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XuetangX

概率论与数理统计

Yanshan University via XuetangX

Overview

概率论与数理统计是高等院校理工科和经管类各专业必修的一门重要基础数学理论课程。自16世纪,意大利的学者吉罗拉莫•卡尔达诺研究掷骰子等游戏开始,学者们便对随机现象的统计规律展开了大量的研究,逐步形成为数学的一个重要分支。该课程主要研究自然界、人类社会及技术过程中大量随机现象的统计性规律,其理论及方法被广泛应用于自然科学、社会科学、管理科学等领域中,而且不断地与其它学科相互融合和渗透。
概率论与数理统计主要包括随机事件、概率等基本概念;随机变量及其分布、离散型及连续型随机变量;二项分布、正态分布等常见分布;数学期望、方差、协方差、相关系数等数字特征;切比雪夫不等式、大数定律和中心极限定理;点估计与区间估计等参数估计方法;假设检验的初步知识。通过本课程的学习使学生系统地学习概率的基本理论和方法,掌握处理随机现象的基本思想和方法,培养学生运用概率统计知识分析和解决实际问题的能力、科学思维及创新能力。并为学习后继课程和继续深造打好基础。

Syllabus

  • 第一章 概率论的基本概念
    • 1.1 样本空间、随机事件
    • 1.2 概率、古典概型
    • 1.3 条件概率、全概率公式
    • 1.4 独立性
  • 第二章 随机变量
    • 2.1 随机变量及其分布函数
    • 2.2 离散型随机变量及其分布
    • 2.3 连续型随机变量及其分布
    • 2.4 随机变量函数的分布
  • 第三章 随机向量
    • 3.1 二维随机向量及其分布
    • 3.2 边缘分布
    • 3.3 条件分布
    • 3.4 随机变量的独立性
    • 3.5 两个随机变量函数的分布
  • 第四章 随机变量的数字特征
    • 4.1 数学期望
    • 4.2 方差
    • 4.3 协方差与相关系数
    • 4.4 矩、协方差矩阵
  • 第五章 大数定律与中心极限定理
    • 5.1 切比雪夫不等式
    • 5.2 大数定律
    • 5.3 中心极限定理
  • 第六章 数理统计的基本概念
    • 6.1 随机样本和统计量
    • 6.2 抽样分布
    • 6.3 几个重要的统计量的分布
  • 第七章 参数估计
    • 7.1 参数估计的概念
    • 7.2 估计量的评价标准
    • 7.3 区间估计
  • 第八章 假设检验
    • 8.1 假设检验的概念
    • 8.2 左侧检验与双侧检验
  • 测试试卷

    Taught by

    Ma Zhanyou, Lv Shengli, Ma Jinwang, Chunyan Wang , Fang Wenming, Tian Ruiling, Yanning Wang, , and Zhang Yan

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