概率论和数理统计都是数学中非常重要的分支，它们的重点和难点如下：
概率论的重点：
1. 随机变量及其分布：掌握离散随机变量、连续随机变量的基本性质，以及各种分布函数的概念和特征。
2. 大数定律与中心极限定理：了解大数定律和中心极限定理的概念和证明方法，对于随机过程的稳定性和收敛性有深刻的认识。
3. 马尔科夫链和随机游走：理解马尔科夫链和随机游走等随机过程的基本概念、模型及应用，并学习求解和评价这些模型的方法。
概率论的难点：
1. 概率的初步认识：对于初学者来说，理解概率的概念和公式可能比较困难。
2. 随机变量与分布：掌握不同类型的随机变量及其分布并不容易，需要理解一些抽象的数学概念。
3. 数学推导和计算：概率论中通常需要进行大量的数学推导和计算，涉及到高等数学知识，需要有扎实的数学功底。
数理统计的重点：
1. 参数估计与假设检验：理论地推导各种参数估计方法，掌握常见的假设检验原理和方法。
2. 方差分析与回归分析：学习方差分析原理及其在试验设计中的应用，了解回归分析和相关分析的基本思想以及特点。
3. 非参数统计方法：明白什么是非参数统计方法及其基本思想和应用领域。
数理统计的难点：
1. 抽样误差与实证研究设计：抽样误差会对统计结果产生显著的影响，而合适的实验或者数据采样设计能够有效地减少抽样误差。
2. 数据处理与模型构建：统计分析需要大量的数据处理工作，包括数据预处理、缺失值填充、异常值处理等，同时模型构建细节也涉及一系列难题，如变量的选择、模型的评价等。
3. 统计软件使用：统计分析通常需要使用一些专业的统计软件进行。熟练掌握相应统计软件的操作和编程语言也是一个难点。
概率论的重点：
1. 随机变量及其分布：掌握离散随机变量、连续随机变量的基本性质，以及各种分布函数的概念和特征。
2. 大数定律与中心极限定理：了解大数定律和中心极限定理的概念和证明方法，对于随机过程的稳定性和收敛性有深刻的认识。
3. 马尔科夫链和随机游走：理解马尔科夫链和随机游走等随机过程的基本概念、模型及应用，并学习求解和评价这些模型的方法。
概率论的难点：
1. 概率的初步认识：对于初学者来说，理解概率的概念和公式可能比较困难。
2. 随机变量与分布：掌握不同类型的随机变量及其分布并不容易，需要理解一些抽象的数学概念。
3. 数学推导和计算：概率论中通常需要进行大量的数学推导和计算，涉及到高等数学知识，需要有扎实的数学功底。
数理统计的重点：
1. 参数估计与假设检验：理论地推导各种参数估计方法，掌握常见的假设检验原理和方法。
2. 方差分析与回归分析：学习方差分析原理及其在试验设计中的应用，了解回归分析和相关分析的基本思想以及特点。
3. 非参数统计方法：明白什么是非参数统计方法及其基本思想和应用领域。
数理统计的难点：
1. 抽样误差与实证研究设计：抽样误差会对统计结果产生显著的影响，而合适的实验或者数据采样设计能够有效地减少抽样误差。
2. 数据处理与模型构建：统计分析需要大量的数据处理工作，包括数据预处理、缺失值填充、异常值处理等，同时模型构建细节也涉及一系列难题，如变量的选择、模型的评价等。
3. 统计软件使用：统计分析通常需要使用一些专业的统计软件进行。熟练掌握相应统计软件的操作和编程语言也是一个难点。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2023-04-16
概率的基本公式大全：
1、条件概率：P(B|A)=P(AB)/P(A)；
2、贝叶斯公式：P(Bi|A)=P(A|Bi)P(Bi)/∑nj=1P(A|Bj)P(Bj)；
3、全概率公式：P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+...+P(A|Bn)P(Bn)；
4、乘法定理：P(AB)=P(B|A)P(A)
《概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。
《概率论与数理统计》着重基本概念的阐释，同时，在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。书中精选了百余道习题，并在书末附有提示与解答。《概率论与数理统计》可作为高等学校理工科非数学系的概率统计课程教材，也可供具有相当数学准备（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自修之用。