1、了解 Bernoulli 概型，熟练掌握二项分布、Poisson 分布； 2、熟练掌握均匀分布、正态分布和指数分布及其性质； 3、熟记二项分布、泊松分布、均匀分布的数学期望和方差；

3.1 误差的分类 3.2 误差的表示 3.3 测量值和随机误差的正态分布 3.4 少量数据的统计处理 3.5 提高分析结果准确度的方法 3.6 有效数字及运算规则

小题 1：随机产生一个满足“标准正态分布”的 100 维数组，记作 a . 再把 数组 a 的这 100 个数的次序完全颠倒，得到一个新数组，记作 b， 输出 b . 小题 2：随机产生一个满足“(0,1)内均匀分布”的 45 型矩阵，求出其最大 元素及其所处的位置

1.背景 ? 你见过轧钢吗? 把粗大的钢坯变成合格的钢材(如钢筋,钢板),通常要经过两 道工序,第一道是粗轧(热轧),形成钢材的雏形;第二道是精轧 (冷轧),得到规定长度的钢材,即成品. 粗轧的长度是随机的,大体上服从正态分布,其均值可由轧机 调整,方差则由设备的精度决定,不能随意调整

4.1 正态分布 4.2 t分布 4.3 概率分布 4.4 F分布 4.5 总结

一、美式期权由于可以提前执行使得期权定价没有解析解 二、有分红股票期权使得解析算法更为困难 三、利率动态变动使得期权定价难以求出解析解 四、B-S公式依赖与对数正态分布，二叉树不依赖与特定分布 五、对于更为复杂的衍生证券价格的定价

一、目的要求 明确相对数指标含义，能区分常用相对数指标的类型； 掌握二项分布、Poisson分布和正态分布的特征及其应用； 通过试验观察和验证随机变量的分布特征

§3 单个总体均值分量间结构关系的检验 §4 两个总体均值的检验 §5 两个总体均值分量间结构关系的检验

一、矩阵 二、多元正态分布

❖ 举例说明回归背景问题 ❖ 通过例子导出直线回归的意义 ❖ 简述正态分布的性质 ❖ 由此导出直线回归分析对资料的要求 ❖ 简述直线回归的回归系数检验 ❖ 直线回归的预测值及其95%可信区间 ❖ 标准曲线制作中的直线回归问题 ❖ 直线回归分析小结 ❖ 思考题