考研概率论的复习，如同在随机变量中寻找确定性的规律 ，既需要扎实的理论基础 ，又讲究高效的策略规划，作为数学一和数学三的核心考点，概率论的分值占比与难度系数都决定了它不能被考生轻视 ，想要在这部分稳操胜券 ，关键在于精准把握重点章节的脉络,同时结合命题趋势进行针对性突破。
随机事件与概率是整个学科的逻辑起点，虽然分值占比较低 ，但其中的古典概型、几何概型以及五大公式（加法公式 、减法公式 、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式）是后续章节的工具基石 ，这部分需要通过经典习题熟练掌握公式应用的场景，尤其是全概率公式与贝叶斯公式的“原因—结果 ”模型 ，历年真题中常以应用题形式出现 ，区分“由因溯果 ”与“由果索因”是解题核心 。
多维随机变量及其分布无疑是复习的重中之重，尤其是二维连续型随机变量的联合概率密度 、边缘密度与条件密度的相互推导 ，以及随机变量函数的分布计算 ，这部分公式繁多 、计算复杂，建议考生通过绘制积分区域图来简化计算过程 ，避免因积分限错误失分 ，二维随机变量的独立性、相关性判断也是高频考点，需紧扣协方差与相关系数的定义与性质,理解其与独立性的逻辑关系 。
数字特征章节是概率论的“计算枢纽”，期望 、方差 、协方差、矩等概念不仅独立成题 ，更常与多维随机变量 、极限定理结合 ，复习时要特别注意利用对称性简化期望计算，牢记常见分布（二项 、泊松、均匀 、指数 、正态）的数字特征结论 ，避免重复推导 ，切比雪夫不等式与中心极限定理作为连接概率论与数理统计的桥梁，其应用条件与结论表述必须准确 ，尤其是独立同分布场合下的近似计算,常以大题形式考察。
数理统计基础部分虽在数学一中占比较低 ，但区间估计与假设检验的基本步骤、正态总体的抽样分布是得分关键，建议考生以表格形式梳理不同估计量（矩估计 、最大似然估计）的求解方法 ，理解假设检验中两类错误的实际意义 ，避免陷入复杂公式的记忆,而是通过典型例题掌握解题逻辑。
冲刺阶段，建议考生以近十年真题为蓝本 ，重点关注上述章节的综合应用题 ，随机变量—分布—数字特征—函数分布 ”的解题主线，概率论的复习并非死记硬背，而是通过题型归纳形成条件反射式的解题思路,在不确定性中找到通往高分的确定性路径 。
