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课程目录
1.0 绪论
1.1.1 随机事件
1.1.2 事件之间的关系与运算
1.2.1 概率的定义
1.2.2 概率的公理化定义与性质
1.3 古典概率的计算
1.4.1 条件概率
1.4.2 全概率公式与贝叶斯公式
1.4.3 事件的独立性
2.1.1 随机变量与分布函数
2.1.2 分布函数的定义及性质
2.1.3 离散型随机变量的定义及性质
2.1.4 几种重要的离散型随机变量（1）
2.1.5 几种重要的离散型随机变量（2）
2.1.6 概率密度及概率密度的性质
2.1.7 几种重要的连续型随机变量（1）
2.1.8 几种重要的连续型随机变量（2）
2.2.1 二维随机变量与联合分布函数
2.2.2 二维离散型随机变量的定义及性质
2.2.3 二维连续型随机变量的联合概率密度及性质
2.2.4 几种重要的二维连续型随机变量
2.3.1 二维离散型随机变量的条件分布
2.3.2 二维连续型随机变量的条件分布
2.4.1 随机变量独立性的定义
2.4.2 随机变量独立性例题及重要定理
2.5.1 一维离散型随机变量函数的分布
2.5.2 一维连续型随机变量的概率分布
2.5.3 二维连续型随机变量函数的概率分布（1）
2.5.4 二维连续型随机变量函数的概率分布（2）
2.5.5 二维连续型随机变量函数的概率分布（3）
2.5.6 二维连续型随机变量函数的概率分布（4）
3.1.1 数学期望的定义
3.1.2 随机变量的函数的数学期望
3.1.3 数学期望的性质
3.2.1 方差的定义及性质
3.2.2 方差的计算
3.3.1 协方差与相关系数的定义及其计算
3.3.2 协方差与相关系数的性质及矩的概念
4.1.1 切比雪夫不等式
4.1.2 随机变量列的收敛性漫谈及依概率收敛
4.1.3 大数定律
4.2.1 中心极限定理
4.2.2 中心极限定理例题
4.3.1 第四章典型例题讲解（1）
4.3.2 第四章典型例题讲解（2）
4.3.3 第四章典型例题讲解（3）
4.3.4 第四章典型例题讲解（4）
4.3.5 第四章典型例题讲解（5）
5.1.1 总体及其分布
5.1.2 样本
5.2 样本分布
5.3.1 统计量（1）
5.3.2 统计量（2）
5.4.1 抽样分布（1）
5.4.2 抽样分布（2）
5.4.3 抽样分布（3）
5.4.4 抽样分布（4）
5.5.1 第五章典型例题讲解（1）
5.5.2 第五章典型例题讲解（2）
5.5.3 第五章典型例题讲解（3）
5.5.4 第五章典型例题讲解（4）
5.5.5 第五章典型例题讲解（5）
5.5.6 第五章典型例题讲解（6）
5.5.7 第五章典型例题讲解（7）
5.5.8 第五章典型例题讲解（8）
5.5.9 第五章典型例题讲解（9）
5.5.10 第五章典型例题讲解（10）
5.5.11 第五章典型例题讲解（11）
5.5.12 第五章典型例题讲解（12）
5.5.13 第五章典型例题讲解（13）
5.5.14 第五章典型例题讲解（14）
6.1.1 矩估计法
6.1.2 极大似然估计法（1）
6.1.3 极大似然估计法（2）
6.2.1 估计量的评选标准（1）
6.2.2 估计量的评选标准（2）
6.3 区间估计
6.4.1 正态总体参数的区间估计（1）
6.4.2 正态总体参数的区间估计（2）
6.4.3 正态总体参数的区间估计（3）
6.5.1 第六章典型例题讲解（1）
6.5.2 第六章典型例题讲解（2）
6.5.3 第六章典型例题讲解（3）
6.5.4 第六章典型例题讲解（4）
6.5.5 第六章典型例题讲解（5）
6.5.6 第六章典型例题讲解（6）
6.5.7 第六章典型例题讲解（7）
6.5.8 第六章典型例题讲解（8）
6.5.9 第六章典型例题讲解（9）
6.5.10 第六章典型例题讲解（10）
6.5.11 第六章典型例题讲解（11）
6.5.12 第六章典型例题讲解（12）
6.5.13 第六章典型例题讲解（13）
6.5.14 第六章典型例题讲解（14）
6.5.15 第六章典型例题讲解（15）
7.1 假设检验概述及单正态总体（方差未知）检验均值
7.2 假设检验例题
7.3 单正态总体（方差已知）检验均值
7.4 单正态总体检验方差
7.5 双正态总体检验均值
7.6 双正态总体检验方差
7.7.1 第七章典型例题讲解（1）
7.7.2 第七章典型例题讲解（2）
7.7.3 第七章典型例题讲解（3）
7.7.4 第七章典型例题讲解（4）
7.7.5 第七章典型例题讲解（5）
7.7.6 第七章典型例题讲解（6）
7.7.7 第七章典型例题讲解（7）
7.7.8 第七章典型例题讲解（8）
7.7.9 第七章典型例题讲解（9）
7.7.10 第七章典型例题讲解（10）
7.7.11 第七章典型例题讲解（11）
7.7.12 第七章典型例题讲解（12）
7.7.13 第七章典型例题讲解（13）
1.1.1 随机事件
1.1.2 事件之间的关系与运算
1.2.1 概率的定义
1.2.2 概率的公理化定义与性质
1.3 古典概率的计算
1.4.1 条件概率
1.4.2 全概率公式与贝叶斯公式
1.4.3 事件的独立性
2.1.1 随机变量与分布函数
2.1.2 分布函数的定义及性质
2.1.3 离散型随机变量的定义及性质
2.1.4 几种重要的离散型随机变量（1）
2.1.5 几种重要的离散型随机变量（2）
2.1.6 概率密度及概率密度的性质
2.1.7 几种重要的连续型随机变量（1）
2.1.8 几种重要的连续型随机变量（2）
2.2.1 二维随机变量与联合分布函数
2.2.2 二维离散型随机变量的定义及性质
2.2.3 二维连续型随机变量的联合概率密度及性质
2.2.4 几种重要的二维连续型随机变量
2.3.1 二维离散型随机变量的条件分布
2.3.2 二维连续型随机变量的条件分布
2.4.1 随机变量独立性的定义
2.4.2 随机变量独立性例题及重要定理
2.5.1 一维离散型随机变量函数的分布
2.5.2 一维连续型随机变量的概率分布
2.5.3 二维连续型随机变量函数的概率分布（1）
2.5.4 二维连续型随机变量函数的概率分布（2）
2.5.5 二维连续型随机变量函数的概率分布（3）
2.5.6 二维连续型随机变量函数的概率分布（4）
3.1.1 数学期望的定义
3.1.2 随机变量的函数的数学期望
3.1.3 数学期望的性质
3.2.1 方差的定义及性质
3.2.2 方差的计算
3.3.1 协方差与相关系数的定义及其计算
3.3.2 协方差与相关系数的性质及矩的概念
4.1.1 切比雪夫不等式
4.1.2 随机变量列的收敛性漫谈及依概率收敛
4.1.3 大数定律
4.2.1 中心极限定理
4.2.2 中心极限定理例题
4.3.1 第四章典型例题讲解（1）
4.3.2 第四章典型例题讲解（2）
4.3.3 第四章典型例题讲解（3）
4.3.4 第四章典型例题讲解（4）
4.3.5 第四章典型例题讲解（5）
5.1.1 总体及其分布
5.1.2 样本
5.2 样本分布
5.3.1 统计量（1）
5.3.2 统计量（2）
5.4.1 抽样分布（1）
5.4.2 抽样分布（2）
5.4.3 抽样分布（3）
5.4.4 抽样分布（4）
5.5.1 第五章典型例题讲解（1）
5.5.2 第五章典型例题讲解（2）
5.5.3 第五章典型例题讲解（3）
5.5.4 第五章典型例题讲解（4）
5.5.5 第五章典型例题讲解（5）
5.5.6 第五章典型例题讲解（6）
5.5.7 第五章典型例题讲解（7）
5.5.8 第五章典型例题讲解（8）
5.5.9 第五章典型例题讲解（9）
5.5.10 第五章典型例题讲解（10）
5.5.11 第五章典型例题讲解（11）
5.5.12 第五章典型例题讲解（12）
5.5.13 第五章典型例题讲解（13）
5.5.14 第五章典型例题讲解（14）
6.1.1 矩估计法
6.1.2 极大似然估计法（1）
6.1.3 极大似然估计法（2）
6.2.1 估计量的评选标准（1）
6.2.2 估计量的评选标准（2）
6.3 区间估计
6.4.1 正态总体参数的区间估计（1）
6.4.2 正态总体参数的区间估计（2）
6.4.3 正态总体参数的区间估计（3）
6.5.1 第六章典型例题讲解（1）
6.5.2 第六章典型例题讲解（2）
6.5.3 第六章典型例题讲解（3）
6.5.4 第六章典型例题讲解（4）
6.5.5 第六章典型例题讲解（5）
6.5.6 第六章典型例题讲解（6）
6.5.7 第六章典型例题讲解（7）
6.5.8 第六章典型例题讲解（8）
6.5.9 第六章典型例题讲解（9）
6.5.10 第六章典型例题讲解（10）
6.5.11 第六章典型例题讲解（11）
6.5.12 第六章典型例题讲解（12）
6.5.13 第六章典型例题讲解（13）
6.5.14 第六章典型例题讲解（14）
6.5.15 第六章典型例题讲解（15）
7.1 假设检验概述及单正态总体（方差未知）检验均值
7.2 假设检验例题
7.3 单正态总体（方差已知）检验均值
7.4 单正态总体检验方差
7.5 双正态总体检验均值
7.6 双正态总体检验方差
7.7.1 第七章典型例题讲解（1）
7.7.2 第七章典型例题讲解（2）
7.7.3 第七章典型例题讲解（3）
7.7.4 第七章典型例题讲解（4）
7.7.5 第七章典型例题讲解（5）
7.7.6 第七章典型例题讲解（6）
7.7.7 第七章典型例题讲解（7）
7.7.8 第七章典型例题讲解（8）
7.7.9 第七章典型例题讲解（9）
7.7.10 第七章典型例题讲解（10）
7.7.11 第七章典型例题讲解（11）
7.7.12 第七章典型例题讲解（12）
7.7.13 第七章典型例题讲解（13）
课程详情
通过学习本课程，学习者可以掌握概率统计的基本理论和方法，了解处理随机现象的基本思想和方法，学会运用概率统计知识分析和解决实际问题。（西安交通大学）
通过学习本课程，学习者可以掌握概率统计的基本理论和方法，了解处理随机现象的基本思想和方法，学会运用概率统计知识分析和解决实际问题。（西安交通大学）
通过学习本课程，学习者可以掌握概率统计的基本理论和方法，了解处理随机现象的基本思想和方法，学会运用概率统计知识分析和解决实际问题。（西安交通大学）
