1、概率论与数理统计课程教学大纲课程名称： 概率论与数理统计 课程类别（必修/选修）： 必修课程英文名称：Probability Theory and Mathematical Statistics总学时/周学时/学分：54/3/3 其中实验（实训、讨论等）学时：0先修课程： 高等数学、线性代数授课时间：1-18 周,周一 5、6、7节 授课地点：6F201授课对象：15 级能源 1、2、3 班开课院系： 计算机与网络安全学院数学与数据科学系任课教师姓名/职称： 葛浩 讲师联系电话：13650308524（短号79608） Email:答疑时间、地点与方式：1.每次上课前 10分钟、课间和课后，采
2、用一对一的问答方式；2.每次发放作业时，如作业中存在较普遍的问题，采用集中讲解方式；3.采用 QQ等方式在网上答疑；4.课程内容结束后安排一至两次集中答疑.课程考核方式：开卷（ ） 闭卷（ ） 课程论文（ ） 其它（ ）使用教材：概率论与数理统计，张忠志等编写，国防科技大学出版社，2015 年出版教学参考资料：（1） 盛骤、谢式千、潘承毅概率论与数理统计高等教育出版社，2008.6（2）吴赣昌.概率论与数理统计（理工类）.中国人民大学出版社，2011.8课程简介：概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一门数学学科。它是一门必修的基础课，是学习专业课、基础专业课以及研究生课程等后续课程的必要
3、基础，也是参加社会生产、日常生活和工作的必要基础。随着社会的发展，它在经济、管理、社会生活和科学研究等方面的应用越来越广泛。它在解决实际问题，培养和提高学生观察问题、分析问题、解决问题的能力方面发挥着特有的作用，对学生形成良好的辩证唯物主义世界观也有积极的作用。课程教学目标：1.通过本课程的学习，为后继课程提供必需的基础数学知识。（目标层次：综合）2.逐步提高学生的数学素养、数学思维能力和应用数学的能力。（目标层次：理解、运用、分析）3.逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和自学能力。（目标层次：运用、分析）4.传授数学思想，培养学生的创新意识。（目标层次：理解、运用）5.培养学生综合运用
4、所学知识分析问题和解决问题的能力。（目标层次：运用、综合、评价）本课程与学生核心能力培养之间的关联(授课对象为理工科专业学生的课程填写此栏）：核心能力 1.掌握并能应用与本专业相关的数学、物理、力学、材料、传热、制冷、控制等工程科学基础知识； 核心能力 2. 具有专门针对能源动力系统提出、分析及解决问题的能力，具有适应本专业要求的个人能力和专业素质，能进行能源新产品和新系统的设计与开发、运行维护以及相关制造，具有集成创新的能力； 核心能力 3.了解能源生产、转化和利用的行业需求动态，熟悉能源高效转化和利用技术的理论前沿和应用背景，贯彻执行节能减排的方针政策和技术路线；核心能力 4. 具有在能源
5、动力类企业的初步工程实践经验，了解能源与动力工程技术的发展趋势，及时掌握并应用相关新技术为社会服务，成为具备创新精神和创新能力，善于解决实际问题的工程技术人才。 理论教学进程表周次 教学主题 教学时长 教学的重点与难点 教学方式 作业安排第一部分 随机事件和概率7重点：事件的关系与运算，完备事件组，概率的概念，概率的基本性质，古典型概率，几何型概率，条件概率，概率的基本公式，事件的独立性，独立重复试验。难点：条件概率，概率的基本公式，事件的独立性讲授P25-26 习题1.2,1.8,1.10,1.11,1.131.11,1.19,1.24, 1.25第二部分 随机变量及其分布8重点：1.理解随
6、机变量的概念，理解分布函数的概念及性质，会计算与随机变量相联系的事件的概率2.理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握 0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松（Poisson）分布及其应用3.了解泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布4.理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用5.会求随机变量函数的分布难点：计算与随机变量相联系的事件的概率；二项分布、泊松（Poisson）分布及其应用；正态分布、指数分布及其应用；讲授P49-52 习题2.4,2.5,2.8,2.11, 1.122.14,2.16,2.18, 2.20,2.21
7、,2.25,2.26, 2.32第三部分 随机向量 8重点：1.二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布，理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度，会求与二维随机变量相讲授P82-86 习题3.3,3.5,3.7,3.10, 3.133.18,3.19,3.20, 关事件的概率2 随机变量的独立性及不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件3.二维正态分布的概率密度，理解其中参数的概率意义4.会求两个随机变量简单函数的分布，会求多个相互独立随机变量简单函数的分布难点：.二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布，理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度；随
8、机变量求两个随机变量简单函数的分布，求多个相互独立随机变量简单函数的分布3.24,3.26第四部分随机变量的数字特征11重点 1.随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数）的概念，会运用数字特征的基本性质，掌握常用分布的数字特征2切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律（独立同分布随机变量序列的大数定律）难点：数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数讲授P115-119 习题4.6,4.9,4.11,4.12,4.15,4.164.22,4.24,4.25, 4.27第五部分数理统计的基本概念6重点：1.总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概
9、念2.了解卡方分布、T 分布和 F分布的概念及性质，了解上侧分位数的概念并会查表计算3.了解正态总体的常用抽样分布难点：统计量，卡方分布、T 分布和 F分布的概念及性质，上侧分位数的概念并会查表计算讲授P137-1385.2,5.4,5.6,5.7, 5.10,5.12第六部分参数估计 7重点：1 参数的点估计、估计量与估计值 讲授P164-167习题6.2,6.4,6.10,6.12,6.13,6.15,6.162.矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法3.估计量的无偏性、有效性（最小方差性）和一致性（相合性）的概念，并会验证估计量的无偏性4理解区间估计的概念，会求单个正态总体的均值和方
10、差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间难点：矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法；区间估计的概念，会求单个正态总体的均值和方差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间, 6.20第七部分参数估计 7重点：1.理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误2.掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验难点：单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验讲授P186-190 习题7.3,7.5,7.8,7.13, 7.18,7.19,7.20合计： 54成绩评定方法及标准考核内容 评价标准 权重期末考试 闭卷；成绩百分制 70%期
11、中考试 方式由任课教师安排 10%作 业 分 A 、B、 C三级；缺交一次扣 2分，最多扣 10分 10%考 勤 考勤不低于五次，缺勤迟到一次扣 2分，最多扣 10分 10%大纲编写时间：2017 年 9月 1日系（专业）课程委员会审查意见：我系（专业）课程委员会已对本课程教学大纲进行了审查，同意执行。系（专业）课程委员会主任签名： 日期： 年 月 日注：1、课程教学目标：请精炼概括 3-5条目标，并注明每条目标所要求的学习目标层次（理解、运用、分析、综合和评价）。本课程教学目标须与授课对象的专业培养目标有一定的对应关系2、学生核心能力即毕业要求或培养要求，请任课教师从授课对象人才培养方案中对应部分复制（http:/
