考研数学冲刺复习：必须掌握的重要考点

广外考研人

进入2019考研数学备考冲刺期，最后阶段知识点的回顾与总结十分重要，为了帮助大家更好的进行复习备考，小编将重要知识点做了整理，希望能对大家有所帮助。

　　1.极限问题的快速分析与处理;

　　2.巧用极限的保序性、有界性与唯一性，正确快速运用极限运算法则;

　　3.准确快速判断分段函数特性(连续、可导与导数连续等);

　　4.导数与微分的特别考点;

　　5.等式与不等式证明技巧;

　　6.处理积分计算与综合分析问题的有效方法;

　　7.正确运用定积分性质，处理变限积分与含参积分的技巧;

　　8.用积分表达与计算应用问题的技巧;

　　9.级数收敛性分析与判断的快速程序化方法;

　　10.级数展开与求和零部件组合安装法;

　　11.“按类求解”和“观察侍定”是解微分方程的两把钥匙;

　　12.“规律翻译”与“微量平衡分析”是解应用题的基本方法;

　　13.用函数观点来考察微分方程问题;

　　14.用“多元问题”“一元化”的方法研究多元函数;

　　15.分析“函数结构”是“抽象函数”导数的计算的关键;

　　16.多元极(最)值问题应抓住“三个什么”“三个步骤”;

　　17.“三定”(坐标系、积分序和积分限)是计算重积分的三步曲;

　　18.灵活运用“分块积分、对称性、几何和物理意义”是计算重积分的捷径;

　　20.掌握曲面的定向是正确利用Guass公式、Stokes公式的前提;

　　21.将矩阵按列分块之技巧及应用;

　　22.利用矩阵的参数的技巧;

　　23.利用初等矩阵表示矩阵的初等变换的技巧;

　　24.应用行列式的展开定理的技巧;

　　25.关于向量组的线性相关与线性无关的技巧;

　　26.利用简化行阶梯形的技巧;

　　27.关于矩阵对角化问题的技巧;

　　28.判断二次型正定性的技巧;

　　29.加减求逆乘法律，全概逆概独立性，事件化简是关键，三大概型应活用;

　　30.变量分布特征清，参数确定容易定，重要分布记背景，离散变量靠列表;

　　31.一维连续画密度，正态计算标准化，指数分布无记忆，函数分布直接求;

　　32.由联合分布求边缘分布的技巧，判断独立性;由联合分布求概率;

　　33.函数期望是关键，常用分布背特征，特征性质要牢记，二维特征定相关;

　　34.大数中心规范记，收敛方式有区别，切比雪夫估概率，近似计算用中心;

　　35.抽样分布定义明，正态抽样四式推，矩法似然原理清，无偏有效算特征;

　　36.区间估计靠枢轴，分位定义应明确，假设检验步骤定，两类错误会计算。

　　概率部分是考研数学中十分重要的考察部分，也是2019考研数学备考考生复习的重点部分，为了让大家更好的进行考研复习备考，小编今天为大家整理了概率部分常考的30种题型，希望大家可以掌握呦!

　　1.确定事件间的关系，进行事件的运算;

　　2.利用事件的关系进行概率计算;

　　3.利用概率的性质证明概率等式或计算概率;

　　4.有关古典概型、几何概型的概率计算;

　　5.利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式计算概率;

　　6.有关事件独立性的证明和计算概率;

　　7.有关独重复试验及伯努利概率型的计算;

　　8.利用随机变量的分布函数、概率分布和概率密度的定义、性质确定其中的未知常数或计算概率;

　　9.由给定的试验求随机变量的分布;

　　10.利用常见的概率分布(例如(0-1)分布、二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)计算概率;

　　11.求随机变量函数的分布(12)确定二维随机变量的分布;

　　12.利用二维均匀分布和正态分布计算概率;

　　13.求二维随机变量的边缘分布、条件分布;

　　14.判断随机变量的独立性和计算概率;

　　15.求两个独立随机变量函数的分布;

　　16.利用随机变量的数学期望、方差的定义、性质、公式，或利用常见随机变量的数学期望、方差求随机变量的数学期望、方差;

　　17.求随机变量函数的数学期望;

　　18.求两个随机变量的协方差、相关系数并判断相关性;

　　19.求随机变量的矩和协方差矩阵;

　　20.利用切比雪夫不等式推证概率不等式;

　　21.利用中心极限定理进行概率的近似计算;

　　22.利用t分布、χ2分布、F分布的定义、性质推证统计量的分布、性质;

　　23.推证某些统计量(特别是正态总体统计量)的分布;

　　24.计算统计量的概率;

　　25.求总体分布中未知参数的矩估计量和极大似然估计量;

　   26.判断估计量的无偏性、有效性和一致性;

　　27.求单个或两个正态总体参数的置信区间;

　　28.对单个或两个正态总体参数假设进行显著性检验;

　　29.利用χ2检验法对总体分布假设进行检验。