§2.1 随机变量 §2.2 离散型随机变量及其概率分布 §2.3 随机变量的分布函数 §2.4 连续型随机变量及其概率密度 §2.5 随机变量的函数的分布

§7.1 点估计 §7.2 基于截尾样本的最大似然估计 §7.3 估计量的评选标准 §7.4 区间估计 §7.5 正态总体均值和方差的区间估计 §7.6 (0－1)分布参数的区间估计 §7.7 单侧置信区间

§6.1 点估计的几种方法 §6.2 点估计的评价标准 §6.3 最小方差无偏估计 §6.4 贝叶斯估计 §6.5 区间估计

第一章 建立数学模型 第二章 初等模型 第三章 简单的优化模型 第四章 数学规划模型 第五章 微分方程模型 第六章 稳定性模型 第七章 差分方程模型 第八章 离散模型 第九章 概率模型 第十章 统计回归模型

§7.1 假设检验的基本思想与概念 §7.2 正态总体参数假设检验 §7.3 其它分布参数的假设检验 §7.4 分布拟合检验

•第2.1节 随机变量的概念 •第2.3节 随即变量的分布 •第2.4节 连续型随机变量 •第2.5节 随机变量函数的分布 •第2.2节 离散型随机变量

最大间隔与支持向量机 支持向量回归 软间隔与正则化 核方法 统计学习理论简介

本讲主要内容： 置换密码（列置换密码和周期置换密码） 代换密码（单表代换密码、多表代换密码和维尔姆密码） 典型传统密码的分析（统计分析法和明文-密文对分析法）

置换密码（列置换密码和周期置换密码） 代换密码（单表代换密码、多表代换密码和维尔姆密码） 典型传统密码的分析（统计分析法和明文-密文对分析法）

 基本概念与枢轴变量法  正态总体情形  双正态总体情形  单侧置信区间  非正态总体均值的区间估计