考研数学：概率论之常见随机变量分布总结

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人生也许就是要学会愚忠。选我所爱，爱我所选。 考研数学：概率论之常见随机变量分布总结

提到考研数学，很多同学都能想到高数和线代。其实概率论与数理统计也是数学一和数学三中的考查重点，而且往往是难点。同学们在学习概率的时候觉得有难度。我认为有两个方面的原因：1.大家在学习了高数和线代后，难免在学习概率时后劲不足；2.概率论与数理统计本身抽象的东西较多，一些概念难以理解。

下面，跨考教育数学教研室的向喆老师就跟大家介绍概率论与数理统计中的常见随机变量分布的问题这一难理解和常考的概念以及学习步骤。

首先，构建知识框架。常见随机变量分布主要分为一维随机变量和二维随机变量的分布。那么一维随机变量离散型分布主要有0-1分布，二项分布，几何分布及超几何分布，泊松分布。而一维随机变量连续型分布主要有均匀分布，指数分布和正态分布。而在二维随机变量连续型主要是二维均匀分布和二维正态分布。在这其中，泊松分布，二项分布，指数分布和正态分布是重点。希望同学们重点把握。

然后，把握知识原理。首先看一维随机变量分布。离散型中，二项分布可以看成是n 重伯努利试验，几何分布与二项分布相近但是也有区别。泊松分布是离散型当中最重要的分布。因为它的结构可以和高数重的级数相结合。而在连续型当中，均匀分布，指数分布，二项分布都是重点。它们的概率密度函数都要完整掌握。特别是标准正态分布的概率密度函数要掌握，要会写。其中，正态分布随机变量主要考察标准化和对称性。掌握了这个原则，考试相关的题目就会做了。而二维随机变量主要掌握连续型。其中，均匀分布和二维正态分布都要求记住公式，这样做题才会。因为考的不难。

最后，多做习题练习。在前面有了知识体系和掌握了知识原理后，剩下的就是多做题对知识进行理解了。有句古话：光说不练假把式。所以对知识的熟练掌握还是要通过做题来实现。同时，我也反对题海战术，做题不是盲目的做题，不是只做不练。做题应该是有选择的做题，做一个题就应该了解一个方法，掌握一个原理。所以，大家可以参考历年真题来进行练习。每做一个题，大家就该考虑下它是怎么考察我们所学的知识点的。如果做错了，大家还要多进行反思。找到做错的原因，并且逐步改正。这样才能长久的提高。

总之，希望大家在学习概率论与数理统计中的随机变量分布，把握这三个原则，在此基础上，勤思考，多练习，那么大家一定可以学习好，祝大家考研成功!

文章来源：跨考教育