前两期推文中为大家详细介绍了「暑期强化阶段高数复习建议」，很多同学私信问：我已经学到概率论了，我想问一下概率论应该怎么复习呀？
本期为大家带来
「概率强化阶段建议」
🍭第一章讲述的是事件之间的关系以及全概率公式和贝叶斯公式，大家在学习的时候重点应该放在德摩根率以及全概率公式上，贝叶斯公式大家简单练习即可，后续内容与贝叶斯公式的关系并不大。
除此之外，大家还要注意包含、互不相容等事件关系的定义，尤其是大家要注意独立的定义（独立是用概率来定义的，而其他的关系是用事件来定义的）。
🍭第二章和第三章是一个整体，讲述随机变量的概率密度，对于第二章而言，大家要记忆一些常见的分布函数以及其概率密度，第二章整体难度不算特别高。
但是要注意的一点是，很多同学都不会讨论分布函数的取值范围，大家在求分布函数的时候最好使用定义法（不建议大家学公式法），先讨论不带等号的情况，最后再考虑等号加在哪个位置（用这种思路去写分布函数基本不出错）。
🍭第三章可以看成是第二章的延伸，难度比第二章较高，并且第三章是整本书最重要的章节之一，大家一定要将书中的概念彻底搞定。
例如，大家要会算边缘概率密度以及如何讨论边缘概率密度的取值，再比如如何从条件概率密度求解联合概率密度（注意取值范围）。
另外大家要将一些常见的联合概率密度记住（这些都属于基本功）。同样的，在求解g（X，Y）的概率密度时最好也使用定义法（同样不建议大家学卷积公式）。
在求解概率密度讨论取值范围的时候注意数字不要算错，讨论取值范围时仍然是先考虑不取等号的情况，最后再考虑等号加在哪里，这样做题的正确率真的真的会提高。
🍭第四章讲述随机变量的数字期望，基本公式就不说了，求解方差也好期望也罢都与求积分有关。
在这里给大家详细说一下协方差：求解协方差大家可以使用公式去硬算，但是在硬算前一定要先看看这两个变量之间有没有关联，先用协方差的性质去化简，这样计算量可以大大降低。
🍭第五章是较为独立的一章，内容也较为简单。总结一下第五章的内容：中心极限定理可以简单理解成随机变量在满足一定条件的时候近似服从正态分布；而大数定律可以简单理解成随机变量依概率收敛于他的期望。
除此之外，大家一定要记住切比雪夫不等式，这个不等式考过很多次！
🍭第六章和第七章都是统计部分，学好第六章才可以拿下第七章。第六章没有什么好的学习方法，只能把书中所有的概念和性质都背诵下来（尤其是统计量的性质）。
先背下来，再去做题，不断磨合，反复套公式。统计这一块真不难，如果能背下来，并且精通“比葫芦画瓢”之术，拿下第六章简简单单！
🍭第七章的重点在于矩估计（包括一阶矩和二阶矩等等）和最大似然估计。矩估计就是令样本矩等于总体矩（可能是一阶矩，也可能是二阶矩）。
最大似然估计具有求解步骤，大家只需要将求解最大似然估计量的步骤记忆下来就好了，这里唯一的难点就是可能会把最大似然函数整的复杂一些，算的时候仔细一点就好啦！
好了，本期的分享就到这里
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