考研数学中，概率论与数理统计的基本概念是备考基础，需准确理解核心定义。臣鸟教育学考研结合考纲重点，梳理出高频基础概念。这些内容能帮助考生搭建知识框架，从随机事件与概率、随机变量与分布、数字特征三方面解析。

一、随机事件与概率

随机事件是概率论的起点，指在随机试验中可能发生也可能不发生的结果，如“掷骰子出现奇数点”。事件间存在包含、互斥、对立等关系，需掌握并事件、交事件的运算规则。概率则是衡量事件发生可能性大小的数值，核心定义包括古典概型、几何概型，以及概率的基本性质（非负性、规范性、可加性）。

二、随机变量与分布

随机变量用于将随机事件数量化，分为离散型和连续型两类。离散型随机变量的核心概念是分布律，如二项分布、泊松分布；连续型随机变量则通过概率密度函数描述，如均匀分布、正态分布、指数分布。分布函数是连接两类变量的重要概念，需理解其定义与性质，明确分布律、概率密度与分布函数的对应关系。

三、数字特征

数字特征用于描述随机变量的统计规律，是概率论与数理统计的核心考点。常用数字特征包括期望、方差、协方差与相关系数。期望反映随机变量的平均取值，方差衡量取值的离散程度，协方差与相关系数则描述两个随机变量间的线性相关程度，需掌握各特征的定义、计算公式及基本性质。

考研数学中，概率论与数理统计的基本概念围绕随机事件与概率、随机变量与分布、数字特征展开，是解答相关题目的基础。掌握这些概念能提升考研数学备考效率，臣鸟教育学考研的梳理帮助考生明确重点，助力理解概率论与数理统计的知识框架。