概率论与数理统计是描述“随机现象”并研究其数量规律的一门学科。通过本课程的教学，使学生掌握概率的定义和计算，能用随机变量概率分布及数字特征研究“随机现象”的规律，了解数理统计的基本理论与思想，并掌握常用的包括点估计、区间估计和假设检验等基本统计推断方法。该课程的系统学习，可以培养学生提高认识问题、研究问题与处理相关实际问题的能力，以及利用R编写模拟随机现象的计算机代码和进行概率统计计算的能力，并能主动将概率统计的理论知识、思维模式运用到大数据分析中。

　　课程共有九章，分为64讲，内容包括：概率论的基本概念、一元和多元随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、统计量及抽样分布、参数的点估计与区间估计、参数的假设检验及概率分布的拟合检验、方差分析与回归分析；并同步学习青岛大学 陈宇、仇培铭、赵宁 《大数据中的R语言编程》：https://www.icourse163.org/learn/QDU-1206499802?tid=1206828209#/learn/announce

(1) 深刻理解样本空间、随机事件及其关系，事件频率与概率的联系与区别（并借助大数定律进一步理解），能用R语言模拟简单随机现象。

(2) 掌握随机事件及其运算、条件概率、全概率、贝叶斯公式和事件的独立性，并利用R语言计算事件发生的概率。

(3) 掌握随机变量的定义、随机变量的分布律、密度函数、分布函数、以及常见一元、二元随机变量的分布及其性质、随机变量函数的分布，并利用R语言进行密度和分布的计算。

(4) 深刻理解随机变量数字特征的含义及其性质、掌握计算数字特征的各种方法和技巧，并利用R语言进行计算。

(5) 观察理解随机现象及其规律的能力，并利用R语言模拟随机现象。

(6) 培养学生对随机现象及其规律进行探索的的能力,以及对自然现象和社会现象进行概率统计思维的能力。

(7) 培养学生进行参数估计、假设检验和方差分析的能力，并利用R语言进行统计计算。

待定

微积分

[1] 张帼奋、张奕、黄柏琴、黄炜、吴国桢、赵敏智，《概率论与数理统计》，高等教育出版社，2017年10月.
[2] 盛骤 、谢式千、潘承毅，《概率论与数理统计》，高等教育出版社，2001年.
[3] (美)罗斯. 概率论基础教程（原书第9版），机械工业出版社：2014年
[4] 薛薇. 基于R的统计分析与数据挖掘, 中国人民大学出版社: 2014年.