概率论与数理统计
概率论与数理统计
1万+ 人选课
更新日期:2026/03/29
开课时间2026/02/27 - 2026/08/31
课程周期27 周
开课状态开课中
每周学时-
课程简介

这门课会讲什么?


概率论与数理统计作为公共基础理论课程,教学改革的重点不仅仅在于教会学生掌握课程的基本理论、基本方法,更在于教会学生应用数学思维分析问题、解决问题。在互联网+时代和新工科背景下,对学生学习能力、应用能力和创新能力的培养更加迫切,而且要求更高。

在有限的计划学时下,即要保证教学内容饱满、难度不降,同时充分培养学生对基础数学理论的应用和再加工能力,这对教师和学生两个主体而言都是一个巨大的挑战。《概率论与数理统计》这门课程就是要教会学生掌握课程核心内容、主要方法,更进一步培养学生应用数学思维,看待、处理实际问题。

面对理论抽象,学生学习态度、学习方法、学习能力差异巨大的现实,课程将探索如何有效开展教学?如何调动学生学习兴趣?如何改进培养方式适应时代的新需求?

课程内容设计不仅包括原有的知识点:随机事件与概率、一维随机变量及分布、多维随机变量及分布、随机变量的数字特征、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析,同时穿插多个重要知识点的连续案例,突出课程内容在实际问题中的应用性。

课程内容体系设计合理,教学方法新颖,将迎合最新培养需求,展示更高的教学标准,形式更加适合创新教育特点,配套教学资源丰富,积极开展网络教学资源的建设和应用工作,借助精品课程及慕课立项建设,不断完善网络资源的开发及利用,并基于网络教学模式,积极开展“翻转课堂”、“过程化考试”等混合式教学模式和考试模式改革。


你将收获什么?

通过本课程的学习,将有助于学生概率论与数理统计的基本知识和基本理论,掌握必要的数学运算技能和基本的计算方法,同时又让学生在应用数学方法分析问题和解决问题的能力得到进一步的培养、训练和提高,为进一步开展科学研究和实际工作提供相应的数学方法和计算手段。


适合什么人学习?

课程适合于高等院校理工类和管经类专业本科学生学习,前期储备知识涉及高等数学微积分内容,因此建议在学生学完微积分内容后开设课程。同时课程也适用于从事应用数学研究的工作者根据需要开展学习。


学习心得

学生学习反映良好,综合分析主要为以下几个方面:

1)、课程难度适中,内容丰富;

2)、课程应用背景强,理论与实践结合紧密;

3)、相比其他数学基础理论学科学生后期学习欲望更强。


课程大纲

课程章节

  • 随机事件与概率
  • 一维随机变量及其分布
  • 多维随机变量及其分布
  • 随机变量的数字特征
  • 参数估计
  • 新建目录
  • 参数估计

随机事件与概率

1.1 事件的关系与运算

1.2 随机试验与事件

1.3 概率的统计定义和古典定义

1.4 概率的几何定义和公理化定义

1.5 概率的加法和减法公式

1.6 条件概率与乘法公式

1.7 全概率公式与贝叶斯公式

1.8 事件的独立性

1.9 二项概率

一维随机变量及其分布

2.1 随机变量及其分布函数

2.2 离散型随机变量及其性质

2.3 常见离散型随机变量的分布

2.4 连续型随机变量及其概率密度

2.5 常见连续型随机变量的分布

2.6 随机变量函数的分布

多维随机变量及其分布

3.1 多维随机变量及其分布

3.2 二维离散型随机变量及其分布:联合分布与边缘分布

3.3 二维连续型随机变量及其分布:联合分布

3.4 二维连续型随机变量及其分布:边缘分布

3.5 二维连续型随机变量及其分布:条件分布及独立性

3.6 两个随机变量函数的分布:Z=X+Y的分布

3.7 两个随机变量函数的分布:M=max(X,Y)及N=min(X,Y)的分布

随机变量的数字特征

4.1 数学期望的定义及其常见分布的期望

4.2 随机变量函数的期望、期望的性质

4.3 方差的定义、性质及其常见分布的方差

4.4 协方差和相关系数

4.5 大数定律

4.6 中心极限定理

参数估计

5.1 参数估计内容概括

5.2 矩估计与点估计

5.3 最大似然估计

5.4 估计量评选标准

5.5 区间估计

5.6 单个正态总体的置信区间

新建目录

参数估计

7.1 单个参数的矩估计

7.2 矩估计法介绍

7.3 两个参数的矩估计

7.4 最大似然估计的定义及思想

7.5 最大似然估计的常规解法

7.6 用定义求解最大似然估计

7.7 离散分布的最大似然估计

7.8 两个参数的最大似然估计

7.9 点估计的评判标准

7.10 无偏性和有效性

7.11 区间估计的定义

7.12 单个正态总体的抽样分布

7.13 关于单个正态总体参数的置信区间

7.14 两个正态总体的抽样分布

7.15 两个正态总体均值差、方差比的置信区间

7.16 两个正态总体均值差、方差比的置信区间举例

7.17 (0-1)分布的置信区间

7.18 单侧置信区间

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