概率论与数理统计是一门研究随机现象的规律和概率统计方法的学科，广泛应用于自然科学、社会科学、工程技术等领域。对于想要深入了解和应用概率论与数理统计的人来说，自考是一个很好的学习途径。自考真题是考生备考的重要资料，通过解析真题可以更好地理解知识点和考试要求。

概率论与数理统计自考的真题涵盖了该学科的基本概念、理论和方法。通过阅读和分析真题，可以了解考试的题型和难度，掌握解题技巧和答题思路。真题还可以帮生检验自己的学习效果，发现知识的薄弱环节，有针对性地进行复习和提高。

下面将从随机12-20个方面对概率论与数理统计自考的真题进行详细的阐述。

1. 概率的基本概念

概率是描述随机事件发生可能性的数值，是概率论的核心概念。概率论的基本概念包括样本空间、随机事件、事件的概率等。在自考真题中，常常会涉及到计算事件的概率、事件的互斥和独立性等问题。

2. 随机变量与概率分布

随机变量是用来描述随机现象的数值，可以是离散的或连续的。概率分布是随机变量取值的概率规律。在自考真题中，常常会要求计算随机变量的期望、方差和概率分布等。

3. 大数定律与中心极限定理

大数定律和中心极限定理是概率论的重要定理，自考大学报名描述了大样本情况下随机变量的规律。在自考真题中，常常会涉及到大数定律和中心极限定理的应用，例如用大数定律估计总体均值、用中心极限定理估计总体分布等。

4. 参数估计与假设检验

参数估计是利用样本信息推断总体参数的方法，假设检验是通过对样本数据进行统计推断来判断总体参数的假设。在自考真题中，常常会要求进行参数估计和假设检验的计算和推断。

5. 方差分析与回归分析

方差分析是用来比较两个或多个总体均值是否有差异的方法，回归分析是用来描述自变量与因变量之间关系的方法。在自考真题中，常常会要求进行方差分析和回归分析的计算和解释。

6. 随机过程与马尔可夫链

随机过程是描述随机现象随时间变化的数学模型，马尔可夫链是一种特殊的随机过程。在自考真题中，常常会要求计算随机过程的概率、马尔可夫链的平稳分布等。

以上是概率论与数理统计自考真题的一些方面和内容，通过对这些方面的学习和掌握，可以更好地应对概率论与数理统计的考试。希望读者能够对概率论与数理统计自考及其真题有更深入的了解，并对自己的学习和备考提供一些参考和帮助。