概率论与数理统计

“降雨概率”,“排队等待时间”,“投资风险”等等,随机现象在现代生活中无处不在。本课程将引导学生学习和理解定量描述随机性的基本数学模型和理论方法。

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概率论与数理统计课程简介:

“降雨概率”,“排队等待时间”,“投资风险”等等,随机现象在现代生活中无处不在。本课程将引导学生学习和理解定量描述随机性的基本数学模型和理论方法。

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概率论与数理统计课程目录:

第一周:随机事件及其概率运算

--随机试验与随机事件

--古典概型

--事件间的关系与事件的运算

--两个著名的例子

第二周:条件概率和独立性

--条件概率

--有关条件概率的三个重要计算公式

--事件的独立性

--应用实例

--网球比赛胜率的计算

第三周:随机变量

--随机变量及分布函数

--离散型与连续型随机变量

--分布函数的性质与特殊的例子

--概率论所需微积分要点回顾

第四周:常见随机变量

--二项分布与负二项分布

--泊松分布

--几何分布与指数分布

--正态分布

第五周:随机变量函数的分布及随机变量的数字特征

--随机变量函数的分布

--随机变量的数学期望

--随机变量的方差

--原点矩与中心矩

--期望和方差的一些补充性质

第六周:常见随机变量的期望方差和应用实例

--二项分布与泊松分布的期望与方差

--几何分布的期望与方差

--均匀、指数和正态分布的期望与方差

--随机变量数学期望的应用实例

--快速排序算法的平均计算量分析

第七周:多维随机变量,独立性

--多维随机变量

--常见多维随机变量举例

--随机变量的独立性

--独立随机变量期望和方差的性质

第八周:条件分布与条件期望

--条件分布

--条件期望

--全期望公式(上)

--全期望公式(下)

第九周 协方差与相关系数

--随机变量函数的期望

--协方差

--相关系数

--相关与独立

第十周 独立随机变量和的分布与顺序统计量

--独立随机变量和的分布

--独立正态分布和的分布

--最大值、最小值分布

--顺序统计量

第十一周 正态分布专题

--正态分布的相关与独立

--边缘密度均为正态,联合分布不是二元正态的例子

--二项分布的正态近似

--正态近似计算实例

第十二周 大数定律和中心极限定理

--大数定律

--中心极限定理

--蒙特卡洛(Monte Carlo)算法

--伪随机数和随机模拟

第十三周 统计学基本概念

--统计学实例

--总体与样本

--常用统计量

--三种重要的统计分布和分位数

第十四周 参数点估计

--参数的矩估计

--参数的极大似然估计

--参数点估计的无偏性和有效性

--参数点估计应用实例

第十五周 参数的区间估计

--区间估计的基本思想

--区间估计的构造方法

--两个正态总体的区间估计

--大样本置信区间

第十六周 假设检验

--假设检验问题的提示和标准步骤

--假设检验问题的两类错误和P值

--单个正态总体参数的假设检验

--拟合优度检验

应用实例

--利用条件概率计算网球比赛胜率

--利用期望的计算性质分析快速排序算法的平均计算量

习题课一

--事件

--分布函数

--正态

--指数与二项

习题课二

--随机变量函数的分布

--指数分布期望

--切比雪夫不等式

--二元离散

--协方差

--二元特征

习题课三

--统计量

--无偏估计

--点估计

--假设检验

习题课四

--选择

--填空

--大题

概率论与数理统计授课教师:

梁恒-副教授-清华大学-数学科学系

2004年清华大学数学系获得博士学位。曾获清华大学优秀博士毕业生、清华大学优秀博士论文一等奖、北京高校优秀辅导员奖、清华大学教学成果一等奖。2007-08学年度哈佛大学统计系访问学者。研究方向为科学计算,主持、参与多项国家自然科学基金项目。发表学术论文20余篇,其中SCI收录19篇。在清华大学讲授本科公共课:微积分,线性代数,概率论与数理统计,数学实验,复变函数引论,概率统计实践,以及研究生课:科学计算专题,应用统计专题。

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