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  • 概率论——数学——大学课程学习

    第一周 概率论的基本概念(上)
    1.1随机现象及其统计规律性;
    1.2样本空间和随机事件;
    1.3事件之间的关系及其基本运算;
    1.4频率和概率;
    1.5概率的公理化定义;
    1.6概率的基本性质;
    (单元测验和作业)
    第二周 概率论的基本概念(下)
    1.7条件概率的概念;
    1.8概率乘法公式;
    1.9全概率公式;
    1.10贝叶斯公式;
    1.11事件的独立性及相关计算。
    第一章概率论的基本概念习题课
    (单元测验和作业)
    第三周 随机变量的分布(上)
    2.1随机变量和分布函数的概念;
    2.2离散型随机变量的概念;
    2.3贝努利概型和二项分布;
    2.4泊松分布;
    (单元测验和作业)
    第四周 随机变量的分布(下)
    2.5连续型随机变量的概念;
    2.6均匀分布;
    2.7指数分布;
    2.8正态分布的概率分布。
    第二章随机变量的分布习题课
    (单元测验和作业)
    第五周 多维随机变量(上)
    3.1多维随机变量的概念;
    3.2二维随机变量的联合分布函数及性质;
    3.3联合分布律的概念及性质;
    3.4联合概率密度及性质;
    3.5二维随机变量的边缘分布与联合分布的关系;
    (单元测验和作业)
    第六周 多维随机变量(下)
    3.6随机变量的独立性;
    3.7 条件分布(离散型)
    3.8 条件分布(连续型)
    3.9随机变量函数的分布。
    第三章多维随机变量习题课
    (单元测验和作业)
    第七周 随机变量的数字特征:
    4.1随机变量的数学期望和概率意义;
    4.2数学期望的性质;
    4.3随机变量的方差的概念和概率意义;
    4.4方差的性质;
    4.5矩、协方差和相关系数的概念;
    4.6相关系数的性质。
    4.7 n维正态随机变量
    第四章随机变量的数字特征习题课
    (单元测验和作业)
    第八周 大数定律和中心极限定理
    5.1依概率收敛的意义;
    5.2切比雪夫不等式及切比雪夫大数定律;
    5.3独立同分布大数定律和贝努里大数定律;
    5.4依分布收敛的概念;
    5.5独立同分布的中心极限定理;
    5.6棣莫孚—拉普拉斯中心极限定理。
    第五章大数定律和中心极限定理习题课
    (单元测验和作业)
    第九周 数理统计的基本概念:
    6.1总体、样本的概念;
    6.2统计量及样本矩的概念及计算;
    6.3分布结构定理及查表计算;
    6.4 t分布结构定理及查表计算;
    6.5 F分布结构定理及查表计算;
    6.6单个正态总体的抽样分布定理;
    6.7两个正态总体的抽样分布定理。
    第六章数理统计的基本概念习题课
    (单元测验和作业)
    第十周 参数估计
    7.1点估计及矩估计法;
    7.2极大似然估计法;
    7.3估计量的优良性准则;
    7.4区间估计的概念和思想;
    7.5枢轴变量法求正态总体参数的置信区间。
    第七章参数估计习题课
    (单元测验和作业)
    第十一周 假设检验
    8.1假设检验的思想;
    8.2假设检验可能发生的两类错误;
    8.3单个正态总体的均值与方差的假设检验;
    8.4两个正态总体的均值与方差的假设检验。
    第八章假设检验习题课
    (单元测验和作业)
    第十二周 回归分析
    9.1回归分析的基本思想方法;
    9.2一元线性回归的参数估计;
    9.3线性显著性检验的方法;
    9.4非线性回归问题的线性化处理方法。
    第九章回归分析习题课
    (单元测验和作业)
    参考资料
    1. 《概率论与数理统计》,徐全智、吕恕,高等教育出版社, 2010年
    2. 《概率论与数理统计》,邓集贤,杨维权等,高等教育出版社, 2009年
    3. 《概率论与数理统计》,陈希孺,中国科学技术大学出版社,2009年
    4. 《Probability Theory: The Logic of Science》,E.T. Jaynes,人民邮电出版社,2009年
    5. 《Introduction to Probability Models》, Sheldon M. Ross,人民邮电出版社,2011年

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lwbjyp/p/6807127.html
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