考研高数基础线性代数考点精讲视频课程(概率论知识点解析)

考研是每个大学生都会经历的一段人生经历，高数、线性代数和概率论是考研数学科目的基础。

在备考过程中，需要建立完善的学习计划，针对每个科目制定具体的学习内容和复习方法。

本文将针对考研高数、线性代数和概率论这三个科目，为大家提供备考大纲和复习建议。

一、高数

1.函数与极限

2.导数与微分

3.积分与定积分

4.级数

二、线性代数

1.向量空间与线性变换

2.矩阵与行列式

3.线性方程组

4.特征值与特征向量

三、概率论

1.概率基础

2.离散型随机变量及其分布

3.连续型随机变量及其分布

4.大数定律和中心极限定理

在备考高数、线性代数和概率论的过程中，需要注意以下几点：

1.制定合理的学习计划，合理安排时间，坚持每天的学习任务，保证学习效率。

2.建立知识框架，将知识点串联起来，形成完整的体系。

3.多做题，把理论知识转化为实践能力，找到自己的薄弱环节，有针对性地进行复习。

4.复习时要有重点，把握重难点和易错点，注意理解和记忆。

5.及时总结，巩固已学知识，避免遗忘和遗漏。

在备考过程中，不仅要有恒心和毅力，还要保持信心和积极的心态。相信自己一定能够通过考研数学科目的考试。

高等数学是考研数学科目中的重点科目之一，也是建立数学基础的重要一环。高数主要包括函数与极限、导数与微分、积分与定积分、级数等四个部分。

1.函数与极限：学习函数的概念和性质，包括基本初等函数、反函数、复合函数等，以及函数的极限、连续性、一致连续性等。

2.导数与微分：掌握导数的定义、性质、计算方法和应用，包括高阶导数、隐函数求导、参数方程求导等内容。

3.积分与定积分：学习积分的概念、性质、计算方法和应用，包括不定积分、定积分、换元积分法、分部积分法等内容。

4.级数：学习级数的概念和性质，包括正项级数、一般级数、级数的收敛性、级数审敛法等。

线性代数是考研数学科目中的另一个重要科目，也是数学基础中必不可少的一环。

线性代数主要包括向量空间与线性变换、矩阵与行列式、线性方程组、特征值与特征向量等四个部分。

1.向量空间与线性变换：学习向量空间的概念和性质，包括向量的线性运算、线性相关和线性无关、基、维数等，以及线性变换的概念、性质和矩阵表示等。

2.矩阵与行列式：掌握矩阵的概念、性质、运算和应用，包括矩阵的逆、转置、秩、特殊矩阵等，以及行列式的定义、性质和计算方法等。

3.线性方程组：学习线性方程组的概念和解法，包括高斯消元法、克拉默法则、矩阵法等。

4.特征值与特征向量：了解特征值和特征向量的概念和性质，掌握矩阵的对角化和相似矩阵的概念及其应用。

概率论是考研数学科目中的难点科目之一，需要较高的数学素养和严密的思维逻辑。概率论主要包括概率基础、

离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数理统计等五个部分。

1.概率基础：学习概率的概念、性质、基本公式和概率模型，包括古典概型、几何概型、条件概率、贝叶斯公式等内容。

2.离散型随机变量及其分布：了解随机变量的概念和性质，掌握离散型随机变量的概率分布、期望、方差、矩、生成函数等内容，

包括伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布等。

3.连续型随机变量及其分布：掌握连续型随机变量的概率密度函数、分布函数、期望、方差、矩、生成函数等内容，

包括均匀分布、正态分布、指数分布、伽马分布等。

4.多维随机变量及其分布：了解多维随机变量的概念和性质，掌握二维随机变量的联合分布、边缘分布、条件分布、独立性等内容，

以及二维随机变量的卷积公式、相关系数、协方差矩阵等内容。

5.数理统计：学习样本、样本空间、统计量、估计、假设检验、方差分析等内容，包括点估计、区间估计、最大似然估计、假设检验的基本原理和方法等。

备考考研数学科目需要系统学习各部分的知识，掌握基本概念、性质、公式和方法，

并通过大量的练习加深理解和提高应用能力。同时，注重数学思维训练和解题技巧的提高，才能在考试中取得好成绩。

下面是笔者精心整理的考研数学基础复习课程，希望能帮到你:

一.高数基础考点精讲

二线代基础考点精讲

01.第1章行列式

02.第2章矩阵

03.第3章向量

04.第4章线性方程组

05.第5章矩阵的特征值与特征向量

三.概率基础考点精讲

01.第1章随机事件和概率

02.第2章—维随机变量及其分布

03.第3章二维随机变量及其分布

04.第4章随机变量的数字特征

05.第5章大数定律与中心极限定理

06.第6章数理统计

向量组的线性相关性讲解视频截图：