武汉大学概率论与数理统计考博复习需系统构建知识体系，重点突破核心理论与应用能力。首先明确考试特点：武大考博数学科目注重基础理论深度与综合应用能力，题型涵盖计算题、证明题、综合应用题三类，占比约7:2:1，重点考察大数定律、中心极限定理、参数估计、假设检验等核心章节，近年新增贝叶斯统计与随机过程专题。建议采用"三阶段递进式复习法"：基础阶段（2-3个月）以浙大版《概率论与数理统计》第四版为主，建立公理体系，完成教材课后习题120道，重点掌握随机变量函数分布、正态总体参数区间估计等12个高频考点；强化阶段（1.5-2个月）精研《数理统计教程》（茆诗松著），结合《统计推断》（Casella & Berger）补充贝叶斯理论，每日完成2套历年真题模拟，重点突破卡方检验与极大似然估计的复杂计算；冲刺阶段（1个月）建立知识图谱，针对武大近五年真题标注重复考点（如2020年连续三年出现多维随机变量证明题），设计"错题归因表"统计个人薄弱环节，每周进行3次全真模拟考试。特别要注意武大命题倾向：近五年出现7次关于"样本函数收敛性"的证明，4次涉及"非参数假设检验"设计，建议补充《随机过程》（王仁宏著）中马尔可夫链章节，同时关注《中国科学：数学》期刊近三年相关论文。答题技巧方面，证明题采用"定义-定理-逆推"三步法，计算题建立标准化解题流程（如参数估计必做矩估计与最大似然估计双解法对比），建议在答题卡上预留30%时间用于检查公式推导，避免因基础计算错误影响最终成绩。最后阶段需重点训练数学表达规范性，参考《数学论文写作指南》统一术语表述，确保证明过程逻辑严密，计算结果保留三位有效数字。