3)二维随机变量及其概率分布：包括多维随机变量的概念及分类;二维离散型随机变量联合概率分布及其性质;二维连续型随机变量联合概率密度及其性质;二维随机变量联合分布函数及其性质;二维随机变量的边缘分布和条件分布;随机变量的独立性;两个随机变量的简单函数的分布 。
4)随机变量的数字特征：随机变量的数字期望的概念与性质;随机变量的方差的概念与性质;常见分布的数字期望与方差;随机变量矩、协方差和相关系数 。
5)大数定律和中心极限定理 ， 以及切比雪夫不等式 。
考研数学怎么高分
一、分段得分
对于同一道题目 ， 有的人理解得深 ， 有的人理解得浅 ， 有的人解决得多 ， 有的人解决得少 。为了区分这种情况 ， 阅卷评分办法是懂多少知识就给多少分 。这种方法我们叫它“分段评分” ， 或者“踩点给分”——踩上知识点就得分 ， 踩得多就多得分 。
鉴于这一情况 ， 考试中对于难度较大的题目采用“分段得分”的策略实为一种高招儿 。“分段得分”的基本精神是 ， 会做的题目力求不失分 ， 部分理解的题目力争多得分 。
1.对于会做的题目 ， 要解决“会而不对 ， 对而不全”这个老大难问题 。有的考生拿到题目 ， 明明会做 ， 但最终答案却是错的——会而不对 。有的考生答案虽然对 ， 但中间有逻辑缺陷或概念错误 ， 或缺少关键步骤——对而不全 。因此 ， 会做的题目要特别注意表达的准确、考虑的周密、书写的规范、语言的科学 ， 防止被“分段扣点分” 。对于考生会做的题目 ， 阅卷老师则更注意找其中的合理成分 ， 分段给点分 ， 所以“做不出来的题目得一二分易 ， 做得出来的题目得满分难” 。
2.对绝大多数考生来说 ， 更为重要的是如何从拿不下来的题目中分段得点分 。有什么样的解题策略 ， 就有什么样的得分策略 。把你解题的真实过程原原本本写出来 ， 就是“分段得分”的全部秘密 。
二、缺步解答
如果遇到一个很困难的问题 ， 确实啃不动 ， 一个聪明的解题策略是 ， 将它们分解为一系列的步骤 ， 或者是一个个小问题 ， 先解决问题的一部分 ， 能解决多少就解决多少 ， 能演算几步就写几步 ， 尚未成功不等于失败 。特别是那些解题层次明显的题目 ， 或者是已经程序化了的方法 ， 每进行一步得分点的演算都可以得分 ， 最后结论虽然未得出 ， 但分数却已过半 ， 这叫“大题拿小分” ， 确实是个好主意 。
三、跳步答题
解题过程卡在某一过渡环节上是常见的 。这时 ， 我们可以先承认中间结论 ， 往后推 ， 看能否得到结论 。如果不能 ， 说明这个途径不对 ， 立即改变方向;如果能得出预期结论 ， 就回过头来 ， 集中力量攻克这一“卡壳处” 。
由于考试时间的限制 ， “卡壳处”的攻克来不及了 ， 那么可以把前面的写下来 ， 再写出“证实某步之后 ， 继续有……”一直做到底 ， 这就是跳步解答 。
也许 ， 后来中间步骤又想出来 ， 这时不要乱七八糟插上去 ， 可补在后面 ， “事实上 ， 某步可证明或演算如下” ， 以保持卷面的工整 。若题目有两问 ， 第一问想不出来 ， 可把第一问作“已知” ， “先做第二问” ， 这也是跳步解答 。
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