概率论是研究随机现象数量规律的数学分支，如果您想学好、学精概率论知识不妨看看我们为您推荐的这部由重庆大学名师主讲的优秀概率论教学视频，如果您仔细观看，并且认真跟随学习一定会受益匪浅的。
第1章：随机事件与概率 第2章：一维随机变量及其分布 第3章：多维随机变量及其分布 第4章：随机变量的数字特征 第5章：极限定理 第6章：数理统计的基本概念 第7章：参数估计 第8章：假设检验 第9章：回归分析
参考书目：刘琼荪，钟波，荣腾中，李曼曼. 概率论与数理统计[M]，高等教育出版社，2013.8
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- 1.1课程发展概况及概率的三要素
- 1.2古典概型
- 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事件的独立性及应用
- 2.1随机变量及其分布
- 2.2一维离散型随机变量的分布
- 2.3泊松分布及泊松定理
- 2.4均匀分布与指数分布
- 2.5正态分布
- 2.6连续型随机变量的分布
- 3.1多维随机变量及分布（一）
- 3.1多维随机变量及分布（二）
- 3.2边缘分布律和边缘密度
- 3.3条件分布与随机变量的独立性
- 3.4随机变量极值的分布
- 3.5随机变量和的分布
- 3.6数形结合求解函数的分布
- 4.1数学期望和方差的定义
- 4.2数学期望和方差的应用
- 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
- 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样本均值的分布
- 6.3样本方差的分布
- 7.1什么是参数估计
- 7.2矩估计
- 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
- 8.1假设检验的基本原理
- 8.2两类错误
- 8.3正态总体均值的检验
- 8.4正态总体方差的检验
- 8.5卡方拟合检验
- 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）
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