本课程是国家级线上一流课程《多元统计分析》（王学民讲授）的姊妹篇，使用的教材是《概率论与数理统计》（王学民 编写），其曾获国家统计局优秀教材奖。本课程讲解透彻、细致，授课内容的详细程度与一般线下课堂教学基本保持一致。本课程安排了许多习题课，这有利于同学对课程内容的更好理解和提高解题能力。同学如能花些时间认真地跟着视频学习，定能收获颇丰，将概率论与数理统计知识学好学扎实。（课程前五章已发布）
—— 课程团队
开课时间： 2020年11月30日 ~ 2021年02月16日
开课次数：第1次开课
授课教师：
王学民：上海财经大学，副教授，硕士导师，主讲课程：多元统计分析，抽样技术，概率论与数理统计等十余门课程。研究方向：多元统计分析，抽样调查，回归分析，应用统计。独立讲授的“多元统计分析”MOOC被认定为国家级线上一流课程。独立编写的《应用多元统计分析》（原名《应用多元分析》）曾获两项省部级优秀教材奖，四度获得上海财经大学校优秀教材一等奖。该书是国内多元统计分析方面最畅销的书之一，独立编写的《概率论与数理统计》曾获一项省部级优秀教材奖。主持上海市精品课程“多元统计分析”，主持上海市重点课程“抽样技术”。独立发表论文十余篇。现任职于上海财经大学统计与管理学院。
课程概述
概率论与数理统计是高校经济管理等各专业的一门重要基础课程，本课程对概率统计的基础理论、思想方法进行了严谨、细致的讲解，同时又突出和展现了概率统计的应用。使学习者既能为今后进一步学习相关的后继课程打好理论基础，又能切实地掌握概率统计的初步应用。
本课程是国家级线上一流课程《多元统计分析》（王学民讲授）的姊妹篇，使用的教材是《概率论与数理统计》（王学民 编写），该教材曾获国家统计局优秀教材奖，课程按该教材来讲，并作一些补充。授课内容的详细程度与一般线下课堂教学基本保持一致，自成完整体系，这样有利于学习者按本课程的教学就能进行相对完整的线上学习（特别适合无法参加线下课堂听课的学员）。本课程安排了许多习题课，这有利于同学对课程内容的更好理解和提高解题能力。
本课程共分七章，学习时间为12周，前四章是概率论部分，内容有随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征。后三章是数理统计部分，内容有样本及抽样分布、参数估计和假设检验等。此外，与本课程配套的《JMP的应用》和《SPSS的应用》，同学可在第二、七章末的附录中下载其文件，JMP和SPSS是两款简单易用的菜单式的统计软件，有兴趣的同学可选其一学习。
同学如能花些时间认真地跟着视频学习，定能收获颇丰，将概率论与数理统计知识学好学扎实。
课程大纲
第一章 随机事件与概率
1.1 随机事件及其运算
1.2 事件的概率
1.3 条件概率
1.4 事件的独立性
习题课1（1.1-1.2节）
习题课2（1.3节）
习题课3（1.4节）
测验1（1.1-1.2节）
测验2（1.3节）
测验3（1.4节）
第二章 随机变量及其分布
2.1 随机变量
2.2 离散型随机变量及其分布律
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 随机变量函数的分布
习题课4（2.1-2.2节）
习题课5（2.3-2.5节）
附录2.A JMP的应用（一）（选读）
附录2.B SPSS的应用（一）（选读）
测验4（2.1-2.2节）
测验5（2.3-2.5节）
第三章 多维随机变量及其分布
3.1 多维随机变量及其联合分布
3.2 边缘分布
3.3 条件分布
3.4 随机变量的独立性
3.5 多维随机变量函数的分布
习题课6（3.1-3.3节）
习题课7（3.4-3.5节）
测验6（3.1-3.3节）
测验7（3.4-3.5节）
第四章 随机变量的数字特征
4.1 数学期望
4.2 方差
4.3 协方差及相关系数
4.4 大数定律与中心极限定理
习题课8（4.1-4.2节）
习题课9（4.3-4.4节）
测验8（4.1-4.2节）
测验9（4.3-4.4节）
第五章 样本及抽样分布
5.1 简单随机抽样
5.2 统计量
5.3 抽样分布
习题课10
测验10
第六章 参数估计
6.1 点估计
6.2 点估计优劣的评价准则
6.3 区间估计的基本概念
6.4 正态总体均值及方差的置信区间
6.5 两个正态总体均值差及方差比的置信区间
6.6 单侧置信限
习题课11（6.1-6.2节）
习题课12（6.3-6.6节）
测验11（6.1-6.2节）
测验12（6.3-6.6节）
第七章 假设检验
7.1 假设检验的基本概念
7.2 正态总体均值及方差的假设检验
7.3 两正态总体均值及方差的比较检验
习题课13
附录7.A JMP的应用（二）（选读）
附录7.B SPSS的应用（二）（选读）
测验13
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