考研数学复习内容广泛，其中概率论作为考研数学的组成部分，虽说占分比重不大，但也是每年必考的内容。对于概率论的复习，许多考生因为其占分少，就忽视了概率论的复习，导致在做题过程中见到此类题目就不会。 　　归根结底，这还是大家对概率论的复习不透彻，知识点考点内容掌握不牢固的结果。 　　从考试的角度，大家看看历年真题就发现比较明显的规律：概率的题型相对固定，哪考大题哪考小题非常清楚。概率常考大题的地方是：随机变量函数的分布，多维分布(边缘分布和条件分布)，矩估计和极大似然估计。其它知识点考小题，如随机事件与概率，数字特征等。 　　从*的角度，概率的知识结构与线性代数不同，不是网状知识结构，而是躺倒的树形结构。一、章随机事件与概率是基础知识，在此基础上可以讨论随机变量，这就是第二章的内容。随机变量之于概率正如矩阵之于线性代数。考生也可以看看考研真题，数一、数三概率考五道题，这五题的一、句话为“设随机变量X……”，“设总体X……”，“设X1，X2，…，Xn为来自X的简单随机样本”，无论“随机变量”、“总体”和“样本”本质上都是随机变量。所以随机变量的理解至关重要。 　　讨论完随机变量之后，讨论其描述方式。分布即为描述随机变量的方式。分布包括三种：分布函数、分布律和概率密度。其中分布函数是通用的描述工具，适用于所有随机变量，分布律只针对离散型随机变量而概率密度只针对连续型随机变量。之后讨论常见的离散型和连续性随机变量，考研范围内需要考生掌握七种常见分布。

　　同时，线性代数在考研数学一中，也占有很重要的位置。需要我们认真复习，才能取得不错的成绩。那么，我们就来了解一下在强化阶段，线性代数中行列式的主要内容有哪些，以方便我们的复习。 　　行列式这个章节的核心考点主要分为两大块，一是行列式的计算，二是行列式的应用。行列式计算的主要方法有：一、，利用行列式的相关性质化行列式为上三角或下三角来进行计算;第二，利用行列式的行展开或列展开定理来进行计算;第三，利用特殊行列式来进行计算，如范德蒙行列式，行(列)和相等行列式，广义对角行列式等等，第四，利用特征值来计算行列式。 　　行列式的应用主要体现在利用克莱姆法则判断方程组解的情况以及如何求解整个方程组，在判断方程组解的情况时只要方程组满足是方形的也就是方程组的个数和未知数的个数相等时往往利用克莱姆法则来判断解的情况来的更快，更简捷。总之，行列式这个章节整体的落脚点还是在行列式的计算上，在后面章节中求解特征值时都要用到行列式的相关计算。