课程简介 course introduction
本课程是研究和揭示随机现象及其统计规律的数学学科,其应用广泛,几乎遍及所有科学技术领域,是高等学校理工类重要基础理论课。本课程主要包含概率论和数理统计两部分。概率论主要包括随机事件、事件的概率、条件概率与事件的独立性、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的函数及其分布、随机变量的数字特征;统计部分主要包括统计量和抽样分布、点估计等。
教学大纲 teaching syllabus

概率统计-凯发k8官网下载客户端

(一)课程描述

本课程是研究和揭示随机现象及其统计规律的数学学科,其应用广泛,几乎遍及所有科学技术领域,是高等学校理工类重要基础理论课。本课程主要包含概率论和数理统计两部分。概率论主要包括随机事件、事件的概率、条件概率与事件的独立性、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的函数及其分布、随机变量的数字特征;统计部分主要包括统计量和抽样分布、点估计等。

(二)课程目标

毕业要求

具体指标点

课程教学目标

掌握概率论与数理统计的基本概念、原理和方法

能够运用所学的基础知识解决教科书上提出的问题,并做到举一反三。

使学生掌握概率,统计的基本概念,熟悉数据处理,数据分析,数据推断的各种基本方法

初步学会处理随机问题的基本思想和方法,培养学生的随机思维能力和提升学生的统计素质

了解该学科的发展趋势,能熟练地应用本学科的理论和方法去解决各种社会问题。

能熟练、正确地应用本学科的理论和方法去解决各种社会问题







(一)1章 随机事件

主要知识点:

1.1 样本空间和随机事件

1.2 事件关系和运算

教学要求:通过本章的学习,使学生理解样本空间和随机事件的概念,掌握事件关系及运算。

重点:样本空间和随机事件,事件关系和运算。

难点:事件关系和运算。

采用的教学方法:知识点讲解、习题讲解

讲授学时:1学时

讲解习题:1学时

(二)第2章 事件的概率

主要知识点:

2.1 概率的概念

2.2 古典概型

2.3 几何概型

2.4概率的公理化定义

教学要求:通过本章的学习,使学生理解概率的概念,掌握古典概型和概率的公理化定义,了解几何概型。

重点:概率的公理化定义,古典概型。

难点:古典概型。

采用的教学方法:知识点讲解、习题讲解

讲授学时:1学时

讲解习题:1学时

(三)第3 条件概率与事件的独立性

主要知识点:

3.1 条件概率

3.2 全概率公式

3.3 贝叶斯公式

3.4 事件的独立性

3.5伯努利试验和二项概率

教学要求:通过本章的学习,使学生理解条件概率、事件的独立性,掌握全概率公式、贝叶斯公式、二项概率,了解伯努利试验。

重点:全概率公式、贝叶斯公式、二项概率。

难点:全概率公式、贝叶斯公式。

采用的教学方法:知识点讲解、习题讲解

讲授学时:3学时

讲解习题:1学时

(四)第4 随机变量及其分布

主要知识点:

4.1 随机变量及分布函数

4.2 离散型随机变量

4.3 连续型随机变量

教学要求:通过本章的学习,使学生理解随机变量及分布函数的概念,掌握离散型随机变量分布律的概念性质、分布律和分布函数的求法,熟悉几种典型离散型分布的分布律,掌握连续型随机变量密度函数的概念性质、密度函数和分布函数的求法,熟悉几种典型连续型分布的密度函数。

重点:掌握离散型随机变量分布律的概念性质、分布律和分布函数的求法;掌握连续型随机变量密度函数的概念性质、密度函数和分布函数的求法。

难点:离散型随机变量的分布律性质和分布函数的求法;续型随机变量的密度函数和分布函数的求法。

采用的教学方法:知识点讲解、习题讲解

讲授学时:5学时

讲解习题:1学时

(五)第5 二维随机变量及其分布

主要知识点:

5.1 二维随机变量及分布函数

5.2 二维离散型随机变量

5.3 二维连续型随机变量

5.4 边缘分布

5.5 随机变量的独立性

教学要求:通过本章的学习,使学生理解二维随机变量的概念、联合分布函数的定义性质、边缘分布函数的定义、随机变量的独立性,掌握边缘分布律和边缘密度函数的求法。

重点:边缘分布律和边缘密度函数的求法。

难点:二维随机变量的联合密度函数的求法。

采用的教学方法:知识点讲解、习题讲解

讲授学时:3学时

讲解习题:1学时

(六)第6章 随机变量的函数及其分布

主要知识点:

6.1 一维随机变量的函数及其分布

6.2 多元随机变量的函数及其分布

教学要求:通过本章的学习,使学生掌握一维随机变量的函数及其分布的计算,了解多元随机变量的函数的分布。

重点:一维随机变量的函数及其分布。

难点:一维随机变量的函数及其分布的计算。

采用的教学方法:知识点讲解、习题讲解

讲授学时:1学时

讲解习题:1学时

(七)第7章 随机变量的数字特征

主要知识点:

7.1 数学期望与中位数

7.2 方差和标准差

7.3 协方差和相关系数

7.5 中心极限定理

教学要求:通过本章的学习,使学生理解数学期望和方差的定义及性质,掌握数学期望、方差、协方差和相关系数的计算方法,熟悉典型分布的数学期望和方差,了解中心极限定理。

重点:数学期望、方差、协方差和相关系数。

难点:掌握数学期望、方差、协方差和相关系数的计算方法。

采用的教学方法:知识点讲解、习题讲解

讲授学时:5学时

讲解习题:1学时

(八)第8章 统计量和抽样分布

主要知识点:

8.1 统计量

8.2 抽样分布

教学要求:通过本章的学习,使学生了解统计和统计学,理解统计量和抽样分布的定义,熟悉常见几个统计量及三个重要分布。

重点:统计量和抽样分布的定义。

难点:无。

采用的教学方法:知识点讲解、习题讲解

讲授学时:3学时

讲解习题:1学时

(九)第9章 点估计

主要知识点:

9.1 点估计问题

9.2 估计方法

9.3 点估计的优良性

教学要求:通过本章的学习,使学生理解点估计的原理,掌握矩估计和极大似然估计的方法,掌握点估计优良性的判断。

重点:矩估计和极大似然估计。

难点:掌握矩估计和极大似然估计的方法,掌握点估计优良性的判断。

采用的教学方法:知识点讲解、习题讲解

讲授学时:3学时

讲解习题:1学时

三、课程的预期学习成果

在本门课程结束时,学生应该能够:

1、掌握概率论的基本原理方法,能够利用概率的基本理论分析解决实际应用问题

2、掌握统计的基本原理方法,初步掌握参数估计的方法,能结合实际问题进行统计分析

3、提高分析问题和解决问题的能力

4、提高逻辑思维能力和学习能力

5、提高运用数学知识解决实际问题的能力

(一)出勤

学生应积极参与课堂教学并完成相关的作业、实践内容。

(二)阅读资料

学生应认真进行课前预习,阅读教材和指定参考书及重要的参考文献。

(三)课堂展示

本课程是理论课程,根据时间及课堂班人数,在可能的情况下安排课堂板书及习题评讲。

(四)课外实践

本课程是基础理论性质的课程,不安排课程设计项目作为课程内容

(五)小考与期末考

课堂随机问答、期末考试。

(六)学术诚信

按中山大学南方学院相关规定执行。

)剽窃的定义以及相应的惩罚

剽窃是严重违反学校规章制度的行为。一经发现,将上报相关部门,并受到包括开除学籍在内的严厉处罚。

(一)教科书-必读

1、同济大学数学系. 工程数学-概率统计简明教程(第二版). 高等教育出版社,2012.

2、同济大学数学系. 概率统计简明教程附册-学习辅导与习题全解. 高等教育出版社。

(二)教科书-强烈推荐

王勇.概率论与数理统计.高等教育出版社,2007.

(三)文章-必读

(四)文章-强烈推荐

(五)其他参考资料

1、盛骤等.概率与与数理统计(第三版).高等教育出版社,2008.

2、沈恒范.概率论与数理统计教程(第四版).高等教育出版社,2003

(一)教学活动

1、个人预习

2、课堂讲授

3、课堂问答

4、课堂练习

5、习题讲解

6、期末考试

(二)对预期学习成果的考察

预期学习成果

教学活动

学习成果考察内容:作业/课程实验

1 随机事件

12345

习题一 的 245

2 事件的概率

12345

习题二 的12341415

3条件概率与事件的独立性

12345

习题三 的12381415

4随机变量及其分布

12345

习题四 的 2357111720

5二维随机变量及其分布

12345

习题五的161213

6 随机变量的函数及其分布

12345

习题六的131213

7 随机变量的数字特征

12345

习题七的13713

8 统计量和抽样分布

12345

习题八的2

9 点估计

12345

习题九的15

(一)评分体系

1、出勤率:15%

2、课堂参与:5%

3、课后作业:20%

4、期末考试:60%

(二)课程的教学目标与评估方式的对应关系

编号

课程教学目标

评估方式

1

目标1:掌握概率,统计的基本概念,熟悉数据处理,数据分析,数据推断的各种基本方法

随堂提问、课堂练习、课后作业、期末考试。

2

目标2:能熟练、正确地应用本学科的理论和方法去解决各种社会问题

随堂提问、课堂练习、课后作业、期末考试。

(三)评分标准及要求

课堂参与度(15% 5%)

1)考勤:至少5次考勤

2)课堂参与:主动参与课堂讨论、回答问题、积极完成课堂练习

作业(20%)

课后作业:按时按量完成课后作业

期末考试 (60%)

期末考试:闭卷考试


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