这个世界充满了许多不确定性,比如,你开车上班的路上可能遇到几盏红灯,新买的手机能正常使用几年,一个地区一年中会遇到几次的暴风雨,等等。这个世界同样充满了各种数据,比如,通讯数据,电子商务数据,金融数据等等。这门课程就是引导你学习概率建模、统计推断、数据分析和科学预测等原理和方法,是你今后进一步学习现代统计方法和软件的起点。
这门课程让你结合实际案例学会概率论的基本概念、演算和推理,课程还介绍参数估计,假设检验,回归分析等初等统计方法,还包括各种社会、经济、工程等背景的应用案例以及软件操作。通过本课程,你将受到较好的统计建模、概率计算和数据分析的训练,培养科学的决策思维,会让你将概率论与数理统计中所学的原理和方法应用于现实生活或科研工作中。
你只需要具备初等的微积分知识,就可以开始本课程的学习。课程提供了在线帮助和测验,课外作业,讨论题以及工程背景的应用题目。希望你通过本课程的学习,你的统计建模能力和创新能力有所提高。
Overview
Syllabus
- 第1章 随机事件与概率
- 课程发展概况及概率的三要素
- 古典概率
- 几何概率
- 条件概率与乘法公式
- 全概率公式
- 贝叶斯公式
- 事件的独立性及应用
- 讨论
- 第2章 一维随机变量及其分布
- 随机变量及其分布
- 一类离散型随机变量的分布
- 泊松分布及泊松定理
- 均匀分布与指数分布
- 正态分布
- 连续型随机变量函数的分布
- 讨论
- 第3章 多维随机变量及其分布
- 多维随机变量及分布(一)
- 多维随机变量及分布(二)
- 边缘分布律和边缘密度
- 条件分布与随机变量的独立性
- 随机变量极值的分布
- 随机变量和的分布
- 数形结合求解函数的分布
- 讨论
- 第4章 随机变量的数字特征
- 数学期望和方差的定义
- 数学期望和方差的应用
- 数学期望的线性性质及应用
- 方差的性质与协方差
- 标准化与相关系数
- 讨论
- 第5章 极限定理
- 大数定律
- 中心极限定理
- 讨论
- 第6章 数理统计的基本概念
- 数理统计的基本概念
- 单样本均值统计量的分布
- 单样本方差统计量的分布
- 讨论
- 第7章 参数估计
- 什么是参数估计
- 矩估计
- 似然原理与似然函数
- 连续型分布的似然估计
- 一类离散总体的似然估计
- 区间估计
- 讨论
- 第8章 假设检验
- 假设检验的基本原理
- 两类错误
- 正态总体均值的检验
- 正态总体方差的检验
- 卡方拟合检验
- 讨论
- 第9章 回归分析
- 一元线性回归(最小二乘估计)
- 一元线性回归(相关系数检验)
- 讨论
Taught by
Tengzhong Rong, Qiongsun Liu, Yalian LI, , and Manman Li