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XuetangX

概率论与数理统计

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Overview

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《概率论与数理统计》是理、工、商及管理等专业的一门学科基础课,主要研究随机现象的统计规律性,为定量分析随机现象及随机数据提供了一套完整的数学方法。目前已经成为科学、工程、管理等许多学科的重要工具,在计算机系统、经济金融、气象设计、地震预测、遗传规律、卫星摄影等方面有重要应用。

该课程包含“概率论”和“数理统计”两部分内容,其中概率论以现代数学框架为基础研究随机现象的规律性,而数理统计则是以概率论为主要数学工具,研究怎样用有效的方法去收集和使用受随机性影响的数据,并对所研究的问题作出统计推断和预测,为决策和行动提供依据和建议。

主要讲授概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法,包括概率论和数理统计分析的理论介绍,概率和条件概率,连续型和离散型随机变量及其概率分布,一维与多维随机变量的数学期望和方差等数字特征,大数定律与中心极限定理,参数估计等。


Syllabus

  • 第一章 事件与概率
    • 1.1 随机试验 样本空间 随机事件
    • 1.2 频率与概率
    • 1.3 概率的公理化定义
    • 1.4 等可能概型
    • 1.5 条件概率
    • 1.6 独立性
  • 第二章 离散型随机变量
    • 2.1 随机变量
    • 2.2 离散型随机量及其分布
    • 2.3 随机变量分布函数
    • 2.4 连续型随机变量及概率密度
    • 2.5 随机变量的函数的分布
  • 第三章 多维随机变量及其分布
    • 3.1 二维随机变量
    • 3.2 边缘分布
    • 3.3 条件分布
    • 3.4 相互独立的随机变量
    • 3.5 两个随机变量的函数的分布
  • 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
  • 第五章 大数定律及中心极限定理
    • 5.1 大数定律
    • 5.2 中心极限定理
  • 第六章 样本及抽样分布
    • 6.1 随机样本
    • 6.2 抽样分布
  • 第七章 参数估计
    • 7.1 点估计和矩估计
    • 7.2 最大似然估计
    • 7.3 估计量的评选标准
    • 7.4 区间估计
    • 7.5 单正态总体均值和方差的区间估计
  • 期末测试

    Taught by

    North Minzu University

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