应统考研人口中常说的“茆书”其实就是茆诗松教授的《概率论与数理统计》这本书，这本书是相当多的学校的主要参考教材，即使一些学校给出了其他教材作为参考教材，我们往往也将“茆书”作为教材来打基础。有少部分的学校其实只考这一本书，把茆书弄懂吃透考试便可以拿高分，而绝大多数的学校则是和贾俊平的《统计学》以及另外一些其他教材一块去考。
这本书从数学的角度较为详尽的遍历了概率论与数理统计中较为核心的知识点和方法，书中涉及到相当多的推导、计算和证明，后面的习题数量也比较多，部分习题有相当的难度且有一定的计算量，所以“茆书”的一个显著的特点就是偏数理。大多数考生刚开始准备复习的时候斗志勃勃，立志要把整本“茆书”研究得明明白白，最后可能连概率论的坎都迈不过去。
所以值得大家注意的一点是：对于大多数学校的考生来说，茆书其实并不需要全部理解，你要考的学校出的题大概可能只占其内容的55%-80%。接下来我们结合众多高校真题考点，给26届考生粗略区分下考点。
这本书的第一章到第四章是概率论部分。第一章主要是关于一些重要的概念以及事件概率的计算，其内容绝大多数都在数三概率论考纲内，需要掌握，属于必修内容。涉及到过深的排列组合问题可以暂时不掌握（等到确定学校之后，再根据该校历年的考试范围决定要不要进一步学习）
第二章是一维随机变量概率分布相关的内容，是后面内容的基础，这一章的内容都应该掌握，虽然超几何分布、负二项分布、伽马分布、贝塔分布、中位数和偏度系数这些内容很多学校也不会涉及，但是介于其本身知识点不算难，而且像伽马分布、贝塔分布这种知识点与后面内容有着很强的联系，大家最好还是去掌握一下。我们在领读课程的第二章当中会带大家总结伽马分布和贝塔分布这种核心知识点，经过系统讲解你会发现这些知识点可能并没有想象的那么难。
（领读课程视频截图）
第三章是多维随机变量，这一章在考试当中非常重要，且这章的习题较多部分题目有一定的计算量和难度，需要花费时间去掌握。其中变量变换法（涉及到雅克比行列式）是我们专业课跟考研数三的一个区分点，这个方法是大家一定要熟练掌握的，但是像协方差矩阵这种非重点，只需要简单了解即可。
第四章主要是关于大数定律和中心极限定理，大多数学校考察对这一块的考察并不很多，其中关于两种收敛性的证明题难度相当大，几乎就是高等概率论的影子，所以大家不必死耗，尤其是跨考（只要你不是考清华这种学校），特征函数也不需要去死磕。
从第五章开始就进入了数理统计学部分，第五章是后面内容的一个基础，后面第三节第四节习题有相当大的难度和计算量，可以根据自己学校的情况酌情掌握，充分统计量很多学校不作要求的，剩下的内容就简单多了。
第六章第七章参数估计、假设检验是整个数理统计的重点，无论对于哪个学校来说都算是非常重要的内容，第六章中，EM算法可以直接pass，贝叶斯估计也可以放一边，剩下的内容才是大家需要必须掌握的。
第七章假设检验内容， 7.5、7.6章节绝大多数的学校是不涉及的，剩下的内容为必修。
第八章方差分析整体来说难度不大，主要掌握单因素方差分析和一元线性回归内容，掌握模型的原理即可，会应用即可。后面在确定学校后，如果需要，再自行学习双因素方差分析/多元线性回归。8.3和8.5可以不用理会。以上内容我们都会在领读阶段的专题知识精讲中提到。
鉴于“茆书”偏数理的特点，对于那些跨考或者是数理基础不好的同学来说，最好要尽早开始，下面我们给出对于25届、26届的同学“茆书”具体的学习规划，大家可以根据自己的情况进行调整。
时间 | 学习内容 | 学习内容分解 | |
概率论部分 | 八月上旬 | 第一章第一节、第二节、第三节 | 理解并掌握事件域的定义、概率的公理化定义、概率的性质等重点内容；掌握一些常见的概率计算的模型 |
八月下旬 | 第一章第四节、五节 | 掌握概率的全概率公式、贝叶斯公式，深入理解公式的含义，理解事件的独立性，能够借助独立性计算一些事件的概率 | |
九月上旬 | 第二章第一节、第二节 | 掌握随机变量定义以及分布函数、密度函数等本质的含义；理解数学期望的定义，掌握离散或是连续情况下一些对数学期望进行计算的问题 | |
九月下旬 | 第二章第三节、第四节、第五节 | 掌握方差的定义、性质以及计算方法，掌握切比雪夫不等式的内容以及证明方法；对一些常见的离散分布和连续分布，要掌握其分布的形式、期望和方差以及一些分布特有的性质 | |
十月上旬 | 第二章第六节、第七节 | 熟练掌握在离散或连续情况下随机变量函数分布的计算方法；简单了解有关随机变量分布的一些其他的特征数 | |
十月下旬 | 第三章第一节、第二节 | 理解并掌握有关多维随机变量分布的定义以及边际分布列、边际密度函数的计算，能做到熟练计算并且保证准确度；掌握随机变量间独立性的判别方法 | |
十一月上旬 | 第三章第三节 | 熟练掌握离散情况下和连续情况下多维随机变量密度函数的计算方法，变量变换法的计算熟练掌握；本节课后题目较多，计算量较大，需要多花时间去练习 | |
十一月下旬 | 第三章第四节 | 熟练掌握多维随机变量，期望、方差、协方差、相关系数等的计算方法，体会利用特征数的性质去解一些常规思路做不好做的题目；本节的课后习题量比较大，且有一定难度，需要花费较多时间去攻克 | |
十二月上旬 | 第三章第五节，第四章第一节 | 在离散和连续条件下深入理解条件分布的含义，熟练掌握条件分布有关的计算；有关条件数学期望的部分，理解内容，掌握到书中例题的难度即可；熟练掌握依概率收敛和依分布收敛的定义，4.1后面的习题不用做 | |
十二月下旬 | 第四章第三节、第四节 | 理解并掌握大数定律的本质定义，以及几个常见的大数定律，能够灵活使用来判断序列是否服从大数定律；掌握独立同分布下的中心极限定理，能够灵活应用 | |
数理统计部分 | 一月上旬 | 第五章第一节、二节、三节 | 5.1，5.2内容较为简单，主要介绍一些基本的概念，以了解为主，其中经验分布函数、格里纹科定理需要加以理解；5.3节内容较多，需要重点掌握，其中有关统计量分布的内容需要深入理解，有关次序统计量密度函数的计算较为繁琐，需要多加练习。5.3节习题体量较大，难度较高，需要花时间去处理 |
一月下旬 | 第五章第四节、第五节 | 本节是整个数理统计的基础性、铺垫性内容，较为重要。三大分布的构造方式、特点以及一些性质要熟练掌握，同时由三大分布所推出的一些结论，要做到能熟练推导。费希尔定理的证明方法需要掌握。第五节充分统计量部分大多数学校不考，只需要掌握到书上例题难度即可。 | |
二月上旬 | 第六章第一节、第二节 | 理解点估计，掌握评价点估计的三种方法：无偏性、有效性、相合性，其中相合性的定义要清楚，定理的证明要掌握。理解矩估计的替换原理，熟练掌握矩估计的计算 | |
二月下旬 | 第六章第三节、第四节 | 理解并掌握极大似然估计，熟练掌握极大似然估计的求法，对极大似然估计的渐近正态性有一定的了解；熟练掌握 | |
三月上旬 | 第七章第一节、第二节 | 假设检验也是专业课里面每年必考的内容，真题难度要高于课本习题。首先应对假设检验的基本思想充分了解，其次要熟悉假设检验的流程，对课本上的题目熟练会应用；7.2节是正态分布下的假设检验，内容较多，但难度并不大，几种经典情况下的假设检验要熟练掌握 | |
三月下旬 | 第七章第三节、第四节 | 7.3、7.4两节是近几年的高频考点，其他分布下的假设检验是我们要重点关注的内容，指数分布下、二项分布下以及其他一些不是很常见的分布要好好体会；7.4节似然比检验、拟合优度检验、独立性联立表检验都是近两年考过的内容，都应熟练掌握 | |
四月上旬 | 第八章第一节、第二节 | 方差分析也是考试的高频考点，内容较为简单。考试时是必须拿分的内容。第八章应掌握方差分析的原理、流程，熟练掌握方差分析表，多重比较等问题 |
以上我们列出的范围是整本“茆书”的重点，大家在一刷的过程中难免会遇到困难，部分内容若实在搞不明白可以先跳过，后面通过二刷、三刷去解决，只要一刷足够扎实，二刷三刷的过程是真真切切能够感受到知识的升华提高的。
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