期望，方差，掌握它们和方差。熟悉。。了解各阶矩的计算公式。；
4.1数学期望的概念（理解）；数学期望的性质及其运算和机变量函数的期望的计算（掌握）；
4.2方差的概念（理解）；方差的性质及其运算和机变量函数的方差的计算
（掌握）；
4.3二项分布，泊松分布，正态分布，指数分布和均匀分布的数学期望和方差〔掌握〕
6.3参数区间估计的概念（理解），对单个正态总体和两个正态总体的均值和方差的区间估计〔掌握〕；
重点：矩估计法和极大似然估计法，单个正态总体的区间估计
难点：极大似然估计法
7.假设检验（●6学时，▲6学时）
7.1假设检验的基本思想（理解）；假设检验可能产生的两类错误〔了解〕；
7.2单个正态总体和两个正态总体的均值和方差的假设检验〔掌握〕；
4、适用对象：本科
5、先修课程：高等数学
6、教材与参考书目：
建议使用教材：《概率论与数理统计》第二版范大茵陈永华编浙江大学出版社2003年
参考书目：《概率论基础》李贤平编高等教育出版社2000年
《概率统计简明教程》同济大学应用数学系主编高等教育出版社2003年
《概率论与数理统计》李贤平沈崇圣陈子毅编复旦大学出版社2003年
《概率论与数理统计》盛骤编上海交通大学出版社2002年
《概率论与数理统计》袁阴棠编中国人民大学出版社
2000年
7、考核方式：考查课；考试形式为闭卷；平时与期末各占的百分比：平时占20%期末占80%。
8、教学环境：课堂，多媒体
课
程
教
学
目
的
“概率论与数理统计”是工科类专业的一门公共基础课，授课对象是各工科专业学生。《概率论与数理统计》是研究随机现象统计规律性的数学学科。概率论从数量上研究随机现象统计规律，是本课程的理论基础。数理统计研究处理随机性数据，建立有效的统计方法，进行统计推断。通过本课程的学习，使学生掌握处理随机现象的基本思想和方法，掌握概率论和数理统计的基本概念，培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力，并为今后学习后继课程打下必要的基础。
《概率论与数理统计》课程教学大纲
课程
代码
●B2220071
▲B2220072
课程名称
概率论与数理统计
Probability and Statistics
课
程
基
本
情
况
1、学分：3~3.5学时：48~54（理论学时：48~54,实验学时：0）
2、课程性质：学科专业基础课
3、适用专业：●安全工业专业，土木工程专业，建筑环境与设备专业，生物工程专业，轻化工程专业;▲软件工程专业
2.3连续变量的分布函数〔掌握〕
2.4分布函数的概念与性质（理解）；连续型随机变量密度函数和由概率分布计算有关事件的概率〔掌握〕；正态分布，指数分布和均匀分布（掌握）；
2.5随机变量的函数的分布〔理解〕
重点：连续型随机变量及其概率密度，正态分布
难点：随机变量函数的概率分布
3．多维随机变量及其分布（●8学时，▲8学时）
1.4事件的独立性的概念（理解）；运用事件的独立性进行概率计算（掌握）；
1.5贝努利概型（了解）；贝努利概型的概率计算（掌握）。
重点：概率的基本性质及运算，全概率公式与贝叶斯公式，事件的独立性。
难点：全概率公式与贝叶斯公式
2．随机变量及其分布（●6学时，▲6学时）
2.1随机变量的概念（了解）；
2.2离散型随机变量〔掌握〕；分布列〔理解〕；0-1分布、二项分布和泊松分布（掌握）；
课
程
内
容
、
学
时
分
配
及
教
学
基
本
要
求
重点：统计三大分布的定义及其查表计算，正态总体的某些常用统计量的分布并能运用这些统计量进行计算。
难点：统计三大分布的定义，正态总体的某些常用统计量的分布
6.参数估计（●4学时，▲4学时）
6.1参数点估计的概念（理解）；矩估计法和极大似然估计法参数点估计〔掌握〕；
6.2无偏性和有效性（掌握），相合性（了解）；
重点：单个正态总体和两个正态总体的均值和方差的假设检验
难点：假设检验的基本思想
8.方差分析（●4学时，▲4学时）
8.1方差分析的概念（了解）；单因素试验的方差分析〔理解〕
8.2双因素试验的方差分析〔了解〕
重点：单因素方差分析
难点：交互效应模型下的双因素方差分析
课
程
内
容
、
学
时
分
配
及
教
学
基
本
要
求
1．概率论的基本概念（●8学时，▲8学时）
1.1随机试验，基本事件，随机事件和样本空间的概念（了解）；事件之间的关系与运算〔掌握〕；
1.2概率的统计定义（了解）；概率的古典定义（理解）；概率的基本性质以及运用它们进行概率的运算〔掌握〕；
1.3条件概率的概念（理解）；乘法公式与全概率公式（掌握）；贝叶斯公式（理解）；
课
程
内
容
、
学
时
分
配
及
教
学
基
本
要
求
3.5两个独立随机变量之和的分布和n个随机变量的极值分布〔理解〕；
重点：二维连续型随机变量的密度函数及有关事件的概率计算，边缘分布和联合分布之间的关系。
难点：利用二维连续型随机变量的密度函数计算概率，两个独立随机变量之和的分布。
4．随机变量的数字特征、极限定理（●8学时，▲8学时）
4.4协方差和相关系数的概念（了解）；协方差和相关系数的计算（掌握）；方差与相关系数〔理解〕
4.5矩、协方差矩阵〔了解〕
4.6契比雪夫不等式（了解）；依概率收敛的概念（了解）；努利大数定律和契比雪夫大数定律〔了解〕；
4.7独立同分布的中心极限定理和德莫佛—拉普拉斯中心极限定理（了解）；用中心极限定理计算有关事件概率的近似值（掌握）；
3.1二维随机变量的联合分布律，联合分布函数，联合密度函数的概念和它们的性质〔了解〕；用二维随机变量的分布计算有关事件的概率的方法（掌握）；
3.2二维随机变量的边缘分布〔掌握〕；二维随机变量的边缘分布和联合分布之间的关系〔理解〕；二维正态分布和二维均匀分布（了解）；
3.4随机变量的独立性（理解）；相互独立的随机变量的有关事件的概率的计算〔掌握〕；
重点：期望和方差的性质和计算，中心极限定理的应用
难点：协方差的性质和计算，应用中心极限定理计算有关事件概率的近似值
5．统计量及其分布（●4学时，▲4学时）
5.1总体，个体，样本，样本容量和统计量的概念〔了解〕；样本均值和样本方差的分布及其计算方法（掌握）；
5.2统计三大分布（2分布,t分布,F分布）的定义（理解），其查表方法（掌握）；常用抽样分布并能运用这些统计量进行计算（掌握）；