• 掌握概率论和数理统计的基本数学知识。 • 训练用概率论和数理统计方法对实际问题进行数学建模的能力。 • 学会解决常见的统计分析问题。 • 是应用型很强的学科。 第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析

从2004中国国际旅游交易会上获悉，到2020年，中国旅 游业总收入将超过3000亿美元，相当于国内生产总值的 8%至11%。（资料来源：国际金融报2004年11月25日 第二版）

中国经济的快速发展，使居民收入不断增加，数以百万 计的中国人开始得以实现拥有汽车的梦想，中国也成为世界 上成长最快的汽车市场。 中国交通部副部长在中国交通可持续发展论坛上做出预 测 :“2020年，中国的民用汽车保有量将比2003年的数字 增长６倍，达到1.4亿辆左右”

一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间

一、普通最小二乘估计 二、最大或然估计 三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

1. 预测的重要性 2. 讨论不同的预测方法 3. 时间序列 4. 计算预测的误差 5. 因果分析预测 6. 线性回归方法 7. 趋势外推法 8. 平均法、移动平均法、指数平滑法预测 9. 预测有季节性和特定趋势的时间序列

2.3.5 误差的传递 2.3.6 标准曲线及线性回归 §2.4 提高分析准确度的方法 2.4.1 减小测量误差 2.4.2 控制随机误差 2.4.3 消除系统误差 §2.5 有效数字 §2.6 分析测试的质量保证 2.6.1 取样的质量保证 2.6.2 分析过程的质量控制 2.6.3 标准物质 2.6.4 标准方法 2.6.5 质量评定 内部质量评定 外部质量评定 2.6.6 实验室认证

2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计

期末复习中,你可以在课本中取出一个编号为奇数的任意问题的随机样本, 并能在没有计算机的帮助下做出来。你可能想试图在没有计算机的情况 下做出茎叶图,简单的散点图,和简单的经验累积概率分布。可以尝试 在没有计算机时做一元线性回归

一、数据收集 二、数据分析和总结 三、概率论回顾 四、统计的抽样分布 五、推断:点估计和置信区间估计,假设检验 六、线性回归 七、方差分析 八、非参数方法 九、专题(数据挖掘?)