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【导语】假如生活是一条河流，愿你是一叶执著向前的小舟；假如生活是一叶小舟，愿你是个风雨无阻的水手。2019届考研大纲已公布，第一时间收录并整理了最新的考研大纲。以下是为大家整理的《2019考研备考数学大纲解读及复习建议》供您查阅。

　　从知识结构和历年命题规律可以判断，第五章第六章即特征值与特征向量、二次型两部分，会占据一道大题；另一道大题很可能为线性方程组问题，结合向量知识与矩阵运算、行列式运算。

　　向量部分概念抽象、定理繁多，易出选择题。矩阵运算和行列式运算，可能单独出小题，也会糅合在解答题中考查。

　　考生需要注意的是，在复习线性代数时，绝不能割裂地学习每个章节，而要注意知识的连接与综合。线性代数的一个最大特征是，知识关联极其紧密，同一数学本质从多个角度阐述，形成一个复杂的知识网络。比如，第一章讲行列式，某方阵的行列式为0，对应到矩阵一章，就说明该矩阵是不可逆矩阵，从秩的角度，矩阵一定不满秩，即秩小于方阵阶数n，而进入第三章，我们会知道该矩阵的列向量(行向量)是线性相关的，到了第四章，则说明以该矩阵为系数阵的齐次线性方程组有非零解，学过特征值，则可以知道该矩阵有0特征值。类似的，还有很多不同章节的性质、定理，是一脉相通的，所以同学们在复习的时候要注意同一数学本质在不同角度的阐述。

　　概率论与数理统计，依据大纲，考查内容仍分为8个章节，分别是随机变量与概率、一维随机变量及其分布、*随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验；考试题目仍为5道，2个选择题，1个填空题，2道解答题。

　　从知识结构和历年命题规律可以判断，概率学部分和统计学部分，必然各占一道大题。不出意外，统计学部分仍是参数估计，以矩估计和最大似然估计为主，可能糅杂无偏估计或者统计量的数字特征；概率学部分的题目则会延续多个客观题（选择和填空题）的风格，可能涉及到随机变量函数的分布，二维随机变量的联合分布（联合概率密度）、边缘分布（边缘概率密度）、条件分布（条件概率密度），以及数字特征计算、概率计算、独立性判定。

　　随机变量与概率、大数定律和中心极限定理、假设检验这三章仍是低频考点，第一章一般糅合到综合题中考查，第五章和第八章很可能轮空，今年很可能以考查核心知识为主。

　　同时，在复习过程中还要记忆一些常见分布，也要记忆一些常见分布的概率密度函数，从具体实例中体会性质，巩固知识，当然，这些常见分布也是可能单独命题的。

　　数字特征部分同样如此，归纳总结普遍规律，比如期望、方差、协方差、相关系数的定义式、计算式、性质，也要记忆常见分布的期望与方差。

　　最后，心态要好，积极乐观，坚持到底。考生对数学，往往是又爱又恨，或者只有恨没有爱。但是只要大家认真对数学，数学必将给你回报与惊喜。在这里，祝愿所有的2019届考生能考出让自己满意的成绩。

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