概率论与数理统计(专业基础)

学分:3.0

课程简介

在高中学过的简单的概率论知识之上,本课程从初等概率的基本理论出发,借助大学所学的微积分方法,研究诸如正态分布的不同分布函数,更进一步,研究更深层次的数理统计的基本概念和方法,此课程与大数据学院后续的课程联系紧密,其重要性比肩数学分析与线性代数。

前置知识涉及的课程

数学分析

往年经验

作为一门数学课,大家在学习的过程中一定要注重于其基本概念的理解与运用,可以通过多做题的方式去理解其中的一些抽象的概念。考试的题型相对固定,考前可以多做几套卷子练练手感。考试数理统计大题需要用到计算器的一些统计功能,考前可以提前熟悉一下,以免考试的时候手忙脚乱出错。另外,因为概统是考研数学的重点,市面上有许多考研资料上有详尽的知识整理、讲解与练习题,可以用来辅助平时的学习与考前复习。

与后续课程的关系

概率论与数理统计的基本知识,在大数据学院的后续课程中有广泛应用。诸如大二下半学期的随机过程,便是基于概率论的基础之上展开的。在人工智能和数据科学领域,诸多模型的数学内核都会涉及到概率论与数理统计的相关知识,其重要性不言而喻。

课程资源

目录

概率论与数理统计教学提纲

事件与概率

随机变量及概率分布

随机变量的数字特征

大数定律和中心极限定理

参数估计

注:熵、P值等内容老师课上可能不会讲,但考试可能会考一些简单定义。具体的考试内容以老师考前通知为准

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