過使用計算機不僅大大減輕了實際工作過程中工作人員的負擔，而且面對復雜龐大的數據，能夠有條不紊地進行統計，提高了工作的精準度。特別是在現代這個信息社會，我們應該跟上技術創新的腳步，擯棄傳統的老套又復雜的概率統計方法，利用計算機軟件來進行直觀生動的數據統計。這種教學模式固然有很多好處，但是對教師的要求也更加嚴格。因為在教學過程中要利用多媒體技術引導學生進行學習，所以教師應該對計算機的各個方面很熟悉，能夠很好地進行利用。為了提高教師自身的素質，學校可以專門組織相關專業的教師進行集中培訓，爭取提高每一位老師的計算機掌握技能，這樣教師才能更好地在計算機專業概率統計教學過程中施展自己的才能，更好地將知識傳達給學生。
（1）概率統計是一項比較復雜的工作，它涉及很多的數據，而且要求較高的準確性，所以在學生學習的過程中會感到枯燥乏味，如果教育工作者加入計算機技術進行講解，不僅能夠將教學內容完整清楚地傳達給學生，而且對于概率統計中用到的復雜公式和常用原理，計算機也具備相應的功能，可以說是非常先進又便利的教學模式了。這種計算機類專業概率統計目前已經得到我國教育工作者的廣泛使用，并且取得了很好的實踐效果，未來應該持續推進這種教學方法，跟上信息時代的發展，利用科學技術來進行教學。
（2）在課堂上，教師可以通過多媒體向學生展示計算方法和過程，或者通過概率統計模型教授學生解決一些日常生活中的實際問題，讓學生將所學到的理論知識運用到實際當中，具有很大的實踐教學意義。但是，事物沒有完美的，計算機類專業概率教學也存在著一些我們需要注意和避免的問題。因為，計算機是嚴謹的'是機械的，是受人操控的，所以只能完成一些機械的數據統計和計算，而對學生的大腦開發和思維開拓需要學生自己去總結，掌握概率統計的基本方法和概念。但是，從事物發展的整體結構來看，計算機類專業概率統計教學還是有著非常多的優點，它不僅創新了我國教育的教學模式，提高了教學質量和效率，而且推動了我國概率統計專業的發展。
（3）在計算機類專業概率統計教學過程中，教師應該注意培養學生的動手實踐能力和獨立思考能力以及合作交流能力。因為，概率統計的學習從長遠來看是要應用到實踐生活中才具有意義的，因此，在尋找數據規律性的時候，教師應該引導學生主動探索，提高學生的綜合實踐能力。學生除了要掌握概率統計相關的概念和計算公式，還要學會如何分析和解決問題，從根本上提高知識遷移的能力，而不是以往的死記硬背。
在這個計算機技術廣泛應用的時代，計算機類專業概率統計教學發揮出了巨大的優勢，為我國教育領域提供了新的理念。教師在教學過程中，應該根據學生自身的特點以及概率統計的學科特點進行因材施教，利用計算機技術加以輔助，積極和學生進行溝通交流，遇到學生難以理解的重難點，老師應該和學生一切共同探索，尋找問題的答案。計算機類專業概率統計需要我國教育工作者不斷地研究和創新，爭取取得更大的成績。
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概率論與數理統計論文（通用20篇）篇八
統計與概率主要研究現實生活中的數據和客觀世界中的隨機現象，它通過對數據收集、整理、描述和分析以及對事件發生可能性的刻畫，來幫助人們作出合理的決策。為了更好地了解世界，我們必須學會處理各種信息。所以在教學中我認為統計教學組織和概率教學組織的主要策略應有以下幾點：
1、關注學生對現實生活的經歷。
再如，在統計量中，描述數據集中趨勢的特征的一個重要的概念就是“平均數”，如何來組織這個內容幫助兒童理解它的含義就顯得很重要了。如向學生呈現這樣一道題：小明身高是1.4米，他根本不會游泳。那么他到一個平均水深是1.2米的游泳池中，會不會有生命危險？“小強所在的班里平均身高是1.5米，而小明所在班級的平均身高是1.4米。能不能判斷小強和小明誰更高些？”呈現這樣的實際問題，讓學生通過多次辨析來真正理解平均數的意義。
2、增強學生再數學生活中的體驗。
在教學過程中，我們不能把一些統計知識簡單的當作一些表示概念的詞匯記憶，或當作一種程序性的技能來反復操作，而應盡可能的組織活動增加學生在學習過程中的體驗。如：對低年級的學生來說，可以通過列表的方式來體驗統計的意義。又如：統計圖表的制作不只是一個簡單的技術問題，而是在制作過程中體驗和理解統計圖表意義的問題。不是一個簡單的數據堆砌過程，而是一個對數據理解的過程，例如讓學生調查：調查一下自己5歲到10歲之中，每年體重變化情況。這樣一個問題，對學生來說就不是一個簡單的數據獲得的問題，更重要的是如何處理這些數據的問題。一個簡單的方法，就是將這些數據列成一張統計表。然而，這些數據被這樣羅列后，只是反映了事實，似乎還是不能反映出某種規律性的趨勢來。于是，學生可能就會去進一步嘗試，他們可能會嘗試將這些數據用條形統計圖的方式呈現出來。
這樣的圖雖然直觀的反映了在不同年段的體重的不同，但還是不能反映某種變化的規律性的趨勢。怎么辦？學生肯就會再去進一步嘗試，將這些數據用其他方法，就這樣，在一定的時間段內，自己體重的變化就會用更直接的方法呈現出來，那就是折線統計圖。
所以，我們在講統計一課時，應注重學生的日常經驗，從學生的生活出發，讓學生在經歷一個具體情景中活動中去體驗，去認識。去構建。
1、親歷隨機環境，消除學生錯誤認知。
概率的一些觀念，往往只能靠多次的親身體驗才能形成。由于學生過去接觸的主要是確定性事物，對于不確定性事物的認識非常有限，因此學生都存在著一些概率方面的錯誤認知。消除學生的錯誤認知，建立正確的概率知覺是概率教學的一個重要目標。要實現這一目標，必須讓學生親自經歷對隨機現象的探索過程。在概率教學的初始階段，教師應通過真實數據、活動和直觀模擬，創造情景以鼓勵學生檢查、修改或更正他們對概率的信念和常見錯誤的認識。首先，可以引導學生猜測結果發生的概率，然后讓學生親自動手進行實驗，收集實驗數據，分析實驗結果，并將所得結果與自己的猜測進行比較，必要時可以建立概率模型，并與實驗結果聯系起來。學生在此過程中盡管將自己的最初猜測、實驗結果和概率理論進行比較，這將有利于促進他們修正自己的。錯誤經驗，建立正確的概率直覺。其次，對于學生的一些回答，教師不能僅僅簡單地判斷其對錯，而應該深究學生回答的理由，因為即使是正確的答案，其背后也可能是錯誤的理由。為了消除學生的錯誤認知，教師應該要求學生說出理由，并有針對性地適時幫助學生，使其建立正確的概率認識。
2、合理選擇素材，豐富學生生活經驗。
運用概率的對象大多來源于生活，其教學自然也不能脫離生活實際，教學中教師可以對教材進行二次開發，選擇較為貼近生活實際的素材，為學生提供問題的實際背景，這樣不但有助于學生對相關知識的理解，還能讓學生感受數學在生活中的應用價值，豐富他們的生活經驗。例如，生活中有些商家經常舉行“搖獎”活動，如只要購物滿百元，就可以通過轉動轉盤來進行兌獎，即只要轉動轉盤，指針指在哪個區域內，就是幾等獎。通過對這類問題的討論和研究，學生可以了解到一等獎的可能性最小，不但加深了對可能性的認識，也了解了商家搞活動的用意，也為形成隨機意識提供了素材和可能性。
3、靈活操作實驗，提高活動思維含量。
在概率教學中，常常需要做實驗，讓學生在活動中體驗很重要，而活動前、活動中、活動后的思考更重要。沒有思考，學生對概率知識的理解只是一種機械的模仿或照搬，涉及的也只是知識的表層，甚至有些學生一無所獲。只有經過學生主動地從個體出發對新知進行深層次的思考，才能達到掌握知識本質的目的，并運用到實踐中去。教師不應該把“做實驗”變為“講實驗”，而應該逐步引導學生去體驗、去思考，這樣才能豐富學生對隨機事件的體驗，更深刻地領會概率的思想方法，并在不斷的思考、探索中得到思想的升華，進一步把握住概率的本質。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇九
概率論與數學分析是數學的兩個不同分支,數學分析是確定性數學的典型代表,概率論則是隨機數學的典型代表。由于兩者所研宄的方向不同，故它們的發展道路大相徑庭,但是在各自的發展過程中二者卻又緊密地結合在一起,數學分析的發展為概率論奠定了基礎，而概率論中隨機性、反因果論也逐漸滲透到數學分析當中，推動著數學分析的發展。研宄概率論與數學分析兩者之間的相互關系，并尋繹概率論在解決數學分析中某些比較困難的問題的方法、思想，是很有意義的。
1.數學分析對概率論的滲透與推動。
1933年，蘇俄數學家柯爾莫哥洛夫以集合論、測度論為依據，導入了概率論的公理化體系，概率論得以迅猛發展,在其迅猛發展的道路上，數學分析的思想與方法隨處可見。
1.1集合論與概率論的公理化體系。
由于數學的研究對象一般都是具有某種性質或結構。世紀數學分析的嚴密化過程當中培育出來的，兩者之間是源和流的關系；又由于勒貝格積分建立了集合論與測度論的聯系，進而形成了概率論的公理化體系；因而集合論對概率論的滲透，可視為微積分對概率論的一次較有力的.推動。
數學分析中主要有黎曼積分和勒貝格積分兩種。黎曼積分處理性質良好的函數時得心應手,但對于級數、多元函數、積分與極限交換次序等較為棘手的問題時，常常比較困難。勒貝格積分的出現,使黎曼積分遇到的難題迎刃而解,微積分隨之進化到了實變函數論的新階段。有了勒貝格積分理論以后,集合測度與事件概率之間的相似性便顯示出來了。不僅如此,測度論中的幾乎處處收斂與依測度收斂,實質上就是弱大數定律與強大數定律中的收斂。1933年,蘇俄數學家柯爾莫哥洛夫，建立了在測度論基礎上的概率論的公理化體系2,統一了原先概率的古典定義、幾何定義及頻率定義紛爭不一的局面。他建立的公理化體系，具備了獨立性、無矛盾性、完備性的公理化特征,確定了事件與集合、概率與測度的關系，使集合論加盟概率論。概率論在堅實的公理化基礎上，已成為一門嚴格的演繹科學,取得了與其他數學分支同等的地位，并通過集合論與其他數學分支密切地聯系著。
1.2傅立葉變換與特征函數傅立葉級數是數學分析中十分有效的工具。事實上，不僅是傅立葉級數,還有傅立葉積分、傅立葉變換等等也都是數學分析中的重要工具。它們除了在數學分析領域內發揮著重要的作用之外，也已滲透到了概率論領域當中。其中，把傅立葉變換應用于分布函數或密度函數，就產生了所謂的“特征函數”于是，對于處理獨立隨機變量和與隨機變量序列的問題,就顯得十分方便了。
在數學分析中有如下定理：
正是由于概率論運用了傅立葉變換的這些相關知識，構造和引進了特征函數,使多維隨機變量分布、極限分布研宄更便捷,從而把概率論的理論研宄推進一個嶄新的階段。
1.3雅可比行列式與隨機變量函數的分布在數學分析當中，我們所接觸的函數大多是顯函數，但除了顯函數外，也常會遇到另一種形式的函數一隱函數,尤其是隱函數組。為了確定所給方程組的隱函數組是否存在,德國數學家雅可比在偏微分方程的研宄中，引進了“雅可比行列式”對此問題給予了解決。同樣，在概率論中，應用雅可比行列式j,可以一下子解決多維隨機變量（x,)的函數zu,)的概率分布問題。
1.4同階數量級與極限定理大數定律與中心極限定理是概率論研宄的中心問題，
也是數理統計中的理論基礎。由于兩者討論的都是隨機變量序列的極限問題,這與數學分析中的數列極限、函數列極限極為相似且聯系十分密切，因此,對于數學分析中的同階數量級方法在解決概率論的大數定律與中心極限定理的有關問題中同樣是適用的。
1.5函數與隨機變量、分布函數。
函數是數學分析中最基本的概念之一，當它被引入概率論領域以后,概率論中的許多問題便得到了簡化，從而使概率論進入了一個嶄新的階段。
隨機變量與分布函數是概率論中最為重要的兩個概念,并且都是函數,其中，隨機變量x為集函數，分布函數為實函數。在函數關系的對應下，隨機事件先是被簡化為集合，繼之被簡化為實數，隨著樣本空間轉化為數集,概率相應地由集函數約化為實函數。以函數的觀點衡量分布函數,分布函數的性質是十分良好的：單調有界、可積、幾乎處處連續、幾乎處處可導。此外，隨機變量x的數字特征、概率密度與分布函數的關系、連續型隨機變量x的概率計算等等，同樣運用了微積分的現成成果。
隨機變量與分布函數的導入,從理論上結束了概率的古典時代。概率論的公理化、體系化的動力源，不僅是集合論和測度論,更重要、更基本的,仍然是數學分析那一套理論。概率論形成體系后的快速發展,不妨視作概率論向著微積分的靠攏與回歸。
盡管隨機變量x的導入方式有一定的自由度，不具備唯一性;盡管隨機變量x的取值需服從一定的概率分布;盡管分布函數可以視為集函數，可以描述任何種類的隨機變量x的隨機性質，但是在函數的范疇內，它們的本質是一致的，既然都是函數家族的成員，就具備了確定性和因果律。
綜上可見,數學分析的思想方法，已經滲透到了概率論的各個方面。沒有微積分的推動，就沒有概率論的公理化與系統化,概率論就難以形成一門獨立的學科。
2概率方法在數學分析中的應用。
從上可知,在數學分析的滲透與推動作用下，概率論得到了飛快地發展。與此同時，由于概率論本身所具有的特征,使得數學分析中某些比較困難的問題得以高效簡捷性地解決。
2.1數學期望與不等式不等式是數學分析中的重要內容,在數學分析中不等式問題經常碰到,例如級數不等式、積分不等式等等。數學分析中可以使用多種方法進行證明這些不等式，可是證明起來卻相當不容易。然而倘若巧妙地運用概率論中數學期望性質，數學分析中的不等式問題便可以很輕易地得到證明。
概率論中數學期望的性質：
2.2中心極限定理在數學分析中的特殊作用。
概率論的中心極限定理為棣莫弗-拉普拉斯中心極限定理,林德貝格-勒維中心極限定理，林德貝格中心極限定理、李雅普諾夫中心極限定理[3]。這4個中心極限定理的建立不僅為概率論的發展開辟了廣闊的前景，同時使概率論與數學分析保持著密切地聯系。
極限是數學分析的基礎,微積分中一系列重要的概念和方法,都與極限關系密切，數學分析中有一些復雜的極限問題,用通常的數學分析方法是難以計算的，但應用概率論中的中心極限定理則可較簡便地得以解決。
由此可見,概率論不僅能解決隨機的數學問題，同樣也可以解決一些確定的數學問題,是一門同時包含著確定性和非確定性二重品格的特殊的數學學科。
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概率論與數理統計論文（通用20篇）篇十
考試內容：隨機變量、隨機變量分布函數的概念及其性質、離散型隨機變量的概率分布、連續型隨機變量的概率密度、常見隨機變量的分布、隨機變量函數的分布考試要求。
1、理解隨機變量的概念，理解分布函數的概念及性質，會計算與隨機變量相聯系的事件的概率。
2、理解離散型隨機變量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二項分布、幾何分布、超幾何分布、泊松(poisson)分布、及其應用。
3、了解泊松定理的結論和應用條件，會用泊松分布近似表示二項分布。
4、理解連續型隨機變量及其概率密度的概念，掌握均勻分布、正態分布、指數分布及其應用。
5、會求隨機變量函數的分布。
三、多維隨機變量及其分布。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇十一
首先是極限。極限在數一中還是占著很大的比重，考試的只要考查方式就是求極限，還有就是一些單調有界定理的使用。我們要充分掌握求不定式極限的種種方法，比如利用極限的四則運算、利用洛必達法則等等，另外兩個重要的極限也是重點內容;其次就是極限的應用，主要表現為連續，導數等等，對函數的連續性和可導性的探討也是考試的重點，這要求我們直接從定義切入，充分理解函數連續的定義和掌握判定連續性的方法。
雖然導數是由極限定義的，然而真正在考試的過程中，我們求一個函數的導數時，我們并不會直接用定義去求，更多的是直接從求導公式中去求一個函數的導數。導數的考查方式主要還是和其它的知識點相結合，很少直接給你一個函數讓你求導數。例如不等式的證明，函數單調性，凹凸性的判斷，二元函數的偏微分等等。換句話說，導數是一個基礎。
中值定理一般會兩年至少考一次，多是以證明題的方式出現，而且常常和閉區間上的連續函數的性子相結合，以與羅爾定理為重點。
積分與不定積分是考試的重中之重，尤其是多元函數積分學更是每年的必考題型，平均一年會出兩道大題，而且定積分、分段函數的積分、帶絕對值的函數的`積分等種種積分的求法都是重要的題型。而且求積分的過程中，特別要留意積分的對稱性，利用分段積分去掉絕對值把積分求出來。二重積分的計算，固然數學一里面還包括了三重積分，這里面每年都要考一個題目。另外曲線和曲面積分，這也是必考的重點內容。對于曲線積分和曲面積分，考查方式以格林公式和高斯公式的應用為主，大家一定要注意格林公式和高斯公式的使用條件，考試的過程中往往會在這里設置陷阱。這兩部分內容相對比較零散，也是難點，需要記憶的公式、定理比較多。
微分方程中需要熟練掌握變量可分散的方程、齊次微分方程和一階線性微分方程的求解方法，以及二階常系數線性微分方程的求解，對于這些方程要能夠判斷方程類型，利用對應的求解方法，求解公式，能很快的求解。對于無限級數，要會判斷級數的斂散性，重點掌握冪級數的收斂半徑與收斂域的求解，以及求數項級數的和與冪級數的和函數等。
數學遠沒有大家想象中的那么難，只要大家充分掌握住這些重點，根據自己的情況有針對性的復習會到達很不錯的效果，并且在有限的時間內復習數學，大家必須明確，在完成這個階段的復習之后，自己會到達一個什么樣的高度。相信經過有計劃有目標的復習，每個同學都可以使自己的綜合解題能力有一個質的提高，從而在最后的考試中考出好的成績。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇十二
3.求二維連續型隨機變量的分布或分布密度或邊緣密度函數或條件分布和條件密度;。
4.兩個或多個隨機變量的獨立性或相關性的判定或證明;。
5.與二維隨機變量獨立性相關的命題;。
6.求兩個隨機變量的相關系數;。
7.求兩個隨機變量的函數的概率分布或概率密度或在某一區域的概率。
第4章隨機變量的數字特征。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇十三
概率論與數理統計是從數量側面研究隨機現象規律性的數學理論，其理論與方法已廣泛應用于工業、農業、軍事和科學技術中。主要包括：隨機事件和概率，一維和多維隨機變量及其分布，隨機變量的數字特征，大數定律與中心極限定理，參數估計，假設檢驗等內容。
二、本課程的目的和任務。
本課程是工科以及管理各專業的基礎課程，課程內容側重于講解概率論與數理統計的基本理論與方法，同時在教學中結合各專業的特點介紹性地給出在各領域中的具體應用。課程的任務在于使學生初步掌握處理隨機現象的基本理論和方法，培養他們解決某些相關實際問題的能力。
三、本課程與其它課程的關系。
學生在進入本課程學習之前，應學過下列課程：
高等數學、線性代數。
這些課程的學習，為本課程提供了必需的數學基礎知識。本課程學習結束后，學生可具備進一步學習相關課程的理論基礎，同時由于概率論與數理統計的理論與方法向各基礎學科、工程學科的廣泛滲透，與其他學科相結合發展成不少邊緣學科，所以它是許多新的重要學科的基礎，學生應對本課程予以足夠的重視。
四、本課程的基本要求。
概率論與數理統計是一個有特色的數學分支，有自己獨特的概念和方法，內容豐富，結果深刻。通過對本課程的學習，學生應熟練掌握概率論與數理統計中的基本理論和分析方法，能熟練運用基本原理解決某些實際問題。具體要求如下：
(一)隨機事件和概率。
1、理解隨機事件的概念，了解樣本空間的概念，掌握事件之間的關系和運算。
2、理解概率的定義，掌握概率的基本性質，并能應用這些性質進行概率計算。
3、理解條件概率的概念，掌握概率的加法公式、乘法公式、全概率公式、貝葉斯公式，并能應用這些公式進行概率計算。
4、理解事件的獨立性概念，掌握應用事件獨立性進行概率計算。
5、掌握伯努利概型及其計算。
(二)隨機變量及其概率分布。
1、理解隨機變量的概念。
2、理解隨機變量分布函數的概念及性質，理解離散型隨機變量的分布律及其性質，理解連續型隨機變量的概率密度及其性質，會應用概率分布計算有關事件的概率。
3、掌握(0-1)分布、二項分布、泊松分布、正態分布、均勻分布和指數分布。
4、會求簡單隨機變量函數的概率分布。
(三)二維隨機變量的聯合分布。
1、了解二維隨機變量的概念。
2、了解二維隨機變量的聯合分布函數及其性質，了解二維離散型隨機變量的聯合分布律及其性質，了解二維連續型隨機變量的聯合概率密度及其性質，并會用它計算有關事件的概率。
3、了解二維隨機變量的邊緣分布和條件分布。
4、理解隨機變量獨立性的概念，掌握應用隨機變量的獨立性進行概率計算。
5、會求兩個獨立隨機變量的簡單函數的分布。
(四)隨機變量的數字特征。
1、理解數字期望和方差的'概念，掌握它們的性質與計算。
2、掌握二項分布、泊松分布和正態分布的數學期望和方差，了解均勻分布和指數分布的數學期望和方差。
3、會計算隨機變量函數的數學期望。
4、了解矩、協方差和相關系數的概念與性質，并會計算。
(五)大數定律和中心極限定理。
1、了解切比雪夫不等式。
2、了解切比雪夫大數定律和伯努利大數定律。
3、了解林德伯格一列維定理(獨立同分布的中心極限定理)和棣莫佛-拉普拉斯定理(二項分布以正態分布為極限分布)。
1、理解總體、個體、簡單隨機樣本和統計量的概念，掌握樣本均值、樣本方差及樣本矩的計算。
2、了解分布、t分布和f分布的定義及性質，了解分布分位數的概念并會查表計算。
3、了解正態總體的某些常用統計量的分布。
(七)參數估計。
1、理解點估計的概念。
2、掌握矩估計法和極大似然估計法。
3、了解估計量的評選標準(無偏性、有效性、一致性)。
4、理解區間估計的概念。
5、會求單個正態總體的均值和方差的置信區間。
6、會求兩個正態總體的均值差和方差比的置信區間。
(八)假設檢驗。
1、理解顯著性檢驗的基本思想，掌握假設檢驗的基本步驟，了解假設檢驗可能產生的兩類錯誤。
2、了解單個及兩個正態總體的均值和方差的假設檢驗。
3、了解總體分布假設的x2檢驗法.
五、課程內容。
理論教學內容。
第一章隨機事件及其概率。
1-1隨機事件、樣本空間。
1-2頻率與概率。
1-3古典概型。
1-4條件概率。
1-5事件獨立性。
第二章隨機變量及其分布。
2-1隨機變量。
2-2離散型隨機變量及其概率分布。
2-3連續型隨機變量及分布函數。
2-4常用連續型分布。
2-5隨機變量函數的分布。
第三章多維隨機變量及其分布。
3-1二維隨機變量。
3-2邊緣分布。
3-3條件分布。
3-4相互獨立的隨機變量。
3-5兩個隨機變量函數的分布。
第四章隨機變量的數字特征。
4-1數學期望。
4-3協方差、相關系數。
4-4矩、協方差矩陣。
第五章大數定律與中心極限定理。
5-1大數定律。
5-2中心極限定理。
6-1總體與樣本。
6-2統計量與抽樣分布。
第七章參數估計。
7-1點估計。
7-2點估計的性質。
7-3區間估計。
7-4正態總體參數的區間估計。
7-5單側置信區間。
第八章假設檢驗。
8-1假設檢驗的基本概念。
8-2單個正態總體的參數檢驗。
8-3兩個正態總體的參數檢驗。
8-4分布擬合檢驗。
實踐教學內容(習題課)。
第一章、第二章、第三章配合課堂教學內容，每章安排一次習題課，第四章和第五章，第六章和第七章，第八章安排三次習題課，共六次，每次2學時。
六、教材與參考書。
1、教材。
2、主要參考書。
七、本課程的教學方式。
本課程有其獨特的數學概念和方法，并大量向各學科滲透并與之結合成不少邊緣學科，其教學方式應注重啟發式、引導式，課堂上注意經常列舉本課程在各領域成功應用的實例，增強同學的學習熱情，講授時應注意善于聯系已學過課程的有關概念、理論和方法，使同學加快對本課程的基本概念、基本理論和基本方法的理解。
配合理論教學需要，在習題課中通過合適的例題和適當的講解，使同學通過做題既加深對課堂講授的內容的理解，又增強運用理論建立數學模型、解決實際問題的能力。
文檔為doc格式。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇十四
婚姻狀況：未婚民族：漢族。
培訓認證：未參加身高：168cm。
誠信徽章：未申請體重：
人才測評：未測評。
我的特長：
求職意向。
人才類型：在校學生。
應聘職位：家教：，兼職教師：
工作年限：1職稱：
求職類型：兼職可到職日期：隨時
月薪要求：1000以下希望工作地區：廣州,廣州,。
工作經歷。
家教起止年月：-03～-08。
公司性質：所屬行業：
擔任職位：
工作描述：
離職原因：
志愿者經歷。
教育背景。
畢業院校：廣州大學。
最高學歷：碩士獲得學位:畢業日期：-07
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇十五
2013年考研結束了，相信很多考生松了一口氣。今年的考研數學試題從整體上看，與去年差別不大，難度相比去年略有提升。專家現從概率論與數理統計這個科目出發，對今年的考試做一下幾方面分析。
首先，出題的方向和題目的類型也都完全在預料之內，沒有偏題怪題。只要考生有比較扎實的基礎，復習全面，是很容易拿到高分的。細致地分析起來，今年的題目有這樣幾個特點：
一是依舊強調對概念的理解。如數學一和數學三的填空題，都是考查概念。數一的第七題，考查對概念的進一步理解。只要掌握好概念，客觀題是很容易拿到分數的。
二是仍以計算為主。如在正確掌握概念的基礎上，還是以計算為主。無論是數一數三的.解答題還是客觀題，每道題都需要計算。所以計算還是我們考試的主體。
三是考查學生的分析能力。如數學一的第8題，就考查我們的分析能力。直接根據概念做是做不出來的，需要分析出他們的關系,從而解出最后結果。還有數三的第8題,需要先分析出x+y=2的所有可能情況，然后才能得出正確結果。
概率論與數理統計和高等代數不同，高等代數中計算技巧多一些，而概率論與數理統計概念和公式比較多，對計算技巧的要求低一些，但對考生分析問題的能力要求高一些，概率論與數理統計中的一些題目，尤其是文字敘述題要求考生有比較強的分析問題的能力。
要達到考試的要求只要公式理解的準確到位，并且多做些相關題目，考卷中碰到類似題目時就一定能夠輕易讀懂和正確解答。概率論與數理統計中的公式不僅要記住，而且要會用，要會用這些公式分析實際中的問題。我在這里推薦一個記憶公式的方法，就是結合實際的例子和模型記憶。比如二項分布，要結合他的實際背景，伯努利試驗中成功的次數的概率。這樣才是在理解基礎上的記憶，記憶的東西既不容易忘，又能夠正確運用到題目的解決中。
只有掌握了最本質的概念，在此基礎上做一定量的題去鞏固所學知識。這樣才能對概念的理解更加到位，從而做題更加輕松快捷準確。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇十六
考試內容。
考試要求。
1.了解樣本空間(基本事件空間)的概念，理解隨機事件的概念，掌握事件的關系及運算.
2.理解概率、條件概率的概念，掌握概率的基本性質，會計算古典型概率和幾何型概率，掌握概率的加法公式、減法公式、乘法公式、全概率公式以及貝葉斯(bayes)公式.
3.理解事件獨立性的概念，掌握用事件獨立性進行概率計算;理解獨立重復試驗的概念，掌握計算有關事件概率的方法.
二、隨機變量及其分布。
考試內容。
考試要求。
5.會求隨機變量函數的分布.
三、多維隨機變量及其分布。
考試內容。
考試要求。
1.理解多維隨機變量的概念，理解多維隨機變量的分布的概念和性質，理解二維離散型隨機變量的概率分布、邊緣分布和條件分布，理解二維連續型隨機變量的概率密度、邊緣密度和條件密度，會求與二維隨機變量相關事件的概率.
2.理解隨機變量的獨立性及不相關性的概念，掌握隨機變量相互獨立的條件.
4.會求兩個隨機變量簡單函數的分布，會求多個相互獨立隨機變量簡單函數的分布.
四、隨機變量的數字特征。
考試內容。
考試要求。
1.理解隨機變量數字特征(數學期望、方差、標準差、矩、協方差、相關系數)的概念，會運用數字特征的基本性質，并掌握常用分布的數字特征.
2.會求隨機變量函數的數學期望.
五、大數定律和中心極限定理。
考試內容。
1.了解切比雪夫不等式.
2.了解切比雪夫大數定律、伯努利大數定律和辛欽大數定律(獨立同分布隨機變量序列的大數定律).
3.了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二項分布以正態分布為極限分布)和列維-林德伯格定理(獨立同分布隨機變量序列的中心極限定理).
六、數理統計的基本概念。
考試內容。
七、參數估計。
考試內容。
1.理解參數的點估計、估計量與估計值的概念.
2.掌握矩估計法(一階矩、二階矩)和最大似然估計法.
3.了解估計量的無偏性、有效性(最小方差性)和一致性(相合性)的概念，并會驗證估計量的無偏性.
4、理解區間估計的概念，會求單個正態總體的均值和方差的置信區間，會求兩個正態總體的均值差和方差比的置信區間.
八、假設檢驗。
考試內容。
顯著性檢驗假設檢驗的兩類錯誤單個及兩個正態總體的均值和方差的假設檢驗考試要求。
1.理解顯著性檢驗的基本思想，掌握假設檢驗的基本步驟，了解假設檢驗可能產生的兩類錯誤.
2.掌握單個及兩個正態總體的均值和方差的假設檢驗.
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇十七
2013考研已剩不到40天了，很多同學在做真題和預測題《考研數學絕對考場最后八套題》時發現對概率論與數理統計這部分知識掌握得還不夠好，對此專家給出幾點建議，助同學們實現完美沖刺。
首先基本概念、基本理論和基本方法是考研數學的重點，概率論與數理統計也不例外，建議同學們隨身帶本《考研數學必備手冊》，方便記憶掌握概念和理論，同時由于概率論與數理統計學科的.特點，同學們盡量能結合實際例子和模型來掌握。
其次概率論中的一維與二維隨機變量的分布與數字特征是考研考查的重點內容，但這部分內容比較多，如有聯合分布、邊緣分布和條件分布，隨機變量有離散型隨機變量、連續型隨機變量，還有介于兩者之間的隨機變量，有期望、方差還有協方差等。建議同學們在復習這部分時抓住分布函數這一主干，其余的可以說是它的分支。數理統計這部分難度不大，同學們先掌握好其基本概念和性質，然后如矩估計、最大似然估計、驗證估計量的無偏性等考查重點，同學們多做些這方面的習題，掌握好其計算方法。
最后概率論與數理統計這部分內容考查單一知識點比較少，大多數試題是考查考生的理解能力和綜合應用能力，但是很多同學答卷時，常把概率論與數理統計考題放在最后做，因時間緊迫、考慮不周及心慌等造成考試失誤，所以同學們在答卷時要合理安排自己的時間。（來源：考研教育網）。
（）
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇十八
概率論與數學分析是數學的兩個不同分支,數學分析是確定性數學的典型代表,概率論則是隨機數學的典型代表。由于兩者所研宄的方向不同，故它們的發展道路大相徑庭,但是在各自的發展過程中二者卻又緊密地結合在一起,數學分析的發展為概率論奠定了基礎，而概率論中隨機性、反因果論也逐漸滲透到數學分析當中，推動著數學分析的發展。研宄概率論與數學分析兩者之間的相互關系，并尋繹概率論在解決數學分析中某些比較困難的問題的方法、思想，是很有意義的。
1.數學分析對概率論的滲透與推動。
1933年，蘇俄數學家柯爾莫哥洛夫以集合論、測度論為依據，導入了概率論的公理化體系，概率論得以迅猛發展,在其迅猛發展的道路上，數學分析的思想與方法隨處可見。
1.1集合論與概率論的公理化體系。
由于數學的研究對象一般都是具有某種性質或結構。世紀數學分析的嚴密化過程當中培育出來的，兩者之間是源和流的關系；又由于勒貝格積分建立了集合論與測度論的聯系，進而形成了概率論的公理化體系；因而集合論對概率論的滲透，可視為微積分對概率論的一次較有力的.推動。
數學分析中主要有黎曼積分和勒貝格積分兩種。黎曼積分處理性質良好的函數時得心應手,但對于級數、多元函數、積分與極限交換次序等較為棘手的問題時，常常比較困難。勒貝格積分的出現,使黎曼積分遇到的難題迎刃而解,微積分隨之進化到了實變函數論的新階段。有了勒貝格積分理論以后,集合測度與事件概率之間的相似性便顯示出來了。不僅如此,測度論中的幾乎處處收斂與依測度收斂,實質上就是弱大數定律與強大數定律中的收斂。1933年,蘇俄數學家柯爾莫哥洛夫，建立了在測度論基礎上的概率論的公理化體系2,統一了原先概率的古典定義、幾何定義及頻率定義紛爭不一的局面。他建立的公理化體系，具備了獨立性、無矛盾性、完備性的公理化特征,確定了事件與集合、概率與測度的關系，使集合論加盟概率論。概率論在堅實的公理化基礎上，已成為一門嚴格的演繹科學,取得了與其他數學分支同等的地位，并通過集合論與其他數學分支密切地聯系著。
1.2傅立葉變換與特征函數傅立葉級數是數學分析中十分有效的工具。事實上，不僅是傅立葉級數,還有傅立葉積分、傅立葉變換等等也都是數學分析中的重要工具。它們除了在數學分析領域內發揮著重要的作用之外，也已滲透到了概率論領域當中。其中，把傅立葉變換應用于分布函數或密度函數，就產生了所謂的“特征函數”于是，對于處理獨立隨機變量和與隨機變量序列的問題,就顯得十分方便了。
在數學分析中有如下定理：
正是由于概率論運用了傅立葉變換的這些相關知識，構造和引進了特征函數,使多維隨機變量分布、極限分布研宄更便捷,從而把概率論的理論研宄推進一個嶄新的階段。
1.3雅可比行列式與隨機變量函數的分布在數學分析當中，我們所接觸的函數大多是顯函數，但除了顯函數外，也常會遇到另一種形式的函數一隱函數,尤其是隱函數組。為了確定所給方程組的隱函數組是否存在,德國數學家雅可比在偏微分方程的研宄中，引進了“雅可比行列式”對此問題給予了解決。同樣，在概率論中，應用雅可比行列式j,可以一下子解決多維隨機變量（x,)的函數zu,)的概率分布問題。
1.4同階數量級與極限定理大數定律與中心極限定理是概率論研宄的中心問題，
也是數理統計中的理論基礎。由于兩者討論的都是隨機變量序列的極限問題,這與數學分析中的數列極限、函數列極限極為相似且聯系十分密切，因此,對于數學分析中的同階數量級方法在解決概率論的大數定律與中心極限定理的有關問題中同樣是適用的。
1.5函數與隨機變量、分布函數。
函數是數學分析中最基本的概念之一，當它被引入概率論領域以后,概率論中的許多問題便得到了簡化，從而使概率論進入了一個嶄新的階段。
隨機變量與分布函數是概率論中最為重要的兩個概念,并且都是函數,其中，隨機變量x為集函數，分布函數為實函數。在函數關系的對應下，隨機事件先是被簡化為集合，繼之被簡化為實數，隨著樣本空間轉化為數集,概率相應地由集函數約化為實函數。以函數的觀點衡量分布函數,分布函數的性質是十分良好的：單調有界、可積、幾乎處處連續、幾乎處處可導。此外，隨機變量x的數字特征、概率密度與分布函數的關系、連續型隨機變量x的概率計算等等，同樣運用了微積分的現成成果。
隨機變量與分布函數的導入,從理論上結束了概率的古典時代。概率論的公理化、體系化的動力源，不僅是集合論和測度論,更重要、更基本的,仍然是數學分析那一套理論。概率論形成體系后的快速發展,不妨視作概率論向著微積分的靠攏與回歸。
盡管隨機變量x的導入方式有一定的自由度，不具備唯一性;盡管隨機變量x的取值需服從一定的概率分布;盡管分布函數可以視為集函數，可以描述任何種類的隨機變量x的隨機性質，但是在函數的范疇內，它們的本質是一致的，既然都是函數家族的成員，就具備了確定性和因果律。
綜上可見,數學分析的思想方法，已經滲透到了概率論的各個方面。沒有微積分的推動，就沒有概率論的公理化與系統化,概率論就難以形成一門獨立的學科。
2概率方法在數學分析中的應用。
從上可知,在數學分析的滲透與推動作用下，概率論得到了飛快地發展。與此同時，由于概率論本身所具有的特征,使得數學分析中某些比較困難的問題得以高效簡捷性地解決。
2.1數學期望與不等式不等式是數學分析中的重要內容,在數學分析中不等式問題經常碰到,例如級數不等式、積分不等式等等。數學分析中可以使用多種方法進行證明這些不等式，可是證明起來卻相當不容易。然而倘若巧妙地運用概率論中數學期望性質，數學分析中的不等式問題便可以很輕易地得到證明。
概率論中數學期望的性質：
2.2中心極限定理在數學分析中的特殊作用。
概率論的中心極限定理為棣莫弗-拉普拉斯中心極限定理,林德貝格-勒維中心極限定理，林德貝格中心極限定理、李雅普諾夫中心極限定理[3]。這4個中心極限定理的建立不僅為概率論的發展開辟了廣闊的前景，同時使概率論與數學分析保持著密切地聯系。
極限是數學分析的基礎,微積分中一系列重要的概念和方法,都與極限關系密切，數學分析中有一些復雜的極限問題,用通常的數學分析方法是難以計算的，但應用概率論中的中心極限定理則可較簡便地得以解決。
由此可見,概率論不僅能解決隨機的數學問題，同樣也可以解決一些確定的數學問題,是一門同時包含著確定性和非確定性二重品格的特殊的數學學科。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇十九
婚姻狀況：未婚民族：漢族。
培訓認證：未參加身高：168cm。
誠信徽章：未申請體重：
人才測評：未測評。
我的特長：
求職意向。
人才類型：在校學生。
應聘職位：家教：，兼職教師：
工作年限：1職稱：
求職類型：兼職可到職日期：隨時
月薪要求：1000以下希望工作地區：廣州,廣州,。
工作經歷。
公司性質：所屬行業：
擔任職位：
工作描述：
離職原因：
志愿者經歷。
教育背景。
畢業院校：廣州大學。
概率論與數理統計論文（通用20篇）篇二十
重點：概率的定義與性質，條件概率與概率的乘法公式，事件之間的關系與運算，全概率公式與貝葉斯公式。
難點：隨機事件的概率，乘法公式、全概率公式、bayes公式以及對貝努利概型的事件的概率的計算。
事件、概率與獨立性是本章給出的概率論中最基本、最重要的三個概念。事件關系及其運算是本章的重點和難點，概率計算是本章的重點。注意事件與概率之間的關系。本章主要考查隨機事件的關系和運算，概率的性質、條件概率和五大公式，注意事件的獨立性。近幾年單獨考查本章的試題相對較少，但是大多數考題中將本章的內容作為基本知識點來考查。相當一部分考生對本章中的古典概型感到困難。大綱只要求對古典概率和幾何概率會計算一般難度的題型就可以。考生不必可以去做這方面的難題，因為古典型概率和幾何型概率畢竟不是重點。
與線性代數一樣，概率也比高數容易，花同樣的時間復習概率也更為劃算。但與線代一樣，概率也常常被忽視，有時甚至被忽略。一般的數學考研參考書是按高數、線代、概率的順序安排的，概率被放在最后，復習完高數和線代以后有可能時間所剩無多;而且因為前兩部分分別占60%和20的分值，復習完以后多少會有點滿足心理;這些因素都可能影響到概率的復習。
概率這門課如果有難點就應該是"記憶量大"。在高數部分，公式、定理和性質雖然有很多，但其中相當大一部分都比較簡單，還有很多可以借助理解來記憶;在線代部分，需要記憶的公式定理少，而需要通過推導相互聯系來理解記憶的多，所以記憶量也不構成難點;但是在概率中，由大量的概念、公式、性質和定理需要記清楚，而且若靠推導來記這些點的話，不但難度大耗時多而且沒有更多的用處(因為概率部分考試時對公式定理的內在推導過程及聯系并沒有什么要求，一般不會在更深的層次上出題)。
概率部分第二章《隨機變量及其分布》、第三章《隨機變量的數字特征》中在每章開始列出的那些大表格，都應該自己記憶，可以省略不看的內容少之又少。所以對于概率部分相當多的內容都只能先死記硬背，然后通過足量做題再來牢固掌握，走一條"在記憶的基礎上理解"的路。如果記牢公式性質，同時保證足夠的習題量，考試時概率部分20%的分值基本上就不難拿到了。
應該將本章重點中的有關基本概念、基本理論和基本方法徹底理解和熟練掌握。