2022年考研大綱剛剛發(fā)布,經(jīng)過(guò)了去年數(shù)學(xué)大綱的變革性改動(dòng),今年的大綱可以說(shuō)與去年并沒(méi)有本質(zhì)性區(qū)別,然而,雖然考綱未發(fā)生大的變化,但是該科目卻是三科數(shù)學(xué)中得分率最低的一科,在此,筆者將結(jié)合考試大綱從該科目的分?jǐn)?shù)分布、學(xué)科特點(diǎn)、命題方向三方面淺談其考試特點(diǎn),希望可以對(duì)考數(shù)一的同學(xué)有所幫助。
首先,根據(jù)考研數(shù)學(xué)大綱,《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》的考試分?jǐn)?shù)分布見(jiàn)表1-1所列:
題型 | 選擇題 | 填空題 | 解答題 |
題目數(shù)量(道) | 3 | 1 | 1 |
題目分?jǐn)?shù)(分) | 5 | 5 | 10或12 |
小計(jì)(分) | 15 | 5 | 10或12 |
共計(jì)(分) | 30或32 |
表1-1 2022年考研《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》分?jǐn)?shù)分布
由于考研大綱原文注明《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》分值約占試卷總體分?jǐn)?shù)的22%,故其分?jǐn)?shù)應(yīng)為30或32分(2021年考研數(shù)學(xué)試卷中,本科目占32分)。
其次,該科目的學(xué)科特點(diǎn)與其他兩科有所區(qū)別,對(duì)考生們?cè)诶斫夂陀?jì)算上造成阻礙,這也是導(dǎo)致考生得分率不高的原因之一。其學(xué)科特點(diǎn)總結(jié)歸納可列為以下三點(diǎn):
1、研究對(duì)象為隨機(jī)事件和隨機(jī)變量。他們隨機(jī)性讓很多考生無(wú)法深入理解其含義,難以從實(shí)際應(yīng)用題目中抽象出數(shù)學(xué)模型,導(dǎo)致做題效率低下或不會(huì)做;
2、邏輯清晰,題型固定,需要記憶大量公式和性質(zhì)。概率論從隨機(jī)事件概念出發(fā),揭示了事件隨機(jī)性,進(jìn)而為了運(yùn)用高級(jí)的數(shù)學(xué)工具引入隨機(jī)變量的概念。圍繞概率這一概念,提出計(jì)算概率的工具:分布函數(shù)、分布律和概率密度。然后從一維隨機(jī)變量推廣到多維隨機(jī)變量,進(jìn)而研究隨機(jī)變量函數(shù)的概率。另一方面又從數(shù)字特征:期望和方差等的角度,進(jìn)一步揭示了變量的隨機(jī)性。從頭至尾邏輯清晰明了。而題型上也相對(duì)固定,考生們需熟記各個(gè)工具的性質(zhì)和大量的計(jì)算公式,熟練相應(yīng)的運(yùn)用方法,某種程度上可以極大增加得分率。
3、與《高等數(shù)學(xué)》相結(jié)合?梢哉f(shuō),《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》幫助我們解決生活中的問(wèn)題,而《高等數(shù)學(xué)》幫助我們解決《概率論》中的問(wèn)題!陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(jì)》中的分布函數(shù)、概率密度、隨機(jī)變量函數(shù)分布、數(shù)字特征等很多概念和計(jì)算都是通過(guò)高等數(shù)學(xué)來(lái)解決,所以,如果考生《高等數(shù)學(xué)》的基礎(chǔ)不夠扎實(shí),對(duì)于概率論與梳理統(tǒng)計(jì)》的得分將有很大影響。當(dāng)然,僅從命題角度,《概率論與梳理統(tǒng)計(jì)》中運(yùn)用的高數(shù)知識(shí),難度一般不會(huì)超過(guò)同年考研中《高等數(shù)學(xué)》的考試難度。
最后,基于以上的學(xué)科特點(diǎn),《概率論與梳理統(tǒng)計(jì)》在考試中的命題特點(diǎn)科大致劃分如下:
一、《概率論》重點(diǎn)考察考生對(duì)于隨機(jī)性的理解以及概率的計(jì)算和表征:
1、對(duì)于隨機(jī)事件的隨機(jī)性。這部分出小題居多,考頻大約1年一次,需要考生對(duì)于隨機(jī)事件的關(guān)系和運(yùn)算及其法則熟記于心;同時(shí)也會(huì)考察簡(jiǎn)單概型,包括古典概型、幾何概型、伯努利概型,需要考生掌握每種概型的定義和計(jì)算方法,這里會(huì)進(jìn)行單獨(dú)考查也可能結(jié)合隨機(jī)變量在解答題中出現(xiàn);以及條件概率和獨(dú)立性的考查,二者均集中在與其定義的運(yùn)用上;最后還會(huì)考查五大公式的運(yùn)用,包括加法公式、減法公式、乘法公式、全概率公式、貝葉斯公式;
2、對(duì)于隨機(jī)變量的隨機(jī)性。曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)解答題,考頻也在1年一次左右,需要考生對(duì)于隨機(jī)變量的表達(dá)工具:分布函數(shù)、分布律、概率密度的性質(zhì)和運(yùn)用熟練掌握;
3、在一維隨機(jī)變量理解的基礎(chǔ)之上,需要考生具有一定的推廣和拓展能力,這有助于解決多維隨機(jī)變量的分布和計(jì)算,以及隨機(jī)變量函數(shù)的分布和計(jì)算。其中多維隨機(jī)變量以小題形式表現(xiàn)居多,考頻上數(shù)一大約2年一次。對(duì)于隨機(jī)變量函數(shù)的分布,則在考試中均以解答題形式出現(xiàn),而且?guī)缀趺磕甓紩?huì)考查,且該部分的得分率在考試中最低(不到40%),考生需在掌握好隨機(jī)變量的基礎(chǔ)之上加以拓展,熟悉本部分題型和解法,包括一維隨機(jī)變量函數(shù)的分布,分為離散型隨機(jī)變量函數(shù)和連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù),以及二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布,分為離散型與離散型結(jié)合,連續(xù)型與連續(xù)性結(jié)合,離散型和離散型結(jié)合;
4、數(shù)字特征。該部分以小題或者解答題一小部分形式考察,考察頻率非常高,02到21年間數(shù)學(xué)一考察了20次以上。考生需要熟記期望和方差的計(jì)算公式,以及常見(jiàn)分布的數(shù)字特征,還有數(shù)字特征的常用性質(zhì),加以熟練運(yùn)用,方可增加得分率;
5、大數(shù)定律與中心極限定理。該部分在35年間僅考察了兩次,需要考生記憶相應(yīng)公式和定理并且會(huì)加以運(yùn)用即可。
二、《數(shù)理統(tǒng)計(jì)》這門(mén)科目,考察方向主要有以下兩部分:
1、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念。該部分考察多以小題形式存在,數(shù)一考察頻率在3年一次左右,數(shù)三2年一次左右。主要考查內(nèi)容為對(duì)于常見(jiàn)統(tǒng)計(jì)量的定義和概念,包括樣本均值和樣本方差等;以及抽樣分布,包括χ2分布,t分布,F(xiàn)分布的結(jié)構(gòu)和性質(zhì),且會(huì)運(yùn)用其相應(yīng)性質(zhì)解決統(tǒng)計(jì)量的數(shù)字特征計(jì)算;以及一維正態(tài)總體下統(tǒng)計(jì)量的性質(zhì)。
2、參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。這部分內(nèi)容中,點(diǎn)估計(jì)中的矩估計(jì)和最大似然估計(jì)兩個(gè)考試要點(diǎn),均以解答題形式出現(xiàn),往往二者在一道解答題中考查,考查頻率為2年一次左右。需要考生掌握固定的矩估計(jì)和最大似然估計(jì)方法,熟練計(jì)算過(guò)程即可。對(duì)于數(shù)一的考生,還需要掌握估計(jì)量的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)、區(qū)間估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)三部分內(nèi)容。評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)包括無(wú)偏性、有效性和相合性,以小題形式出現(xiàn),考察頻率為3年一次左右,其中以無(wú)偏性考察最多,其本質(zhì)在于考察統(tǒng)計(jì)量的期望的計(jì)算。區(qū)間估計(jì)的出題形式比較固定,需要考生理解區(qū)間估計(jì)的概念,以及不同條件下對(duì)于待估參數(shù)構(gòu)造不同的統(tǒng)計(jì)量和相應(yīng)的置信區(qū)間,歷年均考查正態(tài)總體下對(duì)于期望的估計(jì)。對(duì)于假設(shè)檢驗(yàn),35年一共考察了4次,2021年考察了一道小題,該部分內(nèi)容考查主要集中在與考生對(duì)于概率的理解,考生需理解假設(shè)檢驗(yàn)的目的和相應(yīng)兩類(lèi)錯(cuò)誤發(fā)生的概率,進(jìn)而可以計(jì)算出相應(yīng)的概率。
綜上,筆者結(jié)合2022考試大綱,根據(jù)《概率論和梳理統(tǒng)計(jì)》的學(xué)科特點(diǎn)將該科目的考試特點(diǎn)加以總結(jié)和梳理,希望考生可以結(jié)合考查頻率和命題特點(diǎn)合理分配復(fù)習(xí)時(shí)間并設(shè)計(jì)練習(xí)內(nèi)容,進(jìn)一步夯實(shí)概率論的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)。
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