1.1概率论的基本概念 1.2概率的定义和性质 1.3古典概型和几何概型 1.4条件概率和乘法公式 1.5事件独立和试验独立 1.6全概率公式和贝叶斯公式 2.1随机变量及其分布 2.2离散型随机变量 2.3连续型随机变量 2.4正态分布 2.5随机变量函数的分布 3.1二维随机变量 3.2多维随机变量及其分布 3.3边缘分布 3.4条件分布 3.5随机变量的独立性 3.6二维连续型随机变量函数的分布 4.1随机变量的数学期望 4.2随机变量函数的期望与期望的性质 4.3随机变量的方差 4.4协方差、相关系数与矩 5.1大数定律 5.2中心极限定理 6.1数理统计的基本概念 6.2抽样分布 6.3抽样分布定理 7.1参数估计 7.2最大似然估计 7.3点估计的评价标准 7.4.1单正态总体参数的区间估计 7.4.2两个正态总体参数的置信区间 8.1假设检验 8.2.1正态总体均值的假设检验 8.2.2正态总体方差的假设检验 9.1方差分析的基本原理 9.2单因素方差分析 9.3双因素方差分析 9.4一元线性回归 9.5多元线性回归 10.1R软件在概率论与数理统计中的应用 10.2R在概率论中的应用 10.3.1R在数理统计中的应用（1） 10.3.2R在数理统计中的应用（2）