在考研数学三中，参数估计占数理统计的一多半内容，所以参数估计是重点。统计里面第一章是关于样本、统计量的分布，这部分要求统计量的数字特征，要知道统计量是随机变量。统计量的分布及其分布参数是常考题型，常利用分布及分布的典型模式及其性质以及正态总体样本均值与样本方差的分布进行，下面是小编为大家整理收集的2017考研数学数理统计分布口诀，仅供大家参考。
正态方和卡方(x2)出，卡方相除变F;
若想得到t分布，一正n卡再相除;
第一个口诀的意思是标准正态分布的平方和可以生成卡方分布，而两卡方分布除以其维数之后相除可以生成F分步，第二个口诀的意思是标准正态分布和卡方分布相除可以得到分布。参数的矩估计量(值)、最大似然估计量(值)也是经常考的。很多同学遇到这样的题目，总是感觉到束手无策。题目中给出的样本值完全用不上。其实这样的题目非常简单。只要你掌握了矩估计法和最大似然估计法的原理，按照固定的程序去做就可以了。矩法的基本思想就是用样本的阶原点矩作为总体的阶原点矩。估计矩估计法的解题思路是：
(1)当只有一个未知参数时，我们就用样本的一阶原点矩即样本均值来估计总体的一阶原点矩即期望，解出未知参数，就是其矩估计量。
(2)如果有两个未知参数，那么除了要用一阶矩来估计外，还要用二阶矩来估计。因为两个未知数，需要两个方程才能解出。解出未知参数，就是矩估计量。考纲上只要求掌握一阶、二阶矩。
最大似然估计法的最大困难在于正确写出似然函数，它是根据总体的分布律或密度函数写出的，我们给大家一个口诀，方便大家记忆。
样本总体相互换，矩法估计很方便;
似然函数分开算，对数求导得零蛋;
第一条口诀的意思是用样本的矩来替换总体的矩，就可以算出参数的矩估计;第二个口诀的意思是把似然函数中的未知参数当成变量，求出其驻点，在具体计算的时候就是在似然函数两边求对数，然后求参数的驻点，即为参数的最大似然估计。
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1、与高等数学联系紧密
概率论与数理统计这门学科与高等数学的联系是非常紧密的，因为对于我们在求概率、期望、方差等变量时都需要用到高数中的相关知识，包括极限、导数、定积分与二重积分等，所以大家要想学好概率论这门学科，就要先学好高数的相关知识。但是大家也不用担心，因为这部分用到的高数知识都是比较简单的，大家只要掌握了这部分的基本知识以及基本求导数、求积分的方法就可以了。
2、偏计算，公式繁多
概率论这门学科在考研数学中主要考查大家的就是计算，大家只要会算各种情况下概率、期望、方差等就可以了。但是对于概率论这个学科而言，如果大家要计算，就需要去记住很多公式，只有把相关的公式全记住了在考试中对于不同的情况才能选取合适的公式。
3、与实际联系紧密
概率论这个学科相对于高等数学和线性代数这两个学科而言，它与我们的生活联系是比较紧密的，比如说抽签或者买票中奖的概率体现出的抽签原理等。因为这个特点，概率论在考试中一般都是与实际问题结合起来考查大家，这时就需要大家能够先抽象出概率学表达式，然后再代入合适的公式去求解。