1.1随机事件和样本空间 1.2概率和频率 1.3古典概型 1.4概率的公理化定义及概率的性质

一 条 件 概 率 二 乘 法 定 理 三 全概率公式和贝叶斯公式

一、主要内容 1．数理统计的基本概念，总体、个体、样本、统计量； 2．样本均值、样本方差和样本矩的计算，经验分布函数； 3．三个重要分布，常用概率分布分位数的概念及分位数表；

第一章 事件与概率 第二章 随机变量及其分布 第三章 随机变量的数字特征 第四章 数理统计的基本概念及抽样分布 第五章 参数估计 第六章 假设检验

本章是推断统计的基础。基础概率 概率的数学性质 概率分布、期望值与变异数

§1 数理统计中的几个概念 §2 数理统计中常用的三个分布 §3 一个正态总体下的统计量的分布 §4 两个正态总体下的统计量的分布

§1 数理统计中的几个概念 §2 数理统计中常用的三个分布 §3 一个正态总体下的统计量的分布 §4 两个正态总体下的统计量的分布

本章主要讲述随机试验，样本空间，随机事件，事件间的关系与运算，频率，概率的统计定义，概率的性质，古典概型，几何概型，条件概率，乘法公式，全概率公式，贝叶斯公式，事件的独立性，贝努里概型等内容

《概率论与数理统计 probability theory & mathematical statistics》课程教学资源（参考文献）在概率统计教学中培养学生的建模思想和能力

使用教材:《农业试验统计方法及原理》 课堂教学：72学时