第一部分：随机事件和概率
(1)样本空间与随机事件
(2)概率的定义与性质(含古典概型、几何概型、加法公式)
(3)条件概率与概率的乘法公式
(4)事件之间的关系与运算(含事件的独立性)
(5)全概公式与贝叶斯公式
(6)伯努利概型
其中：条件概率和独立为本章的重点，这也是后续章节的难点之一，请各位研友务重视起来。
第二部分：随机变量及其概率分布
(1)随机变量的概念及分类
(2)离散型随机变量概率分布及其性质
(3)连续型随机变量概率密度及其性质
(4)随机变量分布函数及其性质
(5)常见分布
(6)随机变量函数的分布
其中：要理解分布函数的定义，还有就是常见分布的分布律抑或密度函数须记好且熟练。
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及分类
(2)二维离散型随机变量联合概率分布及其性质
(3)二维连续型随机变量联合概率密度及其性质
(4)二维随机变量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)两个随机变量的简单函数的分布
其中：本章是概率的重中之重，每年的解答题定会有一道与此知识点有关，每个知识点都是重点，务重视！
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与性质
(2)随机变量的方差的概念与性质
(3)常见分布的数字期望与方差
(4)随机变量矩、协方差和相关系数
其中：本章只要清楚概念和运算性质，其实就会显得很简单，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：其实本章考试的可能性不大，多以选择填空的形式，但那也是十年前的事情了。
第六部分：数理统计的基本概念
(1)总体与样本
(2)样本函数与统计量
(3)样本分布函数和样本矩
其中：本章还是以概念为主，清楚概念后灵活运用解决此类问题不在话下。
第七部分：参数估计
(1)点估计
(2)估计量的优良性
(3)区间估计
