概率论专业研究生就业难吗，考研概率论什么时候看答案

中宇考试网 2023-07-03 硕士 次
概率论专业研究生就业难吗，考研概率论什么时候看答案

可能性论专业硕士研究生就业难吗？

不难，精算师是最近这些年的一个热门高薪职位，国家现在这方面的人才严重不够是可能性论与数理统计专业可以发展和从事的一个相当不错的职业。

精算师主要任职于保险公司、财务分析顾问公司、工商咨询公司、行销顾问公司、健康咨询公司、员工福利计划部门、研究企划部门等。除开这点，亦可任职于法律事务所、银行、投资公司、大多数情况下顾问机构、直销公司、公共事业、其它商业及政府、民间单位。

可能性论专业硕士研究生就业超级难，大多数情况下单位用不上。

考研可能性论具体是什么时候看？

1 最好在考研前面的这3个月左右启动看可能性论，这样可以充分掌握并熟悉重要内容及核心考点和解题方法和技巧，提升考试的胜率。2 因素是考研数学包含可能性论在内的多个分支，需花费非常多时间去学习和练习，而且，可能性论是数学中的一个重要分支，考试中的分值也高于目前的平均水平，不可以掉以轻心。3 在备考可能性论时，可以结合近几年真题进行练习和学习，掌握并熟悉解题思路和技巧，同时也需自己总结归纳，加深对重要内容及核心考点的理解和记忆。

考研可能性论是研究生入学考试中的必修科目之一，针对考研学子来说，学习可能性论是一定不可以缺少的。大多数情况下来说，从三月或四月份启动，花费60天左右时间集中精力进行学习会很好。因为在这个时间段，可能性论这门课程已经当来到了深入理解和熟练运用的阶段，针对学习还是学习都具有一定的参考价值。 详细的情况还要有考虑到个人的实质上情况而定，例如基础是不是扎实、学习时间是不是充裕等等要素都需进行综合多方面因素慎重考虑清楚。总结历次经验来说，尽量早一点启动，规划好学习进度，还持续性地累积和学习是成功考研的重点所在。

考研可能性论难不难？

可能性论是难度很大的一门学科，因为它属于考研数学里面的一个分支。大家现在都知道，考研数学的难度是很大的，而考研数学需出现在题目中高等数学可能性论还有线性代数。

可能性论涵盖了古典概型，随机分布等一部分内容，这些内容听课就听起来很难懂，更别说用在考场上了。

很难。

可能性论与数理统计是一门很难的学科，需学习者具备很强的数学基础和抽象思维能力。学习这门学科需花费非常多时间和精力，需学习者深入理解和熟悉可能性论与数理统计的基本概念和定理，并结合实质上应用进行练习。

考研考可能性论吗？

考，考研数学相当大一部分都考，除了数学二。可能性论这34分依然不会容易拿。和高数和线代相比，可能性和数理统计部分公式少，计算量小，但是，概念多，答题技巧和方法可以很灵活。

差不多全部的可能性题都涵盖了多个重要内容及核心考点的组合，在这样的情况下，只要有一个重要内容及核心考点掌握并熟悉的不好，就整道试题的分都拿不到。

也未必吧，不少考研的专业都是不考数学的，假设你选择的是理工科的一类数学，那肯定是包含可能性论和矩阵论的。

要看你所报考的学校的研究生考试的专业科目是什么了，大多数情况下有数一数二和数三的划分一对一辅导书上面都会很了解的带来一定涵盖的课程范围的。

考研可能性论具体是什么时候启动学？

考研可能性论最好在考研当年的四五月份就启动学习。相对来说可能性论在考研数学中依然不会算是重点，但是，也占相当的成绩，因为这个原因还是需要给予充分的特别要注意关注才可以。在学习可能性论时，可以结合高等数学的知识进行学习，这样可以起到举一反三的效果。

可能性论可在3月份启动学习。

考研可能性论可以速成吗？

不可以。

没有速成一说。把课本看一遍，然后做答题，把控掌握一下重点，像什么二维随机变量求分布求可能性密度、随机变量的数字特点多看看。30天时间针对数三的可能性论够了。

数学专业可能性论与数理统计考研都考什么？

可能性论与数理统计

一、随机事件和可能性

考试内容

随机事件与样本空间 事件的关系与运算 完备事件组 可能性的概念 可能性的基本性质 古典型可能性 几何型可能性 条件可能性 可能性的基本公式 事件的独立性 独立重考研复试验

考试要求

1．了解样本空间（基本事件空间）的概念，理解随机事件的概念，掌握并熟悉事件的关系及运算。

2．理解可能性、条件可能性的概念，掌握并熟悉可能性的基本性质，会计算古典型可能性和几何型可能性，掌握并熟悉可能性的加法公式、减法公式、乘法公式、全可能性公式还有贝叶斯(Bayes)公式等。

3．理解事件的独立性的概念，掌握并熟悉用事件独立性进行可能性计算；理解独立重考研复试验的概念，掌握并熟悉计算相关事件可能性的方式。

二、随机变量及其分布

考试内容

随机变量 随机变量分布函数的概念及其性质 离散型随机变量的可能性分布 连续型随机变量的可能性密度 常见随机变量的分布 随机变量函数的分布

考试要求

1．理解随机变量的概念，理解分布函数

的概念及性质，会计算与随机变量相联系的事件的可能性。

2．理解离散型随机变量及其可能性分布的概念，掌握并熟悉0-1分布、二项分布 、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布及其应用。

3．掌握并熟悉泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布。

4．理解连续型随机变量及其可能性密度的概念，掌握并熟悉均匀分布 、正态分布 、指数分布及其应用，这当中参数为 的指数分布 的可能性密度为

5．会求随机变量函数的分布。

三、多维随机变量及其分布

考试内容

多维随机变量及其分布 二维离散型随机变量的可能性分布、边缘分布和条件分布 二维连续型随机变量的可能性密度、边缘可能性密度和条件密度 随机变量的独立性和不有关性 经常会用到二维随机变量的分布 两个及两个以上随机变量简单函数的分布

考试要求

1．理解多维随机变量的分布函数的概念和性质。

2．理解二维离散型随机变量的可能性分布和二维连续型随机变量的可能性密度，掌握并熟悉二维随机变量的边缘分布和条件分布。

3．理解随机变量的独立性和不有关性的概念，掌握并熟悉随机变量相互独立的条件，理解随机变量的不有关性与独立性的关系。

4．掌握并熟悉二维均匀分布和二维正态分布 ，理解这当中参数的可能性意义。

5．会按照两个随机变量的联合分布求其函数的分布，会按照多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布。

四、随机变量的数字特点

考试内容

随机变量的数学希望（均值）、方差、标准差及其性质 随机变量函数的数学希望 切比雪夫(Chebyshev)不等式 矩、协方差、有关系数及其性质

考试要求

1．理解随机变量数字特点(数学希望、方差、标准差、矩、协方差、有关系数)的概念，会运用数字特点的基本性质，并掌握并熟悉经常会用到分布的数字特点。

2．会求随机变量函数的数学希望．

3. 了解切比雪夫不等式。

五、大数定律和中心极限制要求理

考试内容

切比雪夫大数定律 伯努利(Bernoulli)大数定律 辛钦(Khinchine)大数定律 棣莫弗-拉普拉斯(De Moivre-Laplace)定理 列维-林德伯格(Levy-Lindberg)定理

考试要求

1．了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律)。

2．了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维-林德伯格定理(独立同分布随机变量序列的中心极限制要求理)，并会用有关定理近似计算相关随机事件的可能性。

六、数理统计的基本概念

考试内容

整体 个体 简单随机样本 统计量 经验分布函数 样本均值 样本方差和样本矩 分布 分布 分布 分位数 正态整体的经常会用到抽样分布

考试要求

1． 理解整体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，这当中样本方差定义为

2．了解出现 变量， 变量， 变量的典型模式；理解标准正态分布、 分布、 分布、 分布的上侧 分位数，会查对应的数值表。

3．掌握并熟悉正态整体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布。

4．了解经验分布函数的概念和性质。

七、参数估计

考试内容

点估计的概念 估计量与估计值 矩估计法 最大似然估计法

考试要求

1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念。

2．掌握并熟悉矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法．

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