考研英语阅读中的细节题、例证题都是为了说明文章主旨、段落主旨。

所以考的题目是主旨题时，可以通过其他题干反复出现的关键词来确定文章主旨，最终猜出答案。

完全照抄原文的选项往往是干扰项，和原文作关键词同义替换的选项可能才是正确选项。

考研英语阅读和四六级阅读最大的区别可能就在于答案是否能在原文找到，很明显，考研英语一般都会将文章中的内容替换表达，并且作为正确答案的选项。

在选择项中如果出现一个不太符合常识的选项，相比之下，其他几项却基本符合我们自身的背景知识，并且可合理地作为问题的答案，我们可以大胆猜测这个看似比较牵强的选项是答案。

因为这时候很有可能考察的是该表达中某个词一词多义或熟词僻义，所以考生如果仅仅根据单词的基础意义来理解则该选项似乎不合逻辑。

选项中语气过于强硬绝对的往往是干扰项，语气委婉不绝对的选项往往是答案。

在写作准备中，大家一定比较熟悉语域的释义了，如果在选项中出现maybe，more often than not等单词可以表达委婉的语域，这样可以为传达的观点留有余地，而含义肯定的词语则使得句意有些绝对、没有余地。

以下单词往往成为细节题和情感表达题中的错误标志：

never，must，always，absolutely，by no means, the most(最高级)，any，none，entirely，utterly，by all means，to a certainty，necessary，dispensable，indispensable，certainly，undoubtedly，definitely，surely等

以下单词在阅读中表示不确定，往往是正确选项的标志：

about，approximately，almost，nearly，perhaps，can，could，probably，more often than not，may，might，be likely to，most，more or less，relatively，assumably，ordinarily，presumedly

1.在题设条件中给出一个函数f(x)二阶和二阶以上可导，“不管三七二十一”，把f(x)在指定点展成泰勒公式再说。

2.在题设条件或欲证结论中有定积分表达式时，则“不管三七二十一”先用积分中值定理对该积分式处理一下再说。

3.在题设条件中函数f(x)在[a,b]上连续，在(a,b)内可导，且f(a)=0或f(b)=0或f(a)=f(b)=0，则“不管三七二十一”先用拉格朗日中值定理处理一下再说。

4.对定限或变限积分，若被积函数或其主要部分为复合函数，则“不管三七二十一”先做变量替换使之成为简单形式f(u)再说。

1.题设条件与代数余子式A_ij或A*有关，则立即联想到用行列式按行(列)展开定理以及AA*=A*A=|A|E。

2.若涉及到A、B是否可交换，即AB=BA，则立即联想到用逆矩阵的定义去分析。

3.若题设n阶方阵A满足f(A)=0，要证aA+bE可逆，则先分解因子aA+bE再说。

4.若要证明一组向量α1,α2,…,αS线性无关，先考虑用定义再说。

5.若已知AB=0，则将B的每列作为Ax=0的解来处理。

6.若由题设条件要求确定参数的取值，联想到是否有某行列式为零再说。

7.若已知A的特征向量ξ₀，则先用定义Aξ₀=λ₀ξ₀处理一下再说。

8.若要证明抽象n阶实对称矩阵A为正定矩阵，则用定义处理一下再说。

1.如果要求的是若干事件中“至少”有一个发生的概率，则马上联想到概率加法公式;当事件组相互独立时，用对立事件的概率公式。

2.若给出的试验可分解成(0-1)的n重独立重复试验，则马上联想到Bernoulli试验，及其概率计算公式。

3.若某事件是伴随着一个完备事件组的发生而发生，则马上联想到该事件的发生概率是用全概率公式计算。关键：寻找完备事件组。

4.若题设中给出随机变量X~N则马上联想到标准化~N(0,1)来处理有关问题。

5.求二维随机变量(X，Y)的边缘分布密度的问题，应该马上联想到先画出使联合分布密度的区域，然后定出X的变化区间，再在该区间内画一条//y轴的直线，先与区域边界相交的为y的下限，后者为上限，而的求法类似。

6.欲求二维随机变量(X，Y)满足条件Y≥g(X)或(Y≤g(X))的概率，应该马上联想到二重积分的计算，其积分域D是由联合密度的平面区域及满足Y≥g(X)或(Y≤g(X))的区域的公共部分。

7.涉及n次试验某事件发生的次数X的数字特征的问题，马上要联想到对X作(0-1)分解。

8.凡求解各概率分布已知的若干个独立随机变量组成的系统满足某种关系的概率(或已知概率求随机变量个数)的问题，马上联想到用中心极限定理处理。

9.若为总体X的一组简单随机样本，则凡是涉及到统计量的分布问题，一般联想到用卡方分布，t分布和F分布的定义进行讨论。