安徽师范大学概率论与数理统计考博考试以扎实的理论基础与综合应用能力为核心考核目标，其参考书目主要围绕《概率论与数理统计》（浙大版，第四版）和《数理统计》（王寿松著，第三版）展开。考生需系统掌握概率论中的随机变量分布、大数定律与中心极限定理、参数估计与假设检验等核心内容，同时注重数理统计中的区间估计、回归分析、方差分析等实际应用题型。

在复习策略上，建议考生采用“三阶段递进式”学习框架：第一阶段（1-2个月）以教材通读为主，重点梳理随机事件与概率公理体系、离散与连续型随机变量分布函数、多维随机变量联合分布及独立性等基础概念，结合浙大版教材课后习题强化计算能力；第二阶段（2-3个月）聚焦数理统计核心章节，针对参数估计（矩估计、最大似然估计）、假设检验（U检验、t检验、卡方检验）及回归分析（一元线性回归模型构建与检验）进行专题突破，参考王寿松教材中的经典案例解析；第三阶段（1个月）进入真题模拟与综合训练，重点攻克近十年统考真题中的综合应用题，如基于实际数据的假设检验方案设计、非参数统计方法应用及贝叶斯统计初步问题，同时结合《概率论与数理统计解题方法》（肖水清著）总结常见题型解题模板。

考试中高频考点集中于三大模块：一是概率论中的特征函数与极限定理（重点考察泊松定理与多维中心极限定理的联合应用），二是数理统计中的估计理论（尤以C-R不等式与无偏估计性质为命题热点），三是统计推断中的决策理论（贝叶斯因子计算与先验分布选择）。特别需注意近年新增的“基于R语言或MATLAB的统计建模分析”题型，要求考生熟练运用软件实现假设检验的p值计算、回归模型的参数优化及残差分析。

备考过程中需建立“概念-公式-应用”三位一体的知识网络，例如在复习正态总体抽样分布时，同步掌握t分布与F分布的生成机理及其在区间估计中的具体应用场景。对于易错点如似然函数求导与极值点判断、检验功效与显著性水平的权衡关系等，建议通过错题本进行专项整理，并参与校内组织的模拟答辩，提升复杂统计问题的表述与论证能力。最终冲刺阶段应聚焦近五年教育部博士招生考试大纲的修订方向，重点关注“高维数据统计分析”与“非参数统计方法”等前沿领域的基础理论，同时保持对《统计推断》（Casella & Berger著）中决策理论章节的深度研读，以应对可能出现的跨学科综合题。