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摘要：考研数学中，高数、线代、概率论每个学科都有其本身的特点，相应的复习策略也有不同，现在主要看一下概率论：多维随机变量及分布。
一、考试内容
1.多维随机变量及其分布
2.二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布
3.二维连续型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度
4.随机变量的独立性和不相关性
5.常用二维随机变量的分布
6.两个及两个以上随机变量简单函数的分布
二、考试要求
1.理解多维随机变量的概念，理解多维随机变量的分布的概念和性质，理解二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布，理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度，会求与二维随机变量相关事件的概率。
2.理解随机变量的独立性及不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件。
3.掌握二维均匀分布，了解二维正态分布的概率密度，理解其中参数的概率意义。
4.会求两个随机变量简单函数的分布，会求多个相互独立随机变量简单函数的分布。
三、复习要点
1. 二维离散型随机变量
同一维离散型随机变量类似，二维离散型随机变量也是要求考生通过题目的信息，解决两个问题，一、两随机变量分别可以取哪些值;二、随机变量取对应值的概率是怎么计算的。应该说，只要考生会写一维离散型随机变量的分布律，那写出二维离散型随机变量的联合分布律难度应该也不是很大。至于边缘分布律和条件分布律，可以在联合分布律的基础上写出。部分考生理解起来觉得抽象的是条件分布律，其实道理仍然是一样的，需要考虑在一个随机变量取定某一值的条件下，另一个随机变量可以取哪些值。另外，在计算一个随机变量X=a时，另一个随机变量Y=b的概率是多少时，无需记忆新的公式，直接带入第一章学习的随机事件的条件概率公式即可。
2. 二维连续型随机变量
联合概率密度，重点掌握：一、概率密度在整个平面上积分是1，它的作用也主要是确定概率密度中的未知参数;二、求二维连续型随机变量落在一个平面区域内的概率，即联合概率密度在该区域上进行二重积分。虽然公式与一维类似，但从计算的难度上讲，二维的会更复杂一点，要求考生会计算二重积分。在此，考生也应该充分地意识到概率与高数还是存在紧密联系的，概率的部分计算需要有一定的高数基础。
边缘概率密度和条件概率密度的公式推导可以不要求考生掌握，但是要求会用相应的公式，也就是会带公式计算边缘概率和条件概率密度。如边缘概率密度，求关于x的边缘概率密度，积分变量是y.需要注意的是，如果联合概率密度是一个分段函数，那么边缘概率密度也一定是一个分段函数。另外，在计算的时候，考生要求会通过图形，确定积分的上下限，函数的定义域。条件概率密度的计算，需要注意的是有没有前提条件，在某个前提条件下，概率密度计算的公式是什么。关于边缘概率密度和条件概率密度，是概率解答题常考的知识点，这些知识，需要大家先理解，然后做一定量的配套练习，巩固方法。
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