考研大綱馬上要釋出了，如何能有效利用大綱?尤其考研數學學科把怎麼握。咱們考研數學的高數和線代、概率怎麼去整體把握，有沒有什麼規律性的東西?劉瑋宇老師先給同學們梳理一下。
第一，高數。
根據咱們對考綱和歷年真題的分析，發現高數有這麼幾個特點。特別是近幾年的真題。第一個特點，它的側重對獨有知識考察。第二個特點，側重考生綜合運用數學分析問題解決問題的能力，說白了就是應用題。第三個特點，高數的考點非常多，比較全，這個給提示就是全面複習。當然有同學說，你又說把握重點又不說全面複習這樣是不是矛盾?但是全面複習和把握重點應該是辯證統一的。
第二、線性代數。
線性代數怎麼去把握?當然咱們去把握大的方向應該清楚，還是老實說的那幾關鍵字，看你做到沒有基礎、方法、熟練，這是戰略目前層面。如果是戰術層面的，我怎麼達到熟練?針對線性代數這個學科，這個學科討有什麼特點?咱們說有什麼特點?即綜合又靈活， 而且比較抽象。針對這個特點怎麼去把握?怎麼形成一個體系?然後又比較熟練?這個時候劉老師給兩個有用的方法。
第一個方法，拿線性代數裡面的核心概念把整個線性代數串起來。它的知識點之間不是聯絡比較多嗎?同學們就找核心的概念，它一定和周邊的概念有聯絡。
第二個方法，要有尋根究底的精神。為什麼?舉個大家都頭疼的概念基礎就是質，質比較難，比較抽象，是很多人比較頭疼的`概念。但是它又非常重要。可以拿這個概念為例，我們把它層層的去分析。比如線性代數裡有兩個，一個是矩陣的質，一個是線量組的質。大家可以問問自己，矩陣的質到底是什麼?一句話，應該是非林子式的最高階數。光理解這句話還不夠，那麼你可以分析一下。一個矩陣的質是K它意味著著什麼?如果直接翻譯是這個矩陣它的非林子式的最高階數是K。那麼光直接翻譯不足以應對題目，還可以間接翻。怎麼翻譯?就是這個矩陣它應該存在K結的非林子式，並且矩陣不存在存在K+1解的非林子式。
所以線性代數要想複習的好，咱們這個階段有兩個小的方法，第一是用核心的概念把它串一下。第二，要有尋迅尋根究底的精神。
三、概率。
概率怎麼把握?有同學總是感覺理解不透徹。概率不同與線性代數，線性代數的知識結構個網狀的知識結構，而概率可以認為它的知識結構是一個躺倒的樹型結構。劉老師把它從兩個角度簡單的串一串。
第一就是從考試的角度。概率什麼地方考大題什麼地方考小題是非常清楚。有三個地方，你搞清楚這三個地方就差不多了。概率考大題的地方叫隨機變數函式的分佈。第二個點，邊緣分佈和條件分佈。第三點，就是咱們最後的內容，特徵非常明顯。這是考大題的點，那麼其他地方有可能考小題。
現在從學科角度，剛才提到它的知識結構是躺倒的樹型結構，為什麼是這樣?你可以自己詳細的梳理，老師簡單的提一下。那麼概率的第一章是隨機事件與概率，這是個打基礎的地方。但一下什麼是隨機事件，什麼是概率。在這個基礎之上就可以定義隨機便，為什麼要定義隨機變數?就是把隨機事件的結果，與咱們的書數對應起來，方便用數學公式處理。隨機變數的定義搞清楚，接下來怎麼去描述隨機變數，描述它的方式就是用分佈區描述的這個分佈有三種，分佈函式、分佈率、概率密度，當然還有常見的分佈，這就是第二章全部內容。咱們第二章討論的是一維隨機變數，推廣一下就得到的多維隨機變數。那麼多維隨機變數分佈稍微麻煩一點，它是由聯合分佈、邊緣分佈、條件分佈組成。每種分佈裡面又分成三小組，分別是聯合分佈函式、聯合分佈率、聯合概率密度。這是以聯合分佈為例，其他的是類似，只不過條件分佈裡面，咱們不考慮條件分佈函式。當然了咱們常見分佈這個多維裡有兩個，一個是二維正態，一個二維均勻。
這就是多維隨機變數搞清楚了，那麼再考慮一下兩個隨機變數會不會獨立?把這個討論清楚咱們第三章基本就結束了。再往後討論一下數字特徵，數字特徵跟前面有什麼聯絡?咱們說分佈包含了隨機變數全部的資訊，如果你只關注部分資訊，那就考慮數字體徵就行了。這就是整個概率基本全部內容，當然還有一塊偏理論的內容就是大樹定律中心極限定理，這塊不是重要考點，瞭解基本內容就差不多了。
這就是整個概率基本全部內容。那麼數理統計它就是對概率的一個應。，其中數理統計考試方向也非常清楚，考小題的地方有這麼三個，第一個是常見統計量積極及其字特徵。第二個考點叫統計分佈。第三考點是正態總體條件下統計量的特殊性質。