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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）