不是吧 4月7月不可以考
今天教务老师给大家收集整理了山东会计自考本科教材，山东财经大学会计自考本科科目的相关问题解答，还有免费的自考历年真题及自考复习重点资料下载哦，以下是全国我们为自考生们整理的一些回答，希望对你考试有帮助！请问会计专业 自考本科 山东都考哪些科目会计专业代码：B020204，主考院校：山东经济学院、烟台大学本专业共设置14门课程和毕业论文1、马克思主义基本原理概论2、英语；3、线性代数；4、管理系统中计算机应用、管理系统中计算机应用5、金融理论与实务；6、资产评估；7、高级财务会计；8、审计学；9、财务报表分析；10、市场营销学；11、会计制度设计；12、国际贸易理论与实务；13、概率论与数理统计；14、中国近代史纲要；山东会计专业自考都考哪些科目？山东会计专业自考本科主考院校有山东财经大学和烟台大学会计专业课程设置表专业代码：B020204主考院校：山东经济学院烟台大学序号课程代码课程名称学分备注13708中国近现代史纲要223709马克思主义基本原理概论4315英语1444183概率论与数理统计554184线性代数4651管理系统中计算机应用3652管理系统中计算机应用17150金融理论与实务68158资产评估49159高级财务会计610160审计学411161财务报表分析51258市场营销学513162会计制度设计514149国际贸易理论与实务6156999毕业论文0自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：
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是公共科··每次都可以考的·
自考概率论与数理统计一般是一年考二次4月和10月，如果有变动请以当地教育办公布信息为准。
1月09日上午8：30—11：00考概率论与数理统计1月10日上午8：30—11：00考线性代数
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1.题目应该是P（A-B）才对吧？要问B错在哪里你先告诉我B对在哪里？不然无从说起。
第一题记住就行啦第二题因为是6个不同的人 那么他们过生日的时间肯定有先后啊 一年一共365天 那么分子就是365取6排列 因为每个人过生日的有365种选择 分母就是365^6次
在山东省教育局档案库
不难，我们老师当初一个星期就讲完了，整本书就花了一个星期，穿插了一些例题，我们做课后习题的速度望尘莫及，不过考研概率论这块确实能拿满分，这可能也是因为概率论简单吧。线代就不是了，花了一个多月才学完，高数就更多了。总之概率论很容易的，你要有信心。然后它需要一些基础，需要高数的某些简单内容作为基础，然后组合数学也有，用到的也是组合数学中最基础的那一部分。
自考概率论与数理统计二不难，考生只要能够自觉对教材内容进行学习，复习的时候刷一刷真题，一般都能考过。 自考到底难在哪 1、自考最难的地方，就是搜集信息。自学考试是举手制，任何事情都是要自己主动去关注，包括报名，买资料，备考，考试，申请论文，毕业，学位等等信息，没有人通知你什么时候该做什么，你自己如果没有关注到，很可能就会错过时间点。 网上的信息非常庞杂，教育考试院官网的信息有时候也不好找。 2、英语和数学。英语是所有专业都需要考的。数学的话，理科，工科，经济金融这些专业一般要考高等数学。学不会数学的话，可以选择不考数学的专业，也有很多选择的空间。至于剩下的，没啥难的，只要你能识字，一般的教材都能看懂，自考的教材都不深，都是一个领域最基础的知识。多看看教材，考前刷几套真题，一般没问题。 3、坚持。自考坚持难，这是大家众所周知的事实，也是自考整体通过率低的主要原因。自考/成考有疑问、不知道如何总结自考/成考考点内容、不清楚自考/成考报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：
现在分科了比以前的高数二简单了 我们老师说的
自考的概率论与数理统计比较难。一方面需要努备考，另一方面可以报名参加该科的自考网络助学。自考网络注册学习是教育部考试中心面向全国重点推广的一种新的自考助学形式。 湖北省教育考试院按照国家有关政策，凡参加网络注册学习的自考生，网络学习成绩按30%计入自考课程评价总成绩。也就是说最终成绩＝网络注册学习成绩×30%+国家统考笔试成绩×70%。网络注册学习包括视频学习、阶段测评、综合测评、学习表现四个部分。只要按照步骤一步一步来，累计用6-10个小时就可以完成一门课的网络学习，获得30%的网络成绩计入最后的总成绩。大大提高了自考通过率。我的高等数学、英语等课程报知金楚才的网络注册学习，果断一次性通过。给力！
概率论与数理统计之随机变量的独立性问题方法总结解题方法总结解题方法总结2019年12月31日随机变量的独立性：如果对任意x,y都有P{X<=x,Y<=y}=P{X<=x}P{Y<=y}，即F(x,y)=Fx(x)Fy(y)，则称随机变量X与Y相互独立。随机变量相互独立充要条件：（1）离散型随机变量X和Y相互独立的充要条件：概率论与数理统计之随机变量的独立性问题方法总结离散型随机变量相互独立的充要条件（2）连续型随机变量X和Y相互独立的充要条件：概率论与数理统计之随机变量的独立性问题方法总结连续型随机变量相互独立的充要条件题型一：离散型随机变量相互独立的判定例1：概率论与数理统计之随机变量的独立性问题方法总结解题思路：本题先求出联合分布，在判断独立性时，若联合分布有零元，但边缘分布不全为零，则随机变量不独立。解：由题意得：概率论与数理统计之随机变量的独立性问题方法总结题型二：连续性随机变量独立性得判定例2：概率论与数理统计之随机变量的独立性问题方法总结解题思路：先求出边缘密度函数，再利用f(X,Y)是否等于边缘密度函数的乘积。解：由题意得：
第一章随机事件与样本空间，进行随机试验得到试验结果，全部样本点组成样本空间，样本全体引入子集，引入随机事件，引入事件概率，概率计算有古典概型和n 重伯努利试验。 这是几百年前概率论的发展。它最大的发展是引进入微积分，进入第二章——随机变量及其分布。 把样本空间的全体引入一个函数——随机变量random viable, 用这个函数来表示随机事件，引入分布函数，分为离散型和连续型，这两种随机变量的定义和性质有所不同，其中它们所谓的重要条件就是概率的性质在新的条件下的反映。其中连续型随机变量的分布函数用积分来表示，求导成为概率密度函数，由此概率论引进微积分。 掌握常考分布——B P U E N (二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布)的称呼、定义、记号、参数、特点。 1、要概念清楚概率得不出事件结论，概率为0的事件不一定是空集，概率为1的事件不一定是全集； 独立bar不bar没关系； 概率为0或1的事件与所有事件都独立。 2、重点是条件概率(缩减样本空间)、五大公式(全概率和贝叶斯公式设完备事件组的设法)、n重伯努利实验。 完成第二章随机变量及其分布，第三章开始。第二章重点有三。总结如下。 一、概率、分布函数、离散型随机变量、连续型随机变量的定义、重要条件及其他性质的一张比较表；后四者所谓的重要条件实际上是概率性质在新形势下的反映。 二、五个常考分布:二项分布是n重伯努利试验成功k次的概率；泊松分布描述如校门口1小时内通过多少辆车的概率；均匀分布如四舍五入、等公交车、等电梯的时间分布；指数分布描述生命、寿命的分布，无记忆性；正态分布也是比较常用的。 求概率时，均匀分布量尺寸，正态分布四下子(查表、标准化、对称性、定参数)，只有指数分布会用到积分计算。背过两个积分公式——泊松积分和伽马函数。 三、一维随机变量函数的分布。三件事情处理好拿11分大题——定义、范围、端点。 把任何一个分布函数拿来，把随机变量塞到它自己的分布函数里面去，把小变量变成大的随机变量，出来新的随机变量一定服从0-1分布。 第三章 二维随机变量总结。1、二维随机变量常考分布:均匀、正态。二维均匀量尺寸，二维正态一定是用对称性 2、二维随机变量函数的分布。三种情况:离散和离散的拆开；连续和连续的哪儿求概率哪儿求积分；离散和连续的把离散的用全概率公式展开。 3、二维离散、连续型随机变量的独立和条件概率。 二维离散型随机变量独立:行(列)之间成比例；条件概率:行(列)内部按比例分配，条件概率等于1/2时，两个概率相等。 二维连续型随机变量有两个相逆的题型: 已知二维连续型随机变量的联合概率密度函数求边缘概率密度和条件概率密度，把“大其他”变成“小其他”，其中求条件概率密度一定要注意范围，分母大于0才存在；或者反过来，已知一个边缘概率密度和一个条件概率密度，求联合概率密度，此时要注意求的全平面内的联合概率密度，所以要把约束条件去掉，用密度积分为1去掉条件，即通过积分等于1把“小其他”变成“大其他”。 总结第四章 数字特征。重点有三。 1、期望、方差、协方差、相关系数的定义与性质。 为什么叫"期望"而不是"平均"?因平均都是有限个数之间，期望是无限个数。求期望三个方法:定义、对称性、性质。 方差是偏离平均值的程度、分散程度。 协方差描述两随机变量间的差异程度。求协方差要先暴露两个变量之间的关系。 相关系数是标准化了的期望，纯粹反映它们之间的差别。二维随机变量若服从0-1分布，求相关系数可在分布律上"抠右脚"，若二维离散随机变量不服从0-1分布，照样按照0-1分布"抠右脚"(常熟不影响)。 计算上述量一定要选择好方法；做题前形成如下习惯:看两随机变量独立否?对称否?联合密度函数?计算积分繁琐，能用对称尽量对称。 2、五个常考分布的期望和方差。几何分布与超几何分布的参数推导，无需背。 一维正态记四下子，二维正态分布也有四点性质。其中，二维正态保证每个边缘都正态，反过来，边缘正态不能保证二维正态。 3、二维随机变量函数的期望。 总结第五章——大数定律和中心极限定理。这章出题概率不大。有三点内容。 1、切比雪夫不等式。 2、大数定律。依概率收敛的概念引出切比雪夫大数定律、辛钦大数定律、伯努利大数定律(上面两个的特例)，总结如下:若"X i 不相关，方差有界"或"Xi 独立同分布，期望存在"，则Xi 的算术平均值依概率收敛于Xi 期望的算术平均值。 3、中心极限定理。Xi 独立同分布、方差存在，则Xi 的和近似服从正态分布。 第六章 数理统计。内容有二。1、总体与样本。总体有分布函数、概率分布、概率密度，相应样本有分布函数、分布律、概率密度。 2、抽样分布。 样本数字特征:样本均值和样本方差及它们各自的期望、方差。 三大抽样分布的典型模式。(概率论中只有一个地方涉及4次方——卡方分布的方差。) 正态总体条件下样本均值与样本方差的分布。 第七章 参数估计。 矩估计和最大似然估计。
到网上去下费允杰的视频,一两个月才能学好。
我也是自学，第一章还好，到第二章就看不懂了，也要求教，有什么好的学习方法