| 作品名称： | 概率论与数理统计数字课程 |
| 作 者： | 荣腾中 刘琼荪 黎雅莲 胥斌 李曼曼 |
| 出版单位： | 高等教育出版社 高等教育电子音像出版社 |
| 出版时间： | 2019年12月 |
| 策划编辑： | 杨帆 |
| 责任编辑： | 杨帆 |
| 技术编辑： | 谢怡 |
版权说明： |
本数字课程的专有出版权归高等教育出版社所有。未经出版者预先书面许可，任何单位和个人不得为任何目的、以任何形式或手段复制和传播本数字课程的任何部分，出版者保留一切法律追究的权利。 |
概率论与数理统计是研究随机现象数量规律性的一门数学基础课程，在自然科学、社会科学与工程技术中有着广泛的应用。本课程通过引入社会生活中的一些实际问题，介绍了概率论的基本概念、推理和演算与参数估计、假设检验、回归分析等初等统计方法，对学生进行统计建模、概率计算和数据分析的训练，对培养学生理论联系实际的能力、分析解决问题的能力、科学的决策思维有十分重要的作用。
重庆大学概率论与数理统计课程是重庆市市级精品课程，也是重庆大学重点建设的大学数学公共基础课程之一。课程团队建设的“概率论与数理统计MOOC”于2016年在爱课程网上线，并于2017年被认定为首批“国家精品在线开放课程”。本数字课程以“概率论与数理统计MOOC”为基础、与作者编写的《概率论与数理统计（第二版）》同步设计。
数字课程内容完整，视频讲解深入浅出，电子教案重点突出，讨论针对性、启发性强，随堂测验与综合测试具有很好的检验效果，评分原则全面客观，可以有效地辅助教师课堂教学，提升课程教学效果，同时也能帮助学生打下扎实的数学基础、提高学习效率和学习能力，拓宽视野。
本数字课程可供高等院校理工类、经管类各专业相关课程定制使用，也可供教学参考。
课程教师
荣腾中
版权信息
联系方式
| 内 容 咨 询： | 杨帆 |
| 电 子 邮 箱： | yangfan@hep.com.cn |
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| 技 术 咨 询： | 谢怡 |
| 电 子 邮 箱： | xieyi@hep.com.cn |
| 电 话： | 010-58556638 |
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概率论与数理统计（第二版）
作者：荣腾中 刘琼荪 钟波 李曼曼 黎雅莲 胥斌
高等教育出版社
出版时间：2018-08
ISBN：978-7-04-049395-5
课程大纲
第1章 随机事件及其概率
1.1 课程发展概况及概率的三要素
1.2 古典概率
1.3 几何概率
1.4 条件概率与乘法公式
1.5 全概率公式
1.6 贝叶斯公式
1.7 事件的独立性及其应用
第2章 一维随机变量及其分布
2.1 随机变量及其分布
2.2 一类离散型随机变量的分布
2.3 泊松分布与泊松定理
2.4 均匀分布与指数分布
2.5 正态分布
2.6 连续型随机变量函数的分布
第3章 多维随机变量及其分布
3.1 多维随机变量及其分布（一）
3.2 多维随机变量及其分布（二）
3.3 边缘分布律及边缘密度
3.4 条件分布与随机变量的独立性
3.5 随机变量极值的分布
3.6 随机变量和的分布
3.7 数形结合求解函数的分布
第4章 随机变量的数字特征
4.1 数学期望与方差的定义
4.2 数学期望与方差的应用
4.3 数学期望的线性性质及应用
4.4 方差的性质与协方差
4.5 标准化与相关系数
第5章 极限定理
5.1 大数定律
5.2 中心极限定理
第6章 数理统计的基本概念
6.1 数理统计的基本概念
6.2 单样本均值统计量的分布
6.3 单样本方差统计量的分布
第7章 参数估计
7.1 参数与参数空间
7.2 矩估计法
7.3 似然原理与似然函数
7.4 连续型分布的似然估计
7.5 一类离散总体的似然估计
7.6 区间估计
第8章 假设检验
8.1 假设检验的基本原理
8.2 两类错误
8.3 单正态总体均值的假设检验
8.4 单正态总体方差的假设检验
8.5 卡方拟合检验
第9章 回归分析
9.1 一元线性回归——最小二乘估计
9.2 一元线性回归——相关系数检验
1.1 课程发展概况及概率的三要素
1.2 古典概率
1.3 几何概率
1.4 条件概率与乘法公式
1.5 全概率公式
1.6 贝叶斯公式
1.7 事件的独立性及其应用
第2章 一维随机变量及其分布
2.1 随机变量及其分布
2.2 一类离散型随机变量的分布
2.3 泊松分布与泊松定理
2.4 均匀分布与指数分布
2.5 正态分布
2.6 连续型随机变量函数的分布
第3章 多维随机变量及其分布
3.1 多维随机变量及其分布（一）
3.2 多维随机变量及其分布（二）
3.3 边缘分布律及边缘密度
3.4 条件分布与随机变量的独立性
3.5 随机变量极值的分布
3.6 随机变量和的分布
3.7 数形结合求解函数的分布
第4章 随机变量的数字特征
4.1 数学期望与方差的定义
4.2 数学期望与方差的应用
4.3 数学期望的线性性质及应用
4.4 方差的性质与协方差
4.5 标准化与相关系数
第5章 极限定理
5.1 大数定律
5.2 中心极限定理
第6章 数理统计的基本概念
6.1 数理统计的基本概念
6.2 单样本均值统计量的分布
6.3 单样本方差统计量的分布
第7章 参数估计
7.1 参数与参数空间
7.2 矩估计法
7.3 似然原理与似然函数
7.4 连续型分布的似然估计
7.5 一类离散总体的似然估计
7.6 区间估计
第8章 假设检验
8.1 假设检验的基本原理
8.2 两类错误
8.3 单正态总体均值的假设检验
8.4 单正态总体方差的假设检验
8.5 卡方拟合检验
第9章 回归分析
9.1 一元线性回归——最小二乘估计
9.2 一元线性回归——相关系数检验