审计硕士数学考试通常是为了评估学生在统计学、概率论、微积分等数学领域的知识，以及他们运用这些知识解决与审计相关问题的能力。考试内容可能因学校而异，但通常会包括以下几个核心领域：

1.统计学基础：这部分可能会考察描述性统计和推断性统计的知识。描述性统计包括数据的集中趋势（如均值、中位数）和离散程度（如方差、标准差）的计算。推断性统计则涉及假设检验、置信区间估计、回归分析等概念。

2.概率论：考生需要掌握基本概率理论，包括事件的概率计算、条件概率、独立事件、贝叶斯定理等。此外，还可能会涉及到随机变量及其分布（如二项分布、正态分布）。

3.微积分：在审计硕士的数学考试中，微积分部分可能会考察极限、导数、不定积分、定积分等概念。这些知识点对于理解财务数据的变化趋势、优化审计过程等方面非常重要。

4.线性代数：线性代数知识也是考试的重点之一，包括矩阵运算、线性方程组求解、特征值与特征向量等。这些内容在处理复杂的财务数据和进行数据分析时非常有用。

5.应用问题：除了上述理论知识外，考试还可能要求学生运用所学数学知识解决实际问题，例如通过统计方法分析财务报表数据、利用概率论预测审计风险等。

为了应对审计硕士数学考试，学生应该熟悉上述各个领域的核心概念，并通过大量练习来巩固和应用这些知识。可以参加辅导班或自学教材，如《统计学》（DavidFreedmanetal.）、《微积分》（JamesStewart）等经典教材。同时，多做历年真题和模拟题，以熟悉考试题型和难度。

审计硕士数学考试旨在测试学生的数学基础知识及将这些知识应用于审计实践的能力。要想取得好成绩，学生需要全面复习统计学、概率论、微积分和线性代数等领域的知识，并加强实际应用能力。