写在前面的话
小编之前一轮刷过CFA之后，习惯了每天复习复习的节奏，一下子考完陷入到了空窗期，总觉得有点不太适应，有自虐倾向的我立马还是入了FRM的坑，正在坑此坑次复习。
在备考的时候也希望做一些服务小伙伴的事情，我就跟着自己的复习节奏，把每门学科的一些我自己学习下来认为的核心知识点简单的梳理一下，小伙伴们可以抱着复习的心态来看一下看，看看这些知识点自己是不是很熟悉。
FRM一级数量
这门课我觉得对考过CFA的小伙伴，还是比较容易的，绝大部分知识点都是CFA一级、二级学过的知识点，包括概率的基本知识，推断统计、回归。
不过如果没有考过CFA的也千万不要有畏难情绪，之前有很多人在后台留言，没学过微积分、高等数学是不是看不懂，学不会？
在这里，重要的事情说三遍，不会的，不会的，不会的。
这里不会涉及到高数的只是，只要你会加减乘除，就能学会。
整体这门课的结构非常清楚。今天我先给大家讲一讲第一块内容概率论和统计学的一些基本知识。
概率论
基本概念
这里首先要把三个基本概念区掌握住：
mutually exclusive：互斥，一件事情发生了，另一件事情肯定不会发生，即为互斥；
exhaustive events：穷尽，包含所有的可能结果；
independence：独立，一件事情的发生不会影响另一件事情是否发生。
这里有一个经典问题，大家来看一看：
互斥事件是相互独立的吗？
（不知道答案的可以私信后台哦！）
概率的计算
这一部分要掌握住几个不同的概率的定义和计算方式。
unconditional probability& conditional probability：条件和非条件概率。条件概率顾名思义，就是在某一件事情发生的情况下另一件事情发生的概率。
joint probability：联合概率，A和B同时发生的概率，计算联合概率用乘法法则。
联合概率的计算可以用乘法原则，P(AB)=P(AIB)*P(B)= P(BIA)*P(A)，这里小编在CFA的考试里面碰到过，给出P(AIB)，P(B)，P(BIA)反推出P（A）的，大家可以稍微注意一下。
加法法则：计算至少有一件事情发生的概率是要使用加法原则的。
概率分布
很多朋友看到分布的时候，就会不自觉地脑壳疼，但是大家千万不要被复杂的公式吓到了，重点还是在于理解。
概率分布就是描述一个变量所有可能结果的分布情况，其中变量又可以分为两种，离散和连续变量。
离散的变量就是一个变量可能发生的结果是有限个，是可以穷尽的。
连续的变量是指发生的结果是countless的，无法穷尽，这里特别注意一下即使X是真的可以发生的，P（X）=0。
这里可能会有很多人不理解，为什么这个结果能真是发生，概率还是0，因为这个变量有无穷无尽的可能结果，因此任何一个结果发生的概率是无限小，趋近于0的。
概率分布函数
对于离散变量比较简单，这里主要是针对连续函数，大家要区分一下密度函数和累积概率函数的区别和联系。
密度函数，你可以想象是把变量所有可能的点都画出来的分布图，大家可以脑补一个正态分布函数。
累积概率函数，我们先来看一看公式，F（X）=P（X≤x）的概率，所以他的性质是非常明显的。
取值范围就是0到1。
它是非单调递减的，这里要区分一下非单调递减和单调递增。
贝叶斯公式
这个考点其实在CFA中也有，之前小编学的时候，就觉得看题目简直是和看绕口令是一样的。
如果真的考这个考点的话，第一要做的事情就是画图!
大家可以去听一下课，或者找一道相关的题目，自己做一做，比如下面这个题目：
通常题目会给一个非条件概率，一国的经济会有两种可能结果，好的概率是60%，差的概率是40%。（一定要把这个非条件概率放在第一支！这是最重要的）
紧接着，就会出现条件概率，比如在经济好的时候，股票上涨、下跌的概率各是80%，20%；经济差的情况下，股票上涨、下跌的概率各是10%，90%。
最后，他可能会问，如果最后出现的是股票下跌，经济是好的概率有多少？
那你算概率的时候分子就是股票下跌，经济是好的概率；分母是非条件概率，股票下跌的事件概率之和。
其实这类题型你拿一道题算一下，就什么都懂了，其实都是一样的套路！
更多内容请大家期待一下我们后续内容哦~
配图来源网络
