2019考研数学概率考点有哪些？为什么成绩流失率低？很大程度上是大家不重视，做题不用心。为了引起注意，下面是边肖为大家整理的关于考研数学概率的32个知识点。
32个知识点的总结
第一部分：随机事件和概率
(1)样本空间和随机事件
(2)概率的定义和性质(包括古典概率、几何概率和加法公式)
(3)条件概率和概率的乘法公式
(4)事件之间的关系和操作(包括事件的独立性)
(5)全概率公式和贝叶斯公式。
(6)伯努利概率
其中，条件概率和独立性是本章的重点，也是后续章节的难点之一。宝宝们一定要注意。
第二部分：随机变量及其概率分布。
(1)随机变量的概念和分类
(2)离散随机变量的概率分布和性质
(3)连续随机变量的概率密度和性质
(4)随机变量的分布函数及其性质
(5)共同分配
(6)随机变量函数的分布
其中，要理解分布函数的定义，常见分布的分布规律或密度函数，必须要背得滚瓜烂熟，熟练掌握。
第三部分：二维随机变量及其概率分布。
(1)多维随机变量的概念和分类
(2)二维离散随机变量的联合概率分布及其性质
(3)二维连续随机变量的联合概率密度及其性质。
(4)二维随机变量的联合分布函数及其性质。
(5)二维随机变量的边缘分布和条件分布。
(6)随机变量的独立性
(7)两个随机变量简单函数的分布
其中这一章是概率的重中之重，每年都会有一个与这个知识点相关的答题。每个知识点都是重点，一定要重视！
第四部分：随机变量的数字特征。
(1)随机变量的数字期望的概念和性质
(2)随机变量方差的概念和性质
(3)正态分布的数字期望和方差。
(4)随机变量的矩、协方差和相关系数
这一章只要概念和运算性质明确，其实会很简单，关键在于计算。
第五部分：大数定律和中心极限定理。
(1)切比雪夫不等式
(2)大数定律
(3)中心极限定理
其中：其实这一章考的可能性不大，多是填空的形式，不过那是十年前的事了。
第六部分：数理统计的基本概念。
(1)总体和样本
(2)样本函数和统计
(3)样本分布函数和样本矩
其中这一章还是以概念为主，了解清楚之后灵活运用解决此类问题也是不在话下。
第七部分：参数估计。
(1)点估计
(2)估计量的卓越性
(3)区间估计
