新疆大学 《概率论与数理统计》课程教学大纲 英文名称：Probability and Statistics 课程编号：A05006B105202B105303B056102B105002 课程类型：必修、基础理论课 总学时：64学时 学分：3.5学分 适用对象：理科大面积 先修课程：高等数学、线性代数 使用教材及参考书： 教材：《概率论与数理统计》，王明慈，沈恒范编，高等教育出版社 参考书：《概率论与数理统计》，刘婉茹编，高等教育出版社 《概率论与数理统计》，盛骤，潘承毅编，高等教育出版社 课程性质、目的和任务 本课程是理工科学生的一门基础理论课。概率统计是研究随机现象客观规律性的一门学科，随着科 学技术的发展以及人们对随机现象规律性认识的需要，概率随机现象规律性认识的需要，概率统计 的思想方法正日益渗透到自然科学和社会科学的众多领域中。通过本课程的学习，使学生掌握概率 统计的基本概念，了解它的基本理论和方法，从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方 法，培养学生运用概率统计分析和解决实际问题的能力。 二、教学基本要求 要求学生理解并掌握随机事件与概率的计算，理解并掌握随机变量及概率分布的性质，掌握随机 变量的数字特征，了解大数定律，会用中心极限定理求近似概率，了解树拉统计的基本概念，掌握 参数估计及假设检验的基本理论和方法，并会用这些方法解决一些实际问题。 三、 教学内容及要求 第一章随机事件及其概率： 1、样本空间随机事件2、概率的定义及性质3、古典概型：4条件概率概率的乘法公式。 5.随机事件的独立性；6.伯努利概型 教学要求： 1.了解样本空间的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系与运算。 2. 理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率，掌握概率的加法公 式、乘法公式、全概率公式。 3.理解事件的独立性的概念，掌握用事件的独立性进行概率计算；理解独立重复试验的概念，掌握 计笪有关事件鼾率的方法 第二章随机变量及其分布 1、随机变量的概念，2.离散随机变量；3超几何分布，二项分布，泊松分布：4.连续型随机变量；5. 均匀分布，指数分布；6.随机变量的分布函数：7.多维随机变量及其分布；8.随机变量的独立性：9.随机 变量函数的分布！ 教学要求： 1.理解随机变量及其概率分布的概念；理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握二项分布 超几何分布、泊松poisson)分布及其应用。 2.理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布、指数分布及其应用。 新 疆 大 学 《概率论与数理统计》课程教学大纲 英文名称：Probability and Statistics 课程编号：A05006 B105202 B105303 B056102 B105002 课程类型：必修、基础理论课 总学时：64学时 学 分：3.5学分 适用对象：理科大面积 先修课程：高等数学、线性代数 使用教材及参考书： 教材：《概率论与数理统计》，王明慈，沈恒范编，高等教育出版社 参考书：《概率论与数理统计》，刘婉茹编，高等教育出版社 《概率论与数理统计》，盛骤，潘承毅编，高等教育出版社 一、 课程性质、目的和任务 本课程是理工科学生的一门基础理论课。概率统计是研究随机现象客观规律性的一门学科，随着科 学技术的发展以及人们对随机现象规律性认识的需要，概率随机现象规律性认识的需要，概率统计 的思想方法正日益渗透到自然科学和社会科学的众多领域中。通过本课程的学习，使学生掌握概率 统计的基本概念，了解它的基本理论和方法，从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方 法，培养学生运用概率统计分析和解决实际问题的能力。 二、教学基本要求 要求学生理解并掌握随机事件与概率的计算，理解并掌握随机变量及概率分布的性质，掌握随机 变量的数字特征，了解大数定律，会用中心极限定理求近似概率，了解树立统计的基本概念，掌握 参数估计及假设检验的基本理论和方法，并会用这些方法解决一些实际问题。 三、 教学内容及要求 第一章 随机事件及其概率： 1、样本空间随机事件; 2、概率的定义及性质 3、古典概型; 4.条件概率概率的乘法公式。 5.随机事件的独立性; 6.伯努利概型 教学要求： 1． 了解样本空间的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系与运算。 2． 理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率，掌握概率的加法公 式、乘法公式、全概率公式。 3．理解事件的独立性的概念，掌握用事件的独立性进行概率计算；理解独立重复试验的概念，掌握 计算有关事件概率的方法 第二章随机变量及其分布 1、 随机变量的概念; 2. 离散随机变量; 3.超几何分布，二项分布，泊松分布; 4.连续型随机变量; 5. 均匀分布，指数分布; 6.随机变量的分布函数; 7.多维随机变量及其分布; 8.随机变量的独立性; 9.随机 变量函数的分布. 教学要求： 1． 理解随机变量及其概率分布的概念；理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握二项分布、 超几何分布、泊松(poisson)分布及其应用。 2． 理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布、指数分布及其应用