[人教版六年级数学下册总复习统计与概率试卷]3、统计与概率 （1）统计 一、填空。 1、简单的统计图有（ ）统计图、（ ）统计图和（ ）统计图。 2、扇形统计图的优点是可以很清楚地表示出（ ）与（ 3、（ ）统计图是用长短不同、宽窄一致的直条表...+阅读
2016考研数学概率部分出其不意，试题难度大，有2-3题计算复杂量大，这就很容易出错，因此新东方在线建议2017考生在复习时一定要抓计算能力，打好基础。具体学习方法如下，希望大家参考。
一、注重基础，构建知识体系 基本概念、基本方法、基本性质一直是考研数学的重点。概率统计的概念比较抽象，方法与性质也有相应的适用条件。有些同学在考场上，不知道试题要考查什么，该怎样下手，不知道该用哪个公式。我们建议考生在复习中一定要重视基础知识，要复习所有的定义、定理、公式，做足够多的基础题来帮助巩固基本知识。 概率统计的知识点是三大科目里较少的，以考查计算能力为主，其中的推导与证明也是计算性的。考生特别要根据历年概率统计考试的两个大题内容，找出所涉及到的概念与方法之间的联系与区别。例如：事件独立性与不相容的关系，随机变量独立与事件独立的关系；分布函数与概率密度之间的联系与差别；区间估计与假设检验之间的联系。掌握他们之间的联系与区别，对大家处理其他低分值试题也是有助益的。
二、参照大纲，提高综合能力 大纲作为指导性文件，对命题、应试双方都是有约束力的。数学的复习要强化基础，随时参考适当的教科书，比如浙江大学版的《概率统计》（第四版）。有的考生认为复习到这个阶段就可以抛开课本搞题海战术了，这是舍本逐末。建议大家要边看书、边做题，通过做题来巩固概念、方法。同时，考生最好选择一本考研复习资料参照着学习，这样有利于知识能力的迁移，有助于在全面复习的基础上掌握重点。
三、分类训练，培养应变能力 近十年特别是近三年的研究生入学考试试题，加强了对考生分析问题和解决问题能力的考核。在概率统计的两个大题中，基本上都是多个知识点的综合。从而达到对考生的运算能力、抽象概括能力、逻辑思维能力和综合运用所学知识解决实际问题的能力的考核。建议在打好基础的同时，加强常见题型的训练（历年真题是很好的训练材料），边做边总结，以加深对概念、性质内涵的理解和应用方法的掌握，这样才能够做到举一反三，全面地应付试题的变化。 此外，数学的学习不是看明白资料就行的，必须独立完成足够量的习题。此外，做完题后不要急不可耐地对答案，要养成勤于思考的习惯。拿到题时，应该整理出明确的思路，自己：命题人用这道题考什么，以前我在这个知识点上出错过吗？遇到一时无法独立解决的问题，应该有针对性地与学友讨论或者请教老师。...
大学概率统计
第一问用全概公式，而第二问用bayes公式。
（1）设传来字符AAAA,BBBB,CCCC分别为事件A,B,C；问题
（1）为事件D。则 P(A)=1/3 P(B)=1/3 P(C)=1/3 P(D|A)=0.6*0.2*0.2*0.6=0.0144 P(D|B)=0.2*0.6*0.2*0.2=0.0048 P(D|C)=0.2*0.2*0.6*0.2=0.0048 显然事件A,B,C两辆互不相容。故由全概公式可以求 P(D)=P(AD)+P(BD)+P(CD) =P(A)P(D|A)+P(B)P(D|B)+P(C)P(D|C) =0.008 （提示：条件概率P(D|A)=P(AD)/P(A) ) (2)设问题
（2）为事件E。显然可以看出事件E就是事件A|D 故有P(E)=P(A|D) 由bayes公式可得 P(A|D)=P(A)P(D|A)/P(D) =P(A)P(D|A)/(P(A)P(D|A)+P(B)P(D|B)+P(C)P(D|C)) =0.6 由于长时间没有看过概率统计了，不过我影像中是这样的，如果LZ有什么不明白的，可以查阅全概公式，bayes公式的资料。
广工历年概率论考点
序号 知识点 说明 1 分布函数、分布律、密度函数的定义、性质及相互转化
（一维、二维的情形） 习题4第
2、
4、
6、
8、
16、27题 习题5第
3、
5、
8、
11、
12、
13、
16、17题 2 常见的概率分布（分布律、密度函数、分布函数、期望、方差及相关性质） 对应复习提纲的第四部分 3 随机变量的函数的分布 一维的情形参考P.97例
5、6的解题思路 二维情形包括和的分布、商的分布 习题3第23题 习题4第
3、8题 习题5第2
3、2
9、32题 4 随机变量的独立性和不相关性 习题5第2
1、2
2、27题 5 中心极限定理 习题5第3
4、3
5、3
7、38题 另外， 习题1第
3、
6、
17、19题， 习题2第
2、
3、
4、
5、
6、
18、21题， 习题3第
15、2
1、22题. 我以前留下来的，不过可能变化比较大，建议参考就好了
初中数学概率知识点归纳
【概率的定义】
随机事件出现的可能性的量度。概率论最基本的概念之一。人们常说某人有百分之多少的把握能通过这次考试，某件事发生的可能性是多少，这都是概率的实例。
■概率的频率定义
随着人们遇到问题的复杂程度的增加，等可能性逐渐暴露出它的弱点，特别是对于同一事件，可以从不同的等可能性角度算出不同的概率，从而产生了种种悖论。另一方面，随着经验的积累，人们逐渐认识到，在做大量重复试验时，随着试验次数的增加，一个事件出现的频率，总在一个固定数的附近摆动，显示一定的稳定性。R.von米泽斯把这个固定数定义为该事件的概率，这就是概率的频率定义。从理论上讲，概率的频率定义是不够严谨的。A.H.柯尔莫哥洛夫于1933年给出了概率的公理化定义。
■概率的严格定义
设E是随机试验，S是它的样本空间。对于E的每一事件A赋于一个实数，记为P(A)，称为事件A的概率。这里P（·）是一个集合函数，P（·）要满足下列条件：
(1)非负性：对于每一个事件A，有P(A)≥0;
(2)规范性：对于必然事件S，有P(S)=1;
(3)可列可加性：设A1,A2……是两两互不相容的事件，即对于i≠j,Ai∩Aj=φ，（i,j=1,2……），则有P(A1∪A2∪……)=P(A1)+P(A2)+……
■概率的古典定义
如果一个试验满足两条：
(1)试验只有有限个基本结果；
(2)试验的每个基本结果出现的可能性是一样的。
这样的试验，成为古典试验。
对于古典试验中的事件A，它的概率定义为：
P(A)=m/n,n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。m表示事件A包含的试验基本结果数。这种定义概率的方法称为概率的古典定义。
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