课程简介
概率统计是大学本科理、工、管等各专业的一门重要基础课。 是研究和揭示随机现象中统计规律的数学学科，应用广泛，几乎遍及所有科学技术领域。
本课程分为四个部分，分别为随机事件与概率，随机变量及其分布，随机变量的数字特征、参数估计与假设检验。
通过本课程的学习，可以使学习者理解概率论的基本概念、基本理论，掌握处理随机现象的基本思想和基本运算方法，具备一定的分析和处理带有随机性数据的能力，更重要的是在学习过程中培养抽象思维、逻辑推理的能力，以及综合运用概率论与数理统计的知识和方法分析、解决实际问题的能力，为学生学习后继课程奠定必要的数学基础。
本课程重视教学全过程，采用“双融合”重构课程内容（思政育人与课程教学和评价体系融合，经典理论与学科前沿和现实生活融合），旨在帮助学习者学用结合，有效服务自身专业或实际生活。建设了配套教材教辅（高等教育出版社出版社出版），旨在帮助学生更好地预习复习，巩固训练。建设了“双延展”课程资源，向前延展提供本课程的先修知识点，旨在解决基础差异造成的学习困难。向后延展提供本课程支撑的专业阅读文献、应用案例等，在课程与专业之间架桥梁，旨在帮助学生学以致用，拓宽学习维度。
课程大纲
随机事件与概率
1.1.1随机事件与样本空间
1.1.2 随机事件的关系与运算
1.2.1 概率的定义和性质
1.2.2 古典概型
1.3.1条件概率与乘法定理
1.3.2全概率公式
1.3.3 贝叶斯公式
1.4.1事件的独立性
1.4.2伯努利概型
第1章先修知识复习
第1章习题选讲
第1章课后延伸阅读
第1章单元测验
随机变量及其分布
2.1.1一维离散型随机变量定义以及（0-1）分布
2.2.1常见的离散型随机变量1
2.2.2.常见的离散型随机变量2
2.3.1随机变量的分布函数
2.4.1连续型随机变量的密度函数
2.4.2均匀分布和指数分布
2.4.3 正态分布
2.5.1二维随机变量的分布函数
2.5.2二维离散型随机变量的联合分布
2.5.3二维连续型随机变量的联合分布
2.6.1边缘分布
2.6.2随机变量的相互独立性
2.7.1一维离散型随机变量的函数及其分布
2.7.2二维随机变量的函数的分布
2.7.3三大分布
2.7.4中心极限定理
第2章先修知识复习
第2章习题选讲
第2章课后延伸阅读
第2章单元测验
随机变量的数字特征
3.1.1数学期望（离散型）
3.1.2.数学期望（连续型）
3.1.3随机变量函数的数学期望
3.2.1方差的定义
3.2.2方差的性质
3.2.3常见随机变量的数学期望与方差
3.2.4协方差
3.2.5相关系数
3.3.1大数定律1
3.3.2大数定律2
第3章先修知识复习
第3章习题选讲
第3章课后延伸阅读
第3章单元测验
参数估计与假设检验
4.1.1统计量与抽样分布
4.2.1矩估计
4.2.2极大似然估计
4.2.3估计量的评选标准
4.3.1区间估计
4.4.1假设检验
第4章先修知识复习
第4章习题选讲
第4章课后延伸阅读
第4章单元测验
1.1.1随机事件与样本空间
1.1.2 随机事件的关系与运算
1.2.1 概率的定义和性质
1.2.2 古典概型
1.3.1条件概率与乘法定理
1.3.2全概率公式
1.3.3 贝叶斯公式
1.4.1事件的独立性
1.4.2伯努利概型
第1章先修知识复习
第1章习题选讲
第1章课后延伸阅读
第1章单元测验
随机变量及其分布
2.1.1一维离散型随机变量定义以及（0-1）分布
2.2.1常见的离散型随机变量1
2.2.2.常见的离散型随机变量2
2.3.1随机变量的分布函数
2.4.1连续型随机变量的密度函数
2.4.2均匀分布和指数分布
2.4.3 正态分布
2.5.1二维随机变量的分布函数
2.5.2二维离散型随机变量的联合分布
2.5.3二维连续型随机变量的联合分布
2.6.1边缘分布
2.6.2随机变量的相互独立性
2.7.1一维离散型随机变量的函数及其分布
2.7.2二维随机变量的函数的分布
2.7.3三大分布
2.7.4中心极限定理
第2章先修知识复习
第2章习题选讲
第2章课后延伸阅读
第2章单元测验
随机变量的数字特征
3.1.1数学期望（离散型）
3.1.2.数学期望（连续型）
3.1.3随机变量函数的数学期望
3.2.1方差的定义
3.2.2方差的性质
3.2.3常见随机变量的数学期望与方差
3.2.4协方差
3.2.5相关系数
3.3.1大数定律1
3.3.2大数定律2
第3章先修知识复习
第3章习题选讲
第3章课后延伸阅读
第3章单元测验
参数估计与假设检验
4.1.1统计量与抽样分布
4.2.1矩估计
4.2.2极大似然估计
4.2.3估计量的评选标准
4.3.1区间估计
4.4.1假设检验
第4章先修知识复习
第4章习题选讲
第4章课后延伸阅读
第4章单元测验