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《概率论与数理统计》是研究生入学考试数学试卷中的重要学科，这门课的特点是深入浅出，向我们介绍了概率统计的观点、方法、模型，给我们提供了丰富的、自由发挥想象的空间。但本课程的应用性非常突出，即紧密的围绕着***性与不相关性的判别方法，以及基于此条件推广出的大数定律、中心极限定理、点估计、假设检验等重要而实用的话题。因此围绕深入浅出的主题，特编写此书以帮助同学们快速、高效、精准的复习这门课程.此门课程是研究生入学考试三门数学课中相对较简单的一门，不需要耗费过多的精力。只要读者们按照理解应用、剖析真题、归纳总结、灵活变通四个要求来进行复习，我相信可以在较短的时间内完全掌握此门课程，并且获取高分甚至满分。希望读者朋友们举重若轻、坚定信念，通读这必修的8课，概率统计的满分指日可待。

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 方浩：考研数学辅导专家，北京大学理学博士，研究生入学考试阅卷专家组成员，高等教育出版社考研数学系列教材副主编。全国十二大城市考研辅导班数学主讲；多年来 坚持扎实概念 强化技巧 高效解题的授课风格，以效，简洁的方法破解考试重点，难点；授课风趣幽默，***洋溢，不断鼓舞着考生的信念和意志，深受全 国考研学子欢迎。

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编辑推荐

1. 基本原理部分给出详细的分析、解释以及实例，以帮助读者理解这些定理的重要程度、研究的问题以及主旨。定理的证明本书较少给出，主要是因为这部分并非考试的方向，不会直接涉及。让读者在有限的时间内理解它的意义，抓住应用方向则是重点.2. 解题方法部分给出了系统性的归纳和总结，例如多维*变量部分应用卷积公式解决“连续-连续”混合*变量，运用全概率公式与几何图像快速计算“连续-离散”混合型*变量，本书对他们使用的条件、思路、注意事项给出了全面而系统性的总结，清晰而易懂.3. 例题精讲部分列举了每个章节中*常考、*可能考的例题，“从真题中来，到真题中去”是例题部分的编写思路，即按照历年真题命题思路将重要定理和公式的应用体现在例题中，以加强同学们对这些公式的理解。为了突出重点，本书亦选用部分近年考试中的真题进行讲解，以加深印象.4. 练习题部分给出了在多年概率统计授课中重点讲解的习题，他们的特点是灵活、计算量适中、对概念的理解程度要求较高、部分习题难度略高于真题。适合读者在暑期强化阶段实战练习，以及在考前参照笔记自己进行归纳总结。此部分的多数习题也将在本书配套的数学强化班课程里面讲解.

前言

《概率论与数理统计》是研究生入学考试数学试卷中的重要学科，这门课的特点是深入浅出，向我们介绍了概率统计的观点、方法、模型，给我们提供了丰富的、自由发挥想象的空间。但本课程的应用性非常突出，即紧密的围绕着***性与不相关性的判别方法，以及基于此条件推广出的大数定律、中心极限定理、点估计、假设检验等重要而实用的话题。因此围绕深入浅出的主题，特编写此书以帮助同学们快速、高效、精准的复习这门课程，此书的特点可以归纳如下：1. 基本原理部分给出详细的分析、解释以及实例，以帮助读者理解这些定理的重要程度、研究的问题以及主旨。定理的证明本书较少给出，主要是因为这部分并非考试的方向，不会直接涉及。让读者在有限的时间内理解它的意义，抓住应用方向则是重点.2. 解题方法部分给出了系统性的归纳和总结，例如多维随机变量部分应用卷积公式解决“连续-连续”混合随机变量，运用全概率公式与几何图像快速计算“连续-离散”混合型随机变量，本书对他们使用的条件、思路、注意事项给出了全面而系统性的总结，清晰而易懂.3. 例题精讲部分列举了每个章节中常考、可能考的例题，“从真题中来，到真题中去”是例题部分的编写思路，即按照历年真题命题思路将重要定理和公式的应用体现在例题中，以加强同学们对这些公式的理解。为了突出重点，本书亦选用部分近年考试中的真题进行讲解，以加深印象.4. 练习题部分给出了在多年概率统计授课中重点讲解的习题，他们的特点是灵活、计算量适中、对概念的理解程度要求较高、部分习题难度略高于真题。适合读者在暑期强化阶段实战练习，以及在考前参照笔记自己进行归纳总结。此部分的多数习题也将在本书配套的数学强化班课程里面讲解.此门课程是研究生入学考试三门数学课中相对较简单的一门，不需要耗费过多的精力。只要读者们按照理解应用、剖析真题、归纳总结、灵活变通四个要求来进行复习，我相信可以在较短的时间内完全掌握此门课程，并且获取高分甚至满分。希望读者朋友们举重若轻、坚定信念，通读这必修的8课，概率统计的满分指日可待。本书的解题方法和习题将在我讲解的考研数学基础班和强化班中反复体现，读者可以结合我的授课来更加深刻、快速的理解此书中的内容。本书的编写过程中得到了我们教学团队的杨超老师、姜晓千老师的大力支持和诸多宝贵的意见，在本书修订过程中大连理工大学的马湘君老师和湖北工业大学的李家雄老师给出了大量的高价值含量的修改意见和思路，特此向以上诸位同仁表示衷心的感谢。由于本人水平有限，以及编写和校对过程的疏忽，难免会出现错误，欢迎广大同学和同事给出批评和意见。我的新浪微博是：@方浩Fellow,我的邮箱是：haofang@pku.edu.cn。祝同学们考研成功，在新的起点上为科学和社会做出更新的，更大的贡献！