考研数学暑期备考的建议

2017-12-07 报考指导

  我们在暑假的时候,进行考研数学复习时,需要掌握好学习技巧。小编为大家精心准备了考研数学暑期备考的方法,欢迎大家前来阅读。

  考研数学暑期备考的意见

  要做题更要归纳总结

  还有相当一部分备考考研的考生认为:归纳总结是复习进行到后期才做的事情,现在只要能熟悉大纲的知识点及考察重点,把遇到的题都做会就可以了。这种想法也是不利的。

  确实,考研数学的复习离开了做题不行,但沉浸在题海里,每天做许多题目,从来不总结,这样的结果往往是做错的题目再次做时还是会犯错。及时的归纳和总结,才能将你所做的大量题目变为自己掌握的知识,将你的数学基础和结构体系夯实打牢。就好比饱餐之后需要消化吸收,认真的归纳总结才能给你提供真正的养分。

  相比于解出一道题目,将众多的知识点交互串联起来是一个需要动脑而累人的过程,因此,很多懒于思考总结的考生选择了跳入题海,想仅仅依靠大量的练习来提高自己。勤动手是应该的,但是勤动脑、多思考是更重要的。当你通过归纳总结站在了一个更高的高度之后,当你看清了各个知识点的交叉联系之后,你会发现自己的思路开阔清晰,复习的效率的提高何止一倍,这正是对你勤动脑、多思考的奖励。

  持之以恒

  还有一部分考研备考生认为现在离考试还远,没有紧迫感。今天没事干就看看书做两个题,明天有些事情就把书放在一边不理会了。这样的结果是看了后面忘了前面,知识没有连续性,形不成体系。考研的路程是漫长的,数学的学习是枯燥的,在复习过程中需要考生具有坚强的毅力。

  总之,考研数学复习的主要任务和目标是是依照考试大纲要求,从基本知识点来熟悉考纲中规定的概念、定理、公式等,夯实基础,训练数学思维,掌握基本题型的解题思路和技巧,为下一个阶段的题型突破做好准备。

  考研数学题型类别讲解分析

  考研数学是工学、经济学、管理学等学科专业硕士研究生入学考试的考查科目。对于大多数需要考3门公共课的考生来说,数学相对于另外两门是最难学,也是最难考的。数学的成绩对考研总成绩至关重要。

  教育部考试中心命题基本倾向是:根据学生的实际水平命题。由于从2000年开始,全国各个高校开始大规模扩招,学生的整体水平有所下降,所以试题的难度在这几年均有所降低。

  考研数学内容包括三个部分:高等数学(微积分)、线性代数、概率论与数理统计;同时还分为三个类别,即:数一、数二和数三,报考不同的专业要求考核不同的数学类别。

  一般来说,考研"数学一"适用的招生专业主要有工学门类的力学、信息与通信工程、控制科学与工程、材料科学与工程、化学工程与技术、地质资源与地质工程等以及管理学门类中的管理科学与工程一级学科。"数学二"适用的招生专业主要有工学门类的纺织科学与工程、轻工技术与工程、农业工程、化学工程与技术、环境科学与工程等一级学科中对数学要求较低的二级学科、专业等。"数学三"适用的招生专业有经济学门类的应用经济学一级学科中统计学、数量经济学二级学科、专业以及管理学门类的工商管理一级学科中企业管理、技术经济及管理二级学科、专业。

  一些经济类专业的考生认为,数学考研试卷中数三,只考经济数学。其实不然,数三考的还是高数学。经济类专业考生的使用的数学试卷中,一个题目里可能会涉及一些含有经济术语的题目,比如一个产品如何使成本最低,销售产品如何使利润最大。不要相信数三是考经济数学,拿一套经济类丛书来看就行了。数学一、二、三都要按理工类专业要求复习,才会有好成绩。

  理工类数学试卷对高等数学考查的要求最高,其重点是高数解题分析。经济类数学试卷,对线性代数、概率与数理统计要求高,考生应该把离散型二维随机变量及其分布作为复习重点。

  考研数学概率论基础复习必备知识点

  第一章 随机事件和概率

  重点内容是:事件的关系:包含,相等,互斥,对立,完全事件组,独立;事件的运算:并,交,差;运算规律:交换律,结合律,分配律,对偶律;概率的基本性质及五大公式:加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式;利用独立性进行概率计算,伯努力试验计算。

  近几年单独考查本章的.考题相对较少,但是大多数考题中将本章的内容作为基础知识来考核。

  第二章 随机变量及其分布

  本章的主要内容是:随机变量及其分布函数的概念和性质,分布律和概率密度,随机变量的函数的分布,一些常见的分布:0-1分布、二项分布、超几何分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布及它们的应用。而重点要求会计算与随机变量相联系的事件的概率,用泊松分布近似表示二项分布,以及随机变量简单函数的概率分布。

  近几年单独考核本章内容不太多,主要考一些常见分布及其应用、随机变量函数的分布。

  第三章 二维随机变量及其分布

  本章是概率论重点部分之一,尤其是二维随机变量及其分布的概念和性质,边缘分布,边缘密度,条件分布和条件密度,随机变量的独立性及不相关性,一些常见分布:二维均匀分布,二维正态分布,几个随机变量的简单函数的分布。

  第四章 随机变量的数字特征

  本章内容是:随机变量的数字特征:数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数,常见分布的数字特征。而重点是利用数字特征的基本性质计算具体分布的数字特征,根据一维和二维随机变量的概率分布求其函数的数学期望。

  第五章 大数定律和中心极限定理

  本章内容包括三个大数定律:切比雪夫定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律,以及两个中心极限定理:棣莫弗——拉普拉斯定理、列维——林德伯格定理。

  本章的内容不是重点,也不经常考,只要把这些定律、定理的条件与结论记住就可以了。

  常见题型有

  1.估计概率的值

  2.与中心极限定理相关的命题

  第六章 数理统计的基本概念

  数理统计的基本概念主要是总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩。重点是正态总体的抽样分布,包括样本均值、样本方差、样本矩、两个样本的均值差、两个样本方差比的抽样分布。这会涉及标准正态分布、分布、 分布和 分布,要掌握这些分布对应随机变量的典型模式及它们参数的确定,这些分布的分位数和相应的数值表。

  本章是数理统计的基础,也是重点之一。

  1.样本容量的计算

  2.分位数的求解或判定

  4.总体或统计量的分布函数的求解或判定或证明

  5.求总体或统计量的数字特征

  第七章 参数估计

  本章的主要内容是参数的点估计、估计量与估计值的概念、一阶或二阶矩估计和最大似然估计法、未知参数的置信区间、单个正态总体均值和方差的置信区间、两个总体的均值差和方差比的置信区间。而重点是矩估计法和最大似然估计法,有时要求验证所得估计量的无偏性。

  常见题型有

  1.统计量的无偏性、一致性或有效性

  2.参数的矩估计量或矩估计值或估计量的数字特征

  3.参数的最大似然估量或估计量或估计量的数字特征

  4.求单个正态总体均值的置信区间来


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