数三《概率论与数理统计》教学大纲.doc

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1、数三《概率论与数理统计》教学大纲教材:四川大学数学学院邹述超、何腊梅:《概率论与数理统计》,高等教育出版社出,2002年8月。参考书:袁荫棠:《概率论与数理统计》(修订本),中国人民大学出版社。四川大学数学学院概率统计教研室:《概率论与数理统计学习指导》总学时:60学时,其中:讲课50学时,习题课10学时。学分:3学分。说明:1.生源结构:数三的学生是由高考文科生和一部分高考理科生构成。有些专业全是文科生或含极少部分理科生(如:旅游管理,行政管理),有些专业约占1/4~1/3的理科生(国贸,财政学,经济学),有些专业全是理科生(如:国民经济管理,金融学)。2.高中已讲的内容:高中文、理科都讲了

2、随机事件的概率、互斥事件的概率、独立事件的概率,即教材第一章除条件概率以及有关的内容以外,其余内容高中都讲了。高中理科已讲离散型随机变量的概率分布(包括二项分布、几何分布)和离散型随机变量的期望与方差,统计基本概念、频率直方图、正态分布、线性回归。而高中文科则只讲了一点统计基本概念、频率直方图、样本均值和样本方差的简单计算。3.基本要求:学生的数学基础差异大,不同专业学生对数学课重视程度的差异大,这就给讲授这门课带来一定的难度,但要尽量做到“分层次”培养学生。高中没学过的内容要重点讲解,学过的内容也要适当复习或适当增加深度。讲课时,既要照顾数学基础差的学生,多举基本例子,使他们掌握大纲要求的基

3、本概念和方法;也要照顾数学基础好的学生,使他们会做一些综合题以及简单证明题。因为有些专业还要开设相关的后继课程(如:计量经济学),将用到较多的概率统计知识;还有一部分学生要考研,数三的概率考研题往往比数一的难。该教材每一章的前几节是讲述基本概念和方法,习题(A)是针对基本方法的训练而编写的,因此,这一部分内容须重点讲解,并要求学生必须掌握;每一章的最后一节是综合例题,习题(B)具有一定的综合性和难度,可以选讲部分例题,数学基础好的学生可选做(B)题。建议各章学时分配(+号后面的是习题课学时):章内容学时一随机事件及其概率6+2二随机变量及其分布14+4三随机变量的数字特征5+1四大数定律与中心

4、极限定理3+1五抽样分布6六参数估计6+2七假设检验6八方差分析2九回归分析2第一章随机事件及其概率一、基本内容随机事件的概念及运算。概率的统计定义、古典定义及公理化定义。概率的基本性质、加法公式、条件概率与乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式。事件的独立性,独立随机试验、伯努利公式。二、基本要求1、了解样本空间的概念,理解随机事件的概念,掌握事件间的关系及运算。2、理解概率、条件概率的概念,掌握概率的基本性质,会计算古典型概率;掌握概率的加法、乘法公式以及全概率公式、贝叶斯公式。3、理解事件独立的概念,掌握用事件的独立性计算概率;理解重复独立试验的概念,掌握伯努利概型概率的计算。三、建议课时安排

5、本章讲课6学时,习题课2学时。具体安排如下:1、随机事件及其运算,概率的定义和性质2学时2、条件概率与乘法公式,全概率公式与贝叶斯公式3学时3、事件的独立性,伯努利公式1学时4、习题课2学时第二章随机变量及其分布一、基本内容一元随机变量及其概率分布的概念。随机变量的分布函数及其性质。离散型随机变量的概率分布、连续型随机变量的概率密度以及它们的性质。几种常见的离散型分布和连续型分布。二元随机变量及其联合分布的概念。二元随机变量的分布函数及其性质。离散型随机变量的联合分布、边缘分布及条件分布,连续型随机变量的联合密度、边缘密度及条件密度,以及它们的性质。随机变量的相互独立性。随机变量函数的分布,两

6、个连续型随机变量之和的分布。二、基本要求1、理解随机变量及其分布的概念。理解分布函数的概念。会求与随机变量有关的事件的概率。2、掌握概率分布、概率密度与分布函数之间的关系,会灵活运用它们的性质。3、掌握0-1分布、二项分布、泊松分布和超几何分布。掌握二项分布的近似计算(用泊松分布)。掌握均匀分布、指数分布和正态分布。4、理解二元随机变量、联合分布、边缘分布、条件分布的概念。会求离散型随机变量的联合分布律。已知联合分布,会求边缘分布和条件分布。会利用二元分布求简单事件的概率。5、掌握二元均匀分布,了解二元正态分布。6、理解随机变量独立性的概念,掌握独立的充要条件及其性质。7、会利用自变量的分布,

7、求简单一元随机变量函数的分布,会求简单二元离散型随机变量函数的分布,以及二元连续型随机变量和函数的分布。三、建议课时安排本章讲课14学时,习题课4学时。具体安排如下:1、随机变量的概念,离散型随机变量,0-1分布、二项分布、泊松分布2学时2、超几何分布,随机变量的分布函数,连续型随机变量的概率密度2学时3、均匀分布、指数分布和正态分布2学时4、习题课2学时5、二元随机变量的分布函数,二元离散型随机

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