[高等教育]概率统计教学大纲
《概率统计A3》教学大纲
《概率统计A3》教学大纲(2013版)课程编码:1510311303课程名称:概率统计A3学时/学分:48/3先修课程:《初等数学》、《高等数学》、《线性代数》适用专业:机械设计制造及其自动化、材料成型及控制工程、车辆工程、物理学、电子信息科学与技术、土木工程、建筑环境与能源应用、交通工程等专业开课教研室:大学数学教研室执笔:毛新娜审定:王仁举 赵国喜《概率统计A3》教学大纲(2013版)课程编码:1510311303课程名称:概率统计A3学时/学分:48/3先修课程:《初等数学》、《高等数学》、《线性代数》适用专业:机械设计制造及其自动化、材料成型及控制工程、车辆工程、物理学、电子信息科学与技术、土木工程、建筑环境与能源应用、交通工程等专业开课教研室:大学数学教研室执笔:审定:一、课程性质与任务1.课程性质:本课程是机械设计制造及其自动化、材料成型及控制工程、车辆工程、物理学、电子信息科学与技术、土木工程、建筑环境与能源应用、交通工程等专业一门重要的学科基础课,是这些专业学生的必修课。
2.课程任务:本课程兼具基础性和应用性特征。
教学目的包括两个方面:第一,通过本课程的学习,使学生掌握概率论与数理统计的基本概念,了解它的基本理论和方法,从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法,培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。
同时,为后续课程的学习打下坚实的基础。
第二,使学生掌握概率与数理统计处理随机现象中所蕴涵的带有普遍性的思想和方法,以便为学生分析和解决实际问题打下坚实的基础。
二、课程教学基本要求1.随机事件及其概率(1)理解随机事件的概念;(2)掌握事件之间的关系与运算, 掌握概率的基本性质和应用性质进行概率计算;(3)了解概率的定义.2.条件概率及事件的独立性(1)理解条件概率和事件的独立性的概念;(2)掌握概率的加法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式以及应用这些公式进行概率计算。
概率论教学大纲
概率论教学大纲一、课程简介概率论是数学的一个重要分支,它研究的是随机事件的规律性和不确定性。
本课程旨在使学生掌握概率论的基本概念、方法和应用,培养学生运用概率统计思想解决实际问题的能力。
二、课程目标1. 了解概率论的发展历程和基本概念;2. 掌握概率计算的常用方法和技巧;3. 学习各种随机变量的概率分布和特性;4. 熟悉常见概率模型及其应用;5. 培养分析和解决实际问题的能力。
三、教学内容1. 概率与随机事件1.1 概率的定义和性质1.2 随机事件的概念和性质1.3 随机事件的运算规则1.4 经典概型和几何概型2. 条件概率与贝叶斯公式2.1 条件概率的定义和性质2.2 独立事件与互斥事件2.3 贝叶斯公式及其应用3. 随机变量与概率分布3.1 随机变量的定义和分类3.2 离散型随机变量及其概率分布3.3 连续型随机变量及其概率密度函数3.4 期望、方差和协方差4. 大数定律与中心极限定理4.1 大数定律及其应用4.2 中心极限定理及其应用5. 随机过程与马尔可夫链5.1 随机过程的基本概念5.2 马尔可夫链的定义和性质5.3 状态转移矩阵和平稳分布6. 统计推断与假设检验6.1 参数估计与点估计6.2 参数估计与区间估计6.3 假设检验的基本原理和步骤6.4 常见假设检验方法的应用四、教学方法1. 讲授与示范:通过课堂讲解和示例分析,引导学生理解基本概念和方法;2. 练习与实践:布置课后习题,进行实际问题分析和解答;3. 讨论与互动:组织学生进行小组讨论,促进思维碰撞和知识交流;4. 实验与模拟:引导学生运用统计软件进行概率模型的建立和仿真实验。
五、考核方式1. 平时成绩:包括课堂表现、作业完成情况和小组讨论参与度等;2. 期中考试:针对课程前半部分的知识进行笔试;3. 期末考试:全面考察学生对整个课程内容的掌握程度。
六、参考教材1. 王新安,概率论与数理统计,高等教育出版社;2. 霍尔,概率论与数理统计,清华大学出版社;3. Ross, S. M., A First Course in Probability,Pearson Education.七、教学进度安排第一周:课程介绍,概率与随机事件第二周:条件概率与贝叶斯公式第三周:随机变量与概率分布第四周:大数定律与中心极限定理第五周:随机过程与马尔可夫链第六周:统计推断与假设检验第七周:复习与期中考试第八周:课程总结与复习第九周:期末考试及评价以上为概率论教学大纲的详细内容,希望能够为学生们提供一个清晰的学习路线,使他们能够系统地学习和掌握概率论知识,并运用到实际问题中。
《概率论与数理统计》(46学时)课程教学大纲1
《概率论与数理统计》(46学时)课程教学大纲一、课程的基本情况课程中文名称:概率论与数理统计课程英文名称:Probability Theory and Mathematical Statistics课程编码:0702003课程类别:学科基础课课程性质:必修总学时:46 讲课学时:46 实验学时:0学分:2.5授课对象:本科相关专业前导课程:《高等数学》《线性代数》二、教学目的概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的数学学科,是理工科各专业的一门重要的学科基础课。
通过本课程的学习,使学生掌握概率论与数理统计的基本概念,了解它的基本理论和方法,从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法,培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。
同时,也为一些后续课程的学习提供必要的基础。
三、教学基本要求第一章概率论的基本概念1.1 随机试验1.2 样本空间、随机事件1.3 频率与概率1.4 等可能概型(古典概型)1.5 条件概率1.6 独立性基本要求:1. 理解随机试验、样本空间、随机事件的概念并掌握事件的关系与运算2. 掌握概率的定义与基本性质3. 理解古典概型的概念,掌握古典概率的计算方法4. 理解条件概率的定义,熟练掌握乘法定理、全概率公式与贝叶斯公式并会灵活应用5. 理解事件独立性的概念,熟练掌握相互独立事件的性质及有关概率的计算重点与难点:1. 重点:随机事件;概率的基本性质及其应用;乘法定理、全概率公式与贝叶斯公式事件的独立性2. 难点:概率的公理化定义、条件概率概念的建立、全概率公式与贝叶斯公式的应用第二章随机变量及其分布2.1 随机变量2.2 离散型随机变量及其分布律2.3 随机变量的分布函数2.4 连续型随机变量及其概率密度2.5 随机变量的函数的分布 基本要求:1. 理解随机变量的概念;掌握离散型随机变量和连续型随机变量的描述方法2. 掌握分布律、分布函数、概率密度函数的概念及性质;掌握由概率分布计算相关事件的概率的方法3. 熟练掌握二项分布、泊松(Poisson )分布、正态分布、指数分布和均匀分布,特别是正态分布的性质并能灵活运用;熟练掌握伯努利概型概率的计算方法4. 熟练掌握一些简单的随机变量函数的概率分布的求法 重点与难点:1. 重点:随机变量、分布律、密度函数和分布函数的概念;二项分布、均匀分布的概念和性质2. 难点:二项分布的推导及应用;随机变量函数的概率分布第三章 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 基本要求:1. 正确理解二维随机变量的定义,掌握二维随机变量的联合分布律、联合分布函数、联合概率密度函数及条件分布的概念2. 熟练掌握由联合分布求事件的概率,求边缘分布及条件分布的基本方法3. 理解随机变量独立性的概念,掌握随机变量独立性的判别方法4. 了解求二维随机变量函数分布的基本思路,会求,max{,},min{,}X Y X Y X Y 的分布 重点与难点:1. 重点:由联合分布求概率,求边缘分布及条件分布的方法2. 难点:求离散型随机变量联合分布律的方法,条件密度的导出,随机变量函数的分布第四章 随机变量的数字特征 4.1 数学期望 4.2 方差4.3 协方差及相关系数 4.4 矩、协方差矩阵 基本要求:1. 掌握随机变量及随机变量函数的数学期望的计算公式,熟悉数学期望的性质并能灵活运用2. 掌握方差的概念和性质;熟悉二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布和均匀分布的数学期望和方差;了解切比雪夫(Chebyshev )不等式3. 掌握协方差和相关系数的定义和性质,并会灵活应用4. 掌握矩、协方差矩阵的定义 重点与难点:1. 重点:数学期望、方差、相关系数与协方差的计算公式及性质2. 难点:随机变量函数的数学期望的计算,利用数学期望的性质计算数学期望,相关系数的含义第五章大数定律及中心极限定理5.1 大数定律5.2 中心极限定理基本要求:1. 掌握依概率收敛的概念及贝努利大数定律和契比雪夫大数定律2. 掌握独立同分布的中心极限定理和德莫佛-拉普拉斯(De Moivre-Laplace)极限定理3. 掌握应用中心极限定理计算有关事件的概率近似值的方法重点与难点:1. 重点:用中心极限定理计算概率的近似值的方法2. 难点:依概率收敛的概念第六章样本及抽样分布6.1 随机样本6.2 抽样分布基本要求:1. 理解总体、个体、样本容量、简单随机样本以及样本观察值的概念2. 理解统计量的概念;熟悉数理统计中最常用的统计量(如样本均值、样本方差)的计算方法及其分布χ-分布,t-分布,F-分布的定义并会查表计算3. 掌握24. 熟悉正态总体的某些常用统计量的分布并能运用这些统计量进行计算重点与难点:χ-分布, t-分布, F-分布的定义与分位点的查表;正态总体常用统计量的分布1. 重点:2χ-分布, t-分布, F-分布的定义与分位点的查表2. 难点:2第七章参数估计7.1 点估计7.3 估计量的评选标准7.4 区间估计7.5 正态总体均值与方差的区间估计7.7 单侧置信区间基本要求:1. 理解参数的点估计(矩估计、最大似然估计)的计算方法2. 掌握参数点估计的评选标准:无偏性,有效性和相合性3. 理解参数的区间估计的概念,熟悉对单个正态总体和两个正态总体的均值与方差进行区间估计的方法及步骤重点与难点:1. 重点:点估计的矩法、最大似然估计法;正态总体参数的区间估计2. 难点:最大似然估计法,两个正态总体的参数的区间估计四、课程内容与学时分配五、教材参考书教材:盛骤谢式千潘承毅《概率论与数理统计》(第三版)高等教育出版社2001. 参考书:[1] 茆诗松《概率论与数理统计教程》(第一版)高教出版社2004.[2] 王展青李寿贵《概率论与数理统计》(第一版)科学出版社2000.六、教学方式和考核方式1.教学方式:以课堂讲授为主,辅以答疑、课后作业。
概率统计教学大纲
标题:概率统计教学大纲引言:概率统计作为一门重要的数学学科,在现代社会中扮演着不可或缺的角色。
它利用数学方法研究随机事件的规律和数理关系,为决策和预测提供科学的依据。
为了培养学生掌握概率统计的基本理论和方法,促进其对现实问题的分析和解决能力的提升,本教学大纲旨在明确课程目标、教学内容、教学方法和评价方式,为概率统计课程的有效教学提供指导。
一、课程目标本课程旨在培养学生对概率统计理论的理解和应用能力,以及解决实际问题的能力。
具体目标如下:1. 掌握基本概率统计概念,包括样本空间、随机事件、概率、随机变量等;2. 理解概率统计的基本原理和方法,如概率分布、参数估计、假设检验等;3. 掌握概率统计在实际问题中的应用,包括风险分析、质量控制、市场调查等;4. 培养学生的逻辑思维和问题分析能力,提高科学研究和决策能力。
二、教学内容1. 概率基础知识a. 样本空间和随机事件b. 概率的定义和性质c. 条件概率和独立性d. 事件的组合与分解2. 随机变量及其概率分布a. 随机变量的概念和分类b. 离散随机变量及其概率分布c. 连续随机变量及其概率密度函数d. 期望和方差3. 多维随机变量及其概率分布a. 多维随机变量的联合分布和边缘分布b. 多维随机变量的独立性和相关性c. 条件概率分布和条件期望4. 参数估计与假设检验a. 参数估计的基本原理和方法b. 置信区间和假设检验的基本原理和方法c. 假设检验的常见应用5. 概率统计在实际问题中的应用a. 风险分析与决策b. 质量控制与质量改进c. 统计调查与市场研究三、教学方法1. 理论讲授:通过课堂讲授,向学生传授概率统计的基本理论和方法,引导学生深入理解概念和原理。
2. 问题讨论:以案例或实际问题为背景,组织学生讨论和分析,引导学生运用所学知识解决实际问题。
3. 实验操作:安排概率实验和统计分析实验,让学生亲自操作和实践,加深对概率统计的理解和应用能力。
4. 小组合作:组织学生分组进行课堂练习和小组项目,培养学生的团队合作和问题解决能力。
《概率论与数理统计》教学大纲课程名称:概率论与数理统计英文名称
《概率论与数理统计》教学大纲课程名称:概率论与数理统计英文名称:Probability Theory and Mathematical Statitics课程编号:09420003学时数及学分:54学时 3学分教材名称及作者:《概率论与数理统计》(第三版), 盛骤、谢式干、潘承毅编出版社、出版时间:高等教育出版社,2001年本大纲主笔人:邓娜一、课程的目的、要求和任务概率统计是一门重要的理论性基础课,是研究随机现象统计规律性的数学学科,本课程的任务是使学生掌握概率论与数理统计的基本概念,了解它的基本理论和方法,从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法,培养学生运用概率统计方法分析和解决、处理实际不确定问题的基本技能和基本素质。
通过本课程的学习,要使学生初步理解和掌握概率统计的基本概念和基本方法,了解其基本理论,学习和训练运用概率统计的思想方法观察事物、分析事物以及培养学生用概率统计方法解决实际问题的初步能力。
概率统计的理论和方法的应用是非常广泛的,几乎遍及所有科学技术领域,工农业生产和国民经济的各个部门,例如使用概率统计方法可以进行气象预报,水文预报以及地震预报,产品的抽样检验,在研究新产品时,为寻求最佳生产方案可以进行试验设计和数据处理,在可靠性工程中,使用概率统计方法可以给出元件或系统的使用可靠性以及平均寿命的估计,在自动控制中,可以通过建立数学模型以便通过计算机控制工业生产,在通讯工程中可用以提高抗干扰和分辨率等。
所以我院各专业学习概率统计是非常必要的,它也是学习专业课的基础。
二、大纲的基本内容及学时分配本课程的教学要求分为三个层次。
凡属较高要求的内容,必须使学生深入理解、牢固掌握、熟练应用。
其中,概念、理论用“理解”一词表述,方法、运算用“熟练掌握”一词表述。
在教学要求上一般的内容中,概念、理论用“了解”一词表述,方法、运算用“掌握”表述。
对于在教学上要求低于前者的内容中,概念、理论用“会”一词表述,方法、运算用“知道”表述(一)随机事件及其概率1、理解随机实验、随机事件、必然事件、不可能事件等概念。
《概率论与数理统计》教学大纲
《概率论与数理统计》教学大纲教学目的概率论与数理统计是研究随机现象数量规律、统计规律的学科,在高等学校教学计划中是重要的基础理论课。
概率论与数理统计作为现代数学的重要组成部分,不仅理论严谨,而且应用极其广泛。
由于它的介入,改变了经济、金融和管理科学传统的研究方式,是经济、管理中数量分析的基础,是经济管理工作者不可缺少的有力工具。
通过本课程的教学,使学生初步掌握处理随机现象和抽样数据的基本理论和方法,为解决有关实际问题以及后继课程的学习打下良好的基础。
考虑到初学者往往对一些重要的概率统计概念的实质的领会感到困难,以及概率统计应用性很强的特点,在讲授本课程时,以介绍基本概念、基本理论和方法为主,尽量使用较少的数学知识,避免过于数学化的论证,但仍保持系统的严谨性。
在讲授内容的同时,应配备一定数量的习题,以培养学生的基本技能。
预备知识高等数学、线性代数等知识教材指定教材:【1】《概率论与数理统计》参考书目:【1】《概率论与数理统计学习指导与习题全解》教学基本内容第一章事件与概率第一节样本空间与随机事件第二节频率、古典概率及几何概率第三节概率的公理化定义与性质第四节条件概率与独立性第五节全概率公式与贝叶斯公式本章教学要求:1.了解随机现象、样本空间的概念。
理解随机事件的概念,掌握事件之间关系与运算。
2.了解频率稳定性的概念。
掌握古典概型及概率的计算方法。
掌握几何概率及其计算方法。
3.理解概率的公理化定义的必要性和三条基本性质。
掌握概率的五条性质,并熟练应用。
4.理解条件概率及事件独立性的概念,掌握用事件的独立性进行概率的计算。
理解伯努利概型,掌握独立重复试验中有关事件概率的计算方法。
5.会熟练运用概率的乘法公式、全概率公式及贝叶斯公式进行事件概率的计算。
第二章随机变量及其分布第一节随机变量及其分布函数第二节散型随机变量及其分布第三节连续性随机变量及其分布第四节随机变量函数的分布本章教学要求:1.了解随机变量的概念,理解分布函数的概念和性质。
《概率与统计》教学纲要
《概率与统计》课程教学大纲一·课程性质与地位《概率与统计》是五年制高等师范学校中开设的一门基础专业课程,它是研究大量随机现象客观规律性的一门数学课程。
开设这门课程的主要目的是培养数学专业的学生掌握基本的数学基础知识,训练他们的抽象思维能力和逻辑推理能力,体会数学的思想方法,提高数学专业素质与解决实际问题的能力,为学生将来从事小学教育教学工作提供必备的随机数学和统计学的基本知识,同时为数学实验做理论上和方法上的准备。
随着现代科学技术的迅速发展,概率论与数理统计也得到了蓬勃的发展。
它不仅形成了结构宏大的理论,而且在很多科学研究、工程技术和经济管理等领域里有愈来愈多的应用。
概率与统计这门课程通过各个教学环节,培养学生处理随机现象的能力和综合运用所学知识分析问题、解决有关实际问题的能力,为学生学习后续课程和进一步获得近代科学技术知识奠定必要的数学基础,以努力提高学生的数学修养和素质。
本门课程是数学专业的必修课二·课程教学目标本课程的总目标是要通过对概率与统计在高等教育阶段的学习,在教学培养计划中列为基础主干课程。
通过本课程的学习,使学生不但比较系统的掌握概率论与数理统计学的基础知识,而且使学生学到随机数学的基础研究技能,另外通过训练学生严密的科学思维及运用概率统计方法,使学生具有一定的创新精神和提出问题分析问题解决问题的能力,通过激发学生的生活热情、挖掘他们的巨大潜能、塑造他们的高尚人格,实现自己的追求,丰富自己的情感,放射智慧的光辉,实现自己的幸福理想。
本课程的总目标进一步阐释为:1、知识与技能方面(1).学好基础知识。
理解和掌握课程中的基本概念和基本理论,知道它的思想方法、意义和用途,以及它与其它概念、规律之间的联系。
(2).掌握基本技能。
能够根据法则、公式正确地进行运算。
能够根据问题的情景,寻求和设计合理简捷的运算途径。
能运用计算机按照一定的程序和步骤进行有关计算、查表或数据处理。
大学《概率论与数理统计》教学大纲
《概率论与数理统计》课程教学大纲(“Probability and Mathematical Statistics” Course Syllabus)一、课程说明课程编码:00000548、课程总学时(理论总学时/实践总学时):60(58/2)、周学时:4、学分:3、开课学期:第四学期。
1.课程性质:公共必修课。
是研究随机现象并找出其规律性的一门学科,被广泛应用于社会、经济、科学等各个领域。
它为各个专业学生后继专业课程的学习提供方法论的指导。
2.课程目标:该课程是学生专业课程的基础课程和先修课程,该课程能够培养学生的逻辑推理和抽象思维能力、空间直观和想象能力,从而在培养具有良好科学素养、人文精神和创新能力的数学及应用人才方面起着十分重要的作用。
该课程的内容和重要结论在自然科学与人文社会科学中均具有广泛的应用。
(1)让学生掌握和理解概率论与数理统计的基本概念、知识结构、典型方法。
(2)培养学生的思维能力,提升数学素养。
(3)培养学生应用所学的数学知识解决实际问题的意识和能力。
(4)培养学生的团队意识和协作意识。
(5)培养学生的自主学习和终生学习的能力。
(6)培养学生不畏艰难,稳中求进的能力。
(7)培养学生热爱生活的能力。
3.课程目标与毕业要求指标点对应关系4.适用专业与学时分配:适用于计算机科学与技术、计算机科学与技术(师范)、软件工程、网络工程、物理学(师范)、电子信息工程、物流管理、市场营销、国际经济与贸易(中外合作)、金融学(中外合作)、旅游管理、酒店管理专业。
教学内容与时间安排表5.课程教学目的与要求知识能力培养目标:一方面使学生掌握专业学习所必须的概率论与数理统计的基本理论、基本知识和基本技能。
了解概率论与数理统计的基本概念的发展历史,从中管窥科学知识发生发展的共同规律;另一方面培养学生应用概率统计理论及思想方法解决实际问题的意识和能力,使学生能够利用概率统计知识处理一些实际问题。
引导学生将概率统计知识与现实世界建立联系,能够做到学以致用。
[高等教育]概率统计教学大纲
教学内容:第一章事件与概率(8学时)1.随机事件与样本空间2.事件的概率3.概率的运算法则4.独立试验序列概型基本要求:理解随机事件的概念;掌握事件间的关系及运算。
理解概率与条件概率的概念;掌握概率的加法公式,乘法公式,全概率公式和贝叶斯公式,并能在实际问题中加以应用。
理解事件独立性和独立重复试验的概念;掌握伯努利概型和二项公式的应用方法。
重点:掌握事件概率的计算与应用。
难点:全概率公式和贝叶斯公式的应用。
第二章随机变量及其分布(8学时)1.随机变量与分布函数2.离散型随机变量及其分布3.连续型随机变量及其分布4.随机变量函数的分布基本要求:理解随机变量及其概率分布的概念;理解分布函数的概念;会计算与随机变量有关的事件的概率。
理解离散型随机变量分布律和连续型随机变量概率密度的概念;掌握概率密度与分布函数的关系;掌握离散型的0-1分布,二项分布,泊松分布及相互关系,连续型的均匀分布,正态分布和指数分布,并能进行应用。
理解一维随机变量函数的概率分布。
重点:掌握一维随机变量概率分布的有关计算。
难点:一维随机变量函数的概率分布的计算。
第三章多维随机变量及其分布(8学时)1.二维随机变量及其分布函数2.边际分布3.*条件分布与独立性4.二维随机变量函数的分布基本要求:理解二维随机变量联合分布与边缘分布的概念;会计算离散型的联合分布律和边缘分布律以及连续型的联合概率密度和边缘密度。
理解随机变量独立性的概念;掌握离散型和连续型随机变量独立的条件。
会求简单的随机变量函数的概率分布。
重点:掌握二维随机变量概率分布的有关计算。
难点:二维随机变量函数的概率分布的计算。
第四章随机变量的数字特征(6学时)1.数学期望2.方差3.协方差与相关系数4.原点矩与中心矩基本要求:理解随机变量的数学期望、方差和相关系数的概念;掌握随机变量数字特征计算方法;会求随机变量函数的数字特征;掌握常用分布的数字特征。
重点:数学期望、方差和相关系数的计算。
概率论与数理统计教学大纲
《概率论与数理统计》教学大纲(执笔人:吴翊杨文强审阅学院:理学院)课程编号:0701104英文名称:Probability Theory and Mathematical Statistics预修课程:高等数学、线性代数学时安排:学时54,其中讲授50学时,实践研讨2学时,考试2学时。
学分:3一、课程概述(一)课程性质地位概率论与数理统计广泛应用于社会、经济、科学等领域,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。
概率论与数理统计包含“概率论”和“数理统计”两方面的内容,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,并为决策和行动提供依据和建议。
《概率论与数理统计》是理、工科本科生的一门必修数学基础课,为学习后续专业课程以及进一步获得数学知识奠定必要的数学基础。
该课程初步培养学生用概率统计方法分析与解决实际问题的能力,也为学生在今后的学习和工作中打下基础。
(二)课程基本理念《概率论与数理统计》课程以教育部新制定的“工科类本科数学基础课程教学基本要求” 为基本指导原则,厚实基础,淡化技巧,注重概率统计思想的阐述,适当拓展现代数学内容,运用现代化教学手段,优化教学策略,加强应用能力与统计建模能力的培养,充分体现数学素质在培养高素质军事人才的作用。
(三)课程设计思路1、《概率论与数理统计》课程教学时数为54学时,一个学期进行。
教学内容包括:概率论的基本概念,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,大数定律与中心极限定理,数理统计的基本概念与抽样分布,参数估计,假设检验和回归分析。
2、《概率论与数理统计》课程的教学采用以课堂讲授为主、以练习课和学员自己上机实验为辅相结合的方式进行。
3、《概率论与数理统计》课程的考核方式为考试,组织方式为闭卷笔试,成绩评定为百分制。
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[高等教育]概率统计教学大纲
教学内容:
第一章事件与概率(8学时)
1.随机事件与样本空间
2.事件的概率
3.概率的运算法则
4.独立试验序列概型
基本要求:
理解随机事件的概念;掌握事件间的关系及运算。
理解概率与条件概率的概念;掌握概率的加法公式,乘法公式,全概率公式和贝叶斯公式,并能在实际问题中加以应用。
理解事件独立性和独立重复试验的概念;掌握伯努利概型和二项公式的应用方法。
重点:
掌握事件概率的计算与应用。
难点:
全概率公式和贝叶斯公式的应用。
第二章随机变量及其分布(8学时)
1.随机变量与分布函数
2.离散型随机变量及其分布
3.连续型随机变量及其分布
4.随机变量函数的分布
基本要求:
理解随机变量及其概率分布的概念;理解分布函
数的概念;会计算与随机变量有关的事件的概率。
理解离散型随机变量分布律和连续型随机变量概率密度的概念;掌握概率密度与分布函数的关系;掌握离散型的0-1分布,二项分布,泊松分布及相互关系,连续型的均匀分布,正态分布和指数分布,并能进行应用。
理解一维随机变量函数的概率分布。
重点:
掌握一维随机变量概率分布的有关计算。
难点:
一维随机变量函数的概率分布的计算。
第三章多维随机变量及其分布(8学时)
1.二维随机变量及其分布函数
2.边际分布
3.*条件分布与独立性
4.二维随机变量函数的分布
基本要求:
理解二维随机变量联合分布与边缘分布的概念;会计算离散型的联合分布律和边缘分布律以及连续型的联合概率密度和边缘密度。
理解随机变量独立性的概念;掌握离散型和连续型随机变量独立的条件。
会求简单的随机变量函数的概率分布。
重点:
掌握二维随机变量概率分布的有关计算。
难点:
二维随机变量函数的概率分布的计算。
第四章随机变量的数字特征(6学时)
1.数学期望
2.方差
3.协方差与相关系数
4.原点矩与中心矩
基本要求:
理解随机变量的数学期望、方差和相关系数的概念;掌握随机变量数字特征计算方法;会求随机变量函数的数字特征;掌握常用分布的数字特征。
重点:
数学期望、方差和相关系数的计算。
难点:
二维随机变量函数数字特征的计算。
第五章大数定律与中心极限定理(2学时)
1.大数定律
2.中心极限定理
基本要求:
掌握切贝谢夫不等式;了解切贝谢夫大数定律和贝努里大数定律。
了解中心极限定理,并能进行简单应用。
重点:
中心极限定理的应用。
难点:
大数定律的理解。
第六章数理统计的基本概念(4学时)1.总体与样本
2.样本分布
3.几个常用的分布与临界值
4.统计量及抽样分布
基本要求:
理解总体与样本以及统计量的概念,掌握正态分布、分布、分布和分布的概念以及它们各自
临界值的查表方法。
重点:
临界值的查表方法。
难点:
理解五大常用统计量。
第七章参数估计(6学时)
1.参数的点估计
2.估计量的评选标准
3.区间估计正态总体参数的区间估计基本要求:
理解参数估计中的点估计和区间估计的思想方法。
掌握矩估计和极大似然估计的计算方法,了解估计量的评选标准,掌握区间估计的基本方法。
重点:
参数的点估计和区间估计的计算。
难点:
理解极大似然估计的思想方法。
第八章假设检验(6学时)
1.假设检验的基本思想
2.正态总体下未知参数的假设检验
3.单侧假设检验
基本要求:
理解假设检验的基本思想。
掌握正态总体下未知参数的假设检验的基本方法。
理解总体分布假设检验的思想方法。
重点:
正态总体下未知参数的假设检验。
难点:
单侧假设检验。