概率論與數理統計--基于案例分析培訓

一

第1講 隨機事件與樣本空間

第2講 古典概型

二

第3講 條件概率與事件的獨立性

第4講 全概率公式

第5講 貝葉斯公式及其應用

三

第6講 隨機變量及其分布函數

第7講 伯努利試驗與二項分布

第8講 Poisson定理與Poisson分布

四

第9講 連續型隨機變量與密度函數

第10講 正態分布

第11講 一維隨機變量函數的分布

五

第12講 二維隨機變量的聯合分布函數

第13講 二維離散型隨機變量

第14講 二維連續型隨機變量

六

第15講 二維連續型隨機變量的幾種常見分布

第16講 隨機變量的條件概率分布—離散型隨機變量的條件概率分布

第17講 隨機變量的條件概率分布—連續型隨機變量的條件概率分布

七

第18講 二維隨機變量的獨立性

第19講 二維隨機變量函數的分布（1）

八

第20講 二維隨機變量函數的分布（2）

第21講 數學期望及其應用（1）

第22講 數學期望及其應用（2）

九

第23講 方差及其應用

第24講 協方差與相關系數

第25講 相關系數性質的解讀

十

第26講 切比雪夫不等式

第27講 依概率收斂

第28講 大數定律及其應用

第29講 中心極限定理及其應用

第30講 數理統計基本概念

第31講 正態總體的抽樣分布

十二

第32講 矩估計

第33講 極大似然估計

第34講 無偏估計

第35講 有效性與一致性

十四

第36講 區間估計—概念與步驟

第37講 區間估計—正態總體的區間估計

第38講 假設檢驗基本概念

第39講 參數假設檢驗舉例（1）--正態總體均值的假設檢驗

第40講 參數假設檢驗舉例（2）--正態總體方差的假設檢驗

綜合習題1--貝葉斯公式應用

綜合習題2--指數分布與泊松分布的關系

綜合習題3--隨機變量和分布的分布函數求解方法

綜合習題4--數字特征在投資決策中的應用

綜合習題5--統計量與總體關系

綜合習題6--假設檢驗中第Ⅱ類錯誤的概率

綜合習題7--二維隨機變量分布的應

綜合習題8--中心極限定理的應用