学习内容：依据考试大纲及历年真题介绍考研数学主要知识点，归纳总结命题方向和常见的解题思想。
学习目标：全面的掌握考点，能够准确的区分重点和难点，能够灵活运用所学的知识，解决中等难度的题目，提高解题的速度和准确度。
| 周数 | 学习时间 | 学习章节 | 学习知识点 | 重难点 |
| 第七周 | 1小时 | 随机事件与概率 | （1）随机事件的关系与运算； （2）简单概型； （3）概率的公理化定义； （4）概率的性质； （5）条件概率与独立性。 |
1、条件概率与独立性 |
| 2小时 | 五大公式 | （1）加法公式与减法公式； （2）乘法公式； （3）全概率公式与贝叶斯公式。 |
1、全概率公式与贝叶斯公式 | |
| 3小时 | 随机变量及其分布 | （1）随机变量的分布函数； （2）离散型随机变量及其分布律； （3）连续型随机变量及其概率密度。 |
1、分布函数的定义 | |
| 3小时 | 常见分布 | （1）常见的离散型随机变量：0-1分布，二项分布，几何分布，泊松分布 （2）常见的连续型随机变量：均匀分布，指数分布，正态分布 |
1、二项分布、几何分布的实际背景 2、正态分布 |
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| 4小时 | 多维随机变量 | （1）多维随机变量的联合分布函数； （3）多维离散型随机变量的联合分布律； （4）多维连续型随机变量的联合概率密度； （5）常见的多维随机变量。 |
1、多维随机变量的联合分布函数、分布律、概率密度的定义和基本性质 | |
| 6小时 | 边缘分布与条件分布 | （1）边缘分布的定义及计算方法 （2）条件分布的定义计算方法 |
1、边缘分布及条件分布的计算 | |
| 第八周 | 2小时 | 独立性 | （1）随机变量独立的定义及判断方法； （2）独立的随机变量的性质。 |
1、随机变量独立性的判别 |
| 4小时 | 随机变量函数的分布 | （1）一维随机变量函数的分布 （2）二维随机变量函数的分布 |
1、分布函数法 | |
| 3小时 | 数字特征 | （1）随机变量的期望； （2）随机变量函数的期望； （3）随机变量的方差； （4）协方差与相关系数。 |
1、协方差与相关系数 | |
| 3小时 | 数字特征的公式 | （1）期望、方差及协方差的常用性质； （2）常见分布的期望与方差。 |
1、数字特征的常用公式 | |
| 2小时 | 不相关性 | （1）相关系数的性质； （2）随机变量的不相关性。 |
1、相关系数的形式 2、独立性和不相关性的关系 |
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| 1小时 | 大数定律与中心极限定理 | （1）切比雪夫不等式； （2）大数定律； （3）中心极限定理。 |
1、利用中心极限定理计算概率 | |
| 3小时 | 数理统计 | （1）常见统计量及其性质； （2）统计分布； （3）正态总体下统计量的特殊性质。 |
1、三大统计分布的定义及判别 2、正态总体下统计量的特殊性质 |
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| 3小时 | 参数估计 | （1）矩估计； （2）极大似然估计； |
1、极大似然估计 |
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