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概率统计
从随机事件出发，建立随机变量与概率模型，并理解统计推断的依据。
事件与概率
概率测度给事件赋予非负权重，总权重为一，并对互不相交事件满足可列可加性。
暂无审核资源当 P(B)>0 时，条件概率将范围限制在 B 内，并重新归一化概率。
暂无审核资源两个事件独立，意味着交集概率等于各自概率的乘积；独立不同于互斥。
暂无审核资源贝叶斯定理利用先验概率和非零证据概率，联系两个方向的条件概率。
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随机变量与分布
随机变量是概率空间上的可测函数，使随机结果能够用数值描述。
暂无审核资源概率分布记录随机变量取值的概率规律，可用概率质量、密度或分布函数表示。
1 条审核资源数学期望是在定义存在时的概率加权平均；并非所有随机变量都有有限期望。
暂无审核资源相关矩存在时，方差刻画随机变量偏离均值的平方的期望。
暂无审核资源正态分布由均值与正方差确定，具有对称的钟形概率密度。
暂无审核资源二项随机变量统计固定次数、成功概率相同且相互独立的伯努利试验中的成功次数。
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极限与样本
在适当假设下，样本平均以所规定的收敛方式趋近总体期望。
暂无审核资源独立同分布且具有有限正方差的随机变量，其标准化和趋近正态分布。
暂无审核资源抽样从总体中选取观测，抽样设计决定样本能够支持哪些推断。
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统计推断
估计量利用样本数据估计模型参数；偏差、方差与一致性描述不同性质。
暂无审核资源置信区间程序具有重复抽样的覆盖率；对固定参数，已得到的区间并不是后验概率陈述。
暂无审核资源假设检验在控制规定错误率的条件下，将数据与原假设模型比较；p 值不是原假设为真的概率。
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课程范围参考
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