1樓：carousel的春天
高等數學更難一些，因為比較靈活。
但數理統計需要高等數學的知識並且思維方式和高等數學不太一樣，如果還是習慣於高等數學的思維方式做數理統計容易感覺更難。
從考試角度來看，數理統計出題的難度要略低一些，但得分情況經常會比高等數學差，因為好多人不太習慣從什麼角度入手。並且一般來說人們在數理統計課程上花得時間少於高等數學，所以給人的印象是數理統計難於高等數學。
所以給人的總體印象是數理統計更難一些。
2樓：匿名使用者
高數與數理統計是兩個不同的數學學科，但是數理統計中很多知識是要用到高數的知識，所以高數是最基礎的，當然高數也就研究的很成熟，題目出出來就很靈活，有一定的難度，數理統計的相對較容易了，把教材中的習題都會了就沒有什麼問題，每年的試題不難，百分制達到八十就可以了
3樓：安然笨笨
我認為你還是學高數吧，其實每個人的感覺都不一樣，數理統計概理論反正我覺得不好學，高數比較簡單，更容易理解。考試我沒有進行過，不瞭解
4樓：匿名使用者
作為一個數學系的學生我可以告訴你，高數比較難。數理統計其實很簡單的，只要知道一些原理就行了，理解好了非常的簡單的。高數需要大量的習題來練習才有提高的。
複習的材料有很多的，選擇一本適合自己的吧！祝你好運~~~
5樓：偶素熱血青年
高數。比概論難。
概論是基礎。不懂高數。概論學不好的
高等數學和概率論與數理統計哪個更難
6樓：由衷感謝
需要一點排列組合的基礎，還有定積分的基礎。但是查數學公式都可以學會。概率論是數理統計的基礎。都比較簡單。熟能生巧。多做題就知道套路了。
7樓：匿名使用者
個人覺得概率統計容易，高等數學比概率統計難。但是高等數學比較有趣。
8樓：匿名使用者
其實你所說的高抄等數學是高等數襲學（一）吧，它包bai括函式與極限、微積分、du
級數、微分zhi方程等等內容。如果dao報考兩科，應該先學習高等數學（一），這個是基礎。從難度上來說，高數（一）要比概率論和數理統計的要大。
概率論與數理統計是不是需要高等數學的基礎，這句話是對的。
9樓：匿名使用者
這 可 以 的bai
莘 譽 褆 關
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賠 率 髙 木 有 用
安卓系統
10樓：匿名使用者
高數，我大學都沒學懂，可能是太笨…
高等數學和概率論與數理統計哪個更難
11樓：
要分場景來看：
如果是要研究學問的話，高數、概率論、數理統計相互交叉，但又有各自縱深很深的領域，每個縱深都能讓人研究一輩子的，所以橫向比較誰難，不太有意義，都很難。
如果是對比考試難度的話，那要看2個因素：如果老師是不同的人，每個人教學風格和考試的風格不同，那麼是會有難易差別的。例如有的老師平時分佔比高，有的老師願意靠前畫重點，有的鐵面無私，就會產生考試的難度。
還有一個因素就是出題的風格，有些題目不太容易和生活工作相結合，例如高數中的微積分、線性代數，出題就比較抽象，此時刷題目容易應付考試；而概率論和數理統計和生活工作很容易結合（說白了，這2個學科來自於game和社會調查）因此出的題目往往比較具體，這樣的話刷題目就不容易了，得考記憶公式和理解題目的深層含義能力，或者說考察你數學和語文的綜合能力。所以，此時概率論和梳理統計會比較難。
12樓：卡路里
和高數比不難，不用怕。
高等數學的線性代數和 概率論與數理統計難度大嗎
13樓：匿名使用者
各人感覺不一樣吧。我感覺線性代數和概率論要比微積分簡單多了。微積分專
裡面有導數，定積分，不屬定積分，級數，多重積分，微分方程（常微分，偏微分）。
1、線性代數的內容都是線性的，跟小學學的多元一次方程組差不多，只不過方程的數量變多了，未知數的數量變多了。而且研究的方法與以前不同，主要研究係數行列式的性質與解的關係以及解的性質。
2、概率論我不是很熟悉，但是感覺學的時候也不是很難。主要就是排列組合，然後就是一些常用的分佈（如正態分佈等）。
3、高等數學的話一開始是導數，從導數引申到定積分，再到不定積分。這些書上都很簡單，但是做題的時候很煩，很多證明題。級數的問題基本與積分類似，證明很麻煩。
多重積分最困難的地方很多時候在於確定積分範圍。微分方程講的比較少，而且可以求解的微分方程只有那幾種型別，相對還比較簡單的。
14樓：恩惠妮阿加西
高等數學的bai
線性代數du和概率論與數理統計難度相對zhi於剛剛接觸的人，dao難度是比版較大的。
《線性代
權數》包括行列式、矩陣、線性方程組、向量空間與線性變換、特徵值和特徵向量、矩陣的對角化，二次型及應用問題等內容。
概率論是研究隨機現象數量規律的數學分支。隨機現象是相對於決定性現象而言的。在一定條件下必然發生某一結果的現象稱為決定性現象。
例如在標準大氣壓下，純水加熱到100℃時水必然會沸騰等。隨機現象則是指在基本條件不變的情況下，每一次試驗或觀察前，不能肯定會出現哪種結果，呈現出偶然性。例如，擲一硬幣，可能出現正面或反面。
隨機現象的實現和對它的觀察稱為隨機試驗。隨機試驗的每一可能結果稱為一個基本事件，一個或一組基本事件統稱隨機事件，或簡稱事件。典型的隨機試驗有擲骰子、扔硬幣、抽撲克牌以及輪盤遊戲等。
數理統計是數學系各專業的一門重要課程。隨著研究隨機現象規律性的科學—概率論的發展，應用概率論的結果更深入地分析研究統計資料，通過對某些現象的頻率的觀察來發現該現象的內在規律性，並作出一定精確程度的判斷和**；將這些研究的某些結果加以歸納整理，逐步形成一定的數學概型，這些組成了數理統計的內容。
大學 概率論與數理統計 好學不 相比於高等數學（微積分） 線性代數 這3個誰給排個難易順序
15樓：樂意丶
高數，概率論，線代。
線代之簡單不用多說，考研滿分都是一個比較基本的要求，如果你打算考研數學有優勢的話。
概率論與數理統計是兩塊內容，概率論內容稍微多點，但這門課只要下功夫了，就一定能學好，考研當中還是比較簡單的，滿分也是很有可能的。
高數兩本書，內容比較多，有些內容比較死板（主要集中在高數下），有些內容比較靈活，想掌握起來沒那麼容易（主要集中在高數上），高數想拿滿分並不容易，雖然說高數部分也有送分題，但不乏有些題目還是具有一定的靈活度。
高數一般是兩個學期，概率論和線代加起來一般一個學期，從學時來看這難度也顯而易見。
考研的建議還是，先拿好拿的分，比如概率論和線代應該全部拿下，高數則應該拿下基礎的分，至於靈活的部分，應該放到最後來解決。總之，考研數學只要花功夫了，120是很正常，而想140以上的話就不僅僅是要考研的時候之努力了，你大一大二時的基礎也要很好。
16樓：匿名使用者
由難到易，高等數學難於線性代數難於概率論與數理統計
17樓：陳小煥
這個得看你學的目的是幹嘛了。如果是應付考試還得看是什麼型別的考試。如果純粹從出題難度來說，都可以出的很簡單，要是想出的難的話，一般來說高等數學會很難，線性代數概念要多一些，要把握好這些概念直接的邏輯關係，個人認為概率論與數理統計最簡單。
18樓：匿名使用者
從考研的角度給你回答：高數最難，概率論第二難，線性代數相對較簡單。每年線性代數得滿分者最多，高數得分率最低。
19樓：死是上將魂
挺簡單的……比微積分要容易。線性也不是很難啊……都在伯仲之間……
20樓：匿名使用者
一般的，按照學校考試重視程度的話：高數最重要是基礎，線代次之，概率最後。但其實你會發現，高數是前提，概率和線代更像是一門在高數上發展起來的學科，其實很難的，不過考核一般要求不高。
本人大學高數沒下過90，線代簡單的不解釋98，概率70。
21樓：煙鬼就是煙鬼
看你的實際情況，要是我的話線性代數、數理統計、概率論
22樓：匿名使用者
線性代數 高等數學 概率統計
高等數學 線性代數 概率論與數理統計哪個難
23樓：宛丘山人
應因人而異，個人不一樣，那個難不能有統一的說法。一般來說，高數的證明難。如果偏重計算，高數並不難。
所以說理科高數難，工科不很難。線性代數容易學會，但容易做錯。概率統計的概念不好捉摸，理論推導用到繁雜的積分，理論還不十分完備。
但做起來往往查表。
24樓：匿名使用者
高等數學最難，線性代數次之，概率論與數理統計再次。
25樓：匿名使用者
自然是高數了，關鍵是看個人
線性代數與概率論與數理統計哪個難
26樓：匿名使用者
都還行，
線性代數沒有先行課程，你只需要牢記定義，熟悉公式，就可以了，因為都是新東西。
而概率論與數理統計的先行課是高等數學，所以你高等數學學的好壞會影響概率論與數理統計的學習的。
線性代數與概率論與數理統計哪個難
27樓：本幻須穎初
都還行，
線性代數沒有先行課程，你只需要牢記定義，熟悉公式，就可以了，因為都是新東西。
而概率論與數理統計的先行課是高等數學，所以你高等數學學的好壞會影響概率論與數理統計的學習的。
28樓：妙言妙語
我覺得都差不多吧，也不難，只要上課時認真聽老師講，課後及時做練習就ok啦，沒什麼難得。而且概率論在高中時學過一些，同時與微分也有關，只要定積分學得好不沒什麼問題了。
29樓：匿名使用者
哪個難看你學到什麼程度，說線性代數只要把行列式弄明白的就好，只能說明他學的很淺。這兩門課如果學深入了都非常複雜
30樓：花姐和曹哥
線性代數難，但是線性代數裡面有很多知識會再概率論與數理統計裡面用到，，所以都還一樣！
31樓：時間的樣子
過來人，數理統計比較難，線性代數只需要把行列式的運算規則掌握好了就ok、數理統計比較混亂，裡面的******定律太多，記得東東比較多
32樓：匿名使用者
單就題目來說
，bai線性代數難，思考du量zhi大，計算量多，dao但是就準備考試而言，內數理統計難，
因為要考容線性代數，只需要看線性代數一本書就能看明白了，要考數理統計，要準備高等數學，線性代數，數理統計3本書才能看明白，不知道這個回答，您滿意否……
33樓：匿名使用者
概率論比較難。看看書的厚度就知道了，概念定義計算都多得多
34樓：
概率bai難，高等數學裡面函du數分段，定積分
，不定zhi積級dao
及其套函式性質，數求專和，屬二重積分，乃至他們微元定義求導以及線性代數通通都用上了，如果說線性代數是高等數學第十三章（據說曾經教材這樣搞過），那麼概率就是前面科目的應用～～所以屬於難上加難，且計算量大～工程，經濟學，生活中概率及數理統計（計算機虛擬智慧處理要用到馬可夫鏈最後一章）**涉及。生活中高數直接用滴還是不多的，高數只是基礎中的基礎～
高等數學的線性代數和 概率論與數理統計難度大嗎？
35樓：恩惠妮阿加西
高等數學的線性代數和概率論與數理統計難度相對於剛剛接觸的人，難度是比較回大的。
《線性代數》答
包括行列式、矩陣、線性方程組、向量空間與線性變換、特徵值和特徵向量、矩陣的對角化，二次型及應用問題等內容。
概率論是研究隨機現象數量規律的數學分支。隨機現象是相對於決定性現象而言的。在一定條件下必然發生某一結果的現象稱為決定性現象。
例如在標準大氣壓下，純水加熱到100℃時水必然會沸騰等。隨機現象則是指在基本條件不變的情況下，每一次試驗或觀察前，不能肯定會出現哪種結果，呈現出偶然性。例如，擲一硬幣，可能出現正面或反面。
隨機現象的實現和對它的觀察稱為隨機試驗。隨機試驗的每一可能結果稱為一個基本事件，一個或一組基本事件統稱隨機事件，或簡稱事件。典型的隨機試驗有擲骰子、扔硬幣、抽撲克牌以及輪盤遊戲等。
數理統計是數學系各專業的一門重要課程。隨著研究隨機現象規律性的科學—概率論的發展，應用概率論的結果更深入地分析研究統計資料，通過對某些現象的頻率的觀察來發現該現象的內在規律性，並作出一定精確程度的判斷和**；將這些研究的某些結果加以歸納整理，逐步形成一定的數學概型，這些組成了數理統計的內容。
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