中国人民大学概率论与数理统计考博复习需围绕学科核心框架与真题规律展开系统性备考。首先应明确考试重点在于概率论基础理论、数理统计方法及其应用，尤其是大数定律、中心极限定理、参数估计、假设检验、回归分析等高频考点。建议考生以浙大版《概率论与数理统计》教材为基准，结合人大历年真题与王兆祥《数理统计考研复习指导》构建知识体系。

基础阶段（3-4个月）需完成三遍精读：首遍通读教材，梳理各章定理证明与公式推导，重点标注与后续章节衔接的知识点；二遍结合《讲义精解》强化理解，对贝叶斯估计、抽样分布等难点进行专题突破；三遍完成教材课后习题，建议每日保持3-4小时专注练习，对错题建立分类错题本，记录错误类型（如计算失误、概念混淆等）。

强化阶段（2-3个月）应实施真题驱动策略。近十年真题显示，每年约35%考题涉及二维随机变量与特征函数，28%集中在参数假设检验，22%考查回归分析。建议按题型分类训练：证明题重点掌握马尔可夫不等式扩展证明、C-R不等式推导等模板；计算题强化最大似然估计与贝叶斯估计的联合求解；应用题需掌握正态总体方差齐性检验在质量控制中的实际应用。

冲刺阶段（1-2个月）需进行三模三考：首次模考全真模拟近五年真题，严格计时检验知识盲区；二次模考侧重高频考点专题训练，如连续型与离散型分布对比辨析；三次模拟结合最新招生简章调整复习方向。同步关注《统计研究》《应用统计学报》等期刊中与数理统计前沿相关的案例，理解假设检验在金融风险控制、医学诊断等领域的应用创新。

特别要注意考试中常出现的跨章节综合题，例如将回归分析与时间序列分析结合，要求考生运用ARIMA模型解决经济指数预测问题。此类题型需提前掌握EViews、R语言等工具的基本操作，熟练进行残差分析、模型诊断等实操环节。建议每周预留6小时进行计算器与编程软件的专项训练，确保在有限时间内准确完成矩阵运算与假设检验的p值计算。

最后阶段应建立个性化复习预案：数学基础薄弱者需重点补足测度论基础，每日精读《实变函数》相关章节；跨专业考生应加强数理统计在专业领域的应用案例学习，如计量经济学中的面板数据分析；英语较好的考生可拓展阅读《Mathematical Statistics with Applications》英文原版例题，提升专业文献阅读能力。考前两周需严格调整生物钟，模拟考试时间进行三次全真演练，重点训练时间分配策略，确保证明题控制在40分钟内，计算题每题不超过25分钟，留足时间检查公式应用规范性。