課程大綱：概率論與數理統計--基于案例分析培訓
一
第1講 隨機事件與樣本空間
第2講 古典概型
二
第3講 條件概率與事件的獨立性
第4講 全概率公式
第5講 貝葉斯公式及其應用
三
第6講 隨機變量及其分布函數
第7講 伯努利試驗與二項分布
第8講 Poisson定理與Poisson分布
四
第9講 連續型隨機變量與密度函數
第10講 正態分布
第11講 一維隨機變量函數的分布
五
第12講 二維隨機變量的聯合分布函數
第13講 二維離散型隨機變量
第14講 二維連續型隨機變量
六
第15講 二維連續型隨機變量的幾種常見分布
第16講 隨機變量的條件概率分布—離散型隨機變量的條件概率分布
第17講 隨機變量的條件概率分布—連續型隨機變量的條件概率分布
七
第18講 二維隨機變量的獨立性
第19講 二維隨機變量函數的分布（1）
八
第20講 二維隨機變量函數的分布（2）
第21講 數學期望及其應用（1）
第22講 數學期望及其應用（2）
九
第23講 方差及其應用
第24講 協方差與相關系數
第25講 相關系數性質的解讀
十
第26講 切比雪夫不等式
第27講 依概率收斂
第28講 大數定律及其應用
第29講 中心極限定理及其應用
第30講 數理統計基本概念
第31講 正態總體的抽樣分布
十二
第32講 矩估計
第33講 極大似然估計
第34講 無偏估計
第35講 有效性與一致性
十四
第36講 區間估計—概念與步驟
第37講 區間估計—正態總體的區間估計
第38講 假設檢驗基本概念
第39講 參數假設檢驗舉例（1）--正態總體均值的假設檢驗
第40講 參數假設檢驗舉例（2）--正態總體方差的假設檢驗
綜合習題1--貝葉斯公式應用
綜合習題2--指數分布與泊松分布的關系
綜合習題3--隨機變量和分布的分布函數求解方法
綜合習題4--數字特征在投資決策中的應用
綜合習題5--統計量與總體關系
綜合習題6--假設檢驗中第Ⅱ類錯誤的概率
綜合習題7--二維隨機變量分布的應
綜合習題8--中心極限定理的應用
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