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数理统计与随机过程课程总结研究生二队燕玉林 244201222016作为一门很重要的基础课程，数理统计与随机过程对于我以后的学习与工作有很大的帮助。
而且该课程的上课形式，完全不同于本科时期的课程，很有研究生课程的特色。
在课堂上，教员将理论基础与实际应用紧密的结合起来，使得数学课不在枯燥。
但这之间其实也是存在着很大的跨度的，正像河的两岸一样，教员将河的两岸给我们摆在眼前，之间的桥梁该怎样搭建就要看我们学员自己的了。
在这种教学模式下，我们学员在课堂外的任务确实重了，但是学到的东西却是相当丰富的。
我个人不是一个很聪明的人，所以每一次作业，每一次讨论课前都需要花很多的时间进行准备，尽管这样有时候仍然是不尽人意。
第一次站在讲台上汇报的是参数估计，由于第一次上去非常紧张，所以很多事先准备好的内容都没能讲出来。
而且我后面的同学又恰好与我的内容类似，从对比来看，教员明显对后面那位同学的汇报比较满意。
不过这也让我确实认识到了抛开理论基础，只重视软件实现是完全不行的，那犹如空中楼阁是站不住脚的。
在这一点上尤其感谢教员！我们的课堂从来不缺少笑声，这也增加了我们对宋教员课堂的喜爱，我们这支队伍没有出现抢座的现象，但不代表我们不积极，每一次矩阵课结束我都是带着很轻松的心态来准备教员的课。
但是我觉得教员对我们的要求过于宽松，即使我们是研究生，这导致有些人过于放松，不把这门课当回事，哪怕是专题作业也不过是草草了事，因为老师给人的印象是姐姐般的和蔼，可能是教员还带本科生，而且觉得研究生本就有自学能力，其实不然！我觉得教员应该增加几分严厉，让您的学员轻松之余也不敢放松对课程的学习！下面谈一谈一些感想吧。
首先，我觉得研究生的课堂并不是像本科生那样，满堂灌，天天讲的很细很细，逐字逐句的讲，一个问题反复讲解很多遍，追求做题的广泛性，和考试的准确性，我觉得研究生的课堂应该更注重对知识的运用，对实际问题的理解，主要是如何把理论知识运用到实际问题当中去，更重要的是理解整个课程的思想和课程的脉络，把握课程的主线，因为研究生的课时不像本科生那么多，通常都是很少的课时需要理解大量的知识，这就需要教员如何把丰富大量的理论知识在有限的时间内传送给学员，这就需要看教员是如何把知识穿成一条简单明理的主线讲给学员们，之后学员们通过课下的时间在把教员上课讲的知识进行系统有条理的扩充和展开，达到自己理解，自己掌握的目的。
数理统计与随机过程
数理统计是一门研究如何从数据中提取信息的学科，它是现代统计学的基础。
数理统计的主要任务是通过对数据的分析和处理，得出数据的规律性和特征，从而对数据进行预测和决策。
数理统计的应用范围非常广泛，包括经济、金融、医学、环境、社会等各个领域。
随机过程是一种随机变量的序列，它描述了随机事件在时间上的演化过程。
随机过程是概率论和统计学中的重要概念，它在信号处理、通信、控制、金融等领域中有着广泛的应用。
数理统计和随机过程有着密切的联系。
在数理统计中，我们通常需要对数据进行建模，而随机过程提供了一种自然的建模方式。
例如，我们可以将时间序列数据看作是一个随机过程，然后通过对随机过程的分析和处理，得出数据的规律性和特征。
另外，在随机过程中，我们通常需要对随机变量的分布进行估计，而数理统计提供了一种有效的估计方法。
在实际应用中，数理统计和随机过程经常被用来解决各种问题。
例如，在金融领域中，我们可以使用随机过程来建立股票价格的模型，然后使用数理统计的方法对模型进行分析和预测。
在医学领域中，我们可以使用数理统计的方法对疾病的发病率进行分析，然后使用随机过程来建立疾病传播的模型。
数理统计和随机过程是现代统计学和概率论的重要组成部分，它们
在各个领域中都有着广泛的应用。
通过对数据的分析和建模，我们可以更好地理解数据的规律性和特征，从而为决策和预测提供更加准确的依据。
数理统计与随机过程
数理统计与随机过程是现代科学技术的重要基础，它们广泛应用于各个学科和领域。
在本文中，我们将介绍数理统计和随机过程的概念、应用及其重要性。
数理统计是一种研究统计规律的方法，它主要以概率论为基础，应用数学方法对数据进行分析和解释。
它可以帮助我们了解数据的分布、趋势和变化规律，从而提高决策的准确性。
数理统计应用广泛，包括经济学、环境科学、医学、社会科学等领域。
例如，在医学领域，数理统计可以帮助我们确定药物的有效性和安全性，从而提高临床治疗的质量和效果。
随机过程是一种研究随机现象的模型，它描述了随机变量随时间的变化规律。
随机过程在信号处理、通信、金融等领域应用广泛。
例如，在金融领域，随机过程可以用于模拟股票价格的变化，帮助投资者进行风险管理和决策。
数理统计和随机过程在现代科学技术中具有重要的地位。
它们可以提高决策的准确性和效率，帮助我们更好地理解和应对复杂的现实问题。
同时，它们也为我们提供了一种深入思考和探索科学世界的方法和工具。
数理统计和随机过程是现代科学技术的重要基础，它们在各个学科和领域中应用广泛，具有重要的理论和实践意义。
我们应该积极学
习和应用数理统计和随机过程的知识，不断拓展我们的科学视野和能力。
概率论总结及心得体会08班08211106号史永涛班内序号：01目录一、前五章总结第一章随机事件和概率 (1)第二章随机变量及其分布 (5)第三章多维随机变量及其分布 (10)第四章随机变量的数字特征 (13)第五章极限定理 (18)二、学习概率论这门课的心得体会 (20)一、前五章总结第一章随机事件和概率第一节：1.、将一切具有下面三个特点：（1）可重复性（2）多结果性（3）不确定性的试验或观察称为随机试验，简称为试验，常用E表示。
在一次试验中，可能出现也可能不出现的事情（结果）称为随机事件，简称为事件。
不可能事件：在试验中不可能出现的事情，记为Ф。
必然事件：在试验中必然出现的事情，记为S或Ω。
2、我们把随机试验的每个基本结果称为样本点，记作e 或ω. 全体样本点的集合称为样本空间. 样本空间用S或Ω表示.一个随机事件就是样本空间的一个子集。
基本事件—单点集，复合事件—多点集一个随机事件发生，当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。
事件间的关系及运算，就是集合间的关系和运算。
3、定义：事件的包含与相等若事件A发生必然导致事件B发生，则称B包含A，记为B⊃A或A⊂B。
若A⊂B且A⊃B则称事件A与事件B相等，记为A＝B。
定义：和事件“事件A与事件B至少有一个发生”是一事件，称此事件为事件A与事件B的和事件。
记为A∪B。
用集合表示为: A∪B={e|e∈A，或e∈B}。
定义：积事件称事件“事件A与事件B都发生”为A与B的积事件，记为A∩B或AB，用集合表示为AB={e|e∈A且e∈B}。
定义：差事件称“事件A发生而事件B不发生,这一事件为事件A与事件B的差事件,记为A－B,用集合表示为 A-B={e|e∈A，e∉B} 。
定义：互不相容事件或互斥事件如果A ，B 两事件不能同时发生，即AB ＝Φ ，则称事件A 与事件B 是互不相容事件或互斥事件。
定义6：逆事件/对立事件称事件“A 不发生”为事件A 的逆事件，记为Ā 。
北京邮电大学控制科学与工程专业考博备考指导一、北京邮电大学自动化学院考博资讯北京邮电大学自动化学院主要为面向社会特别是信息产业领域培养的机械工程及自动化、工业设计、测控技术与仪器技术和物流工程等方面的高级技术人才。
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二、北邮控制科学与工程专业目录及导师院所、专业、研究方向指导教师考试科目备注081100控制科学与工程01测控系统与装置许良军①1101英语②2201概率论与随机过程③2202数值分析④3301现代控制理论②③选一02现代控制理论及其在自动化物流系统中的应用周晓光①1101英语②2201概率论与随机过程③2203高等代数④3301现代控制理论②③选一03机器人控制理论与方法孙汉旭①1101英语②2201概率论与随机过程③2203高等代数④3301现代控制理论⑤3302机器人技术②③选一④⑤选一04先进仿真技术贾庆轩①1101英语②2201概率论与随机过程③2203高等代数④3301现代控制理论②③选一05智能信息处理、可信计算王枞①1101英语②2201概率论与随机过程③2206离散数学④3308数字信号处理②③选一06复杂系统建模与集成、嵌入式系统与智能控制胡燕祝①1101英语②2201概率论与随机过程③2203高等代数④3301现代控制理论②③选一兼职导师07机器学习、仪器分析、高性能计算杨辉华①1101英语②2201概率论与随机过程③2203高等代数④3301现代控制理论⑤3308数字信号处理②③选一④⑤选一兼职导师08智能信息处理、非线性系统建模党选举①1101英语②2201概率论与随机过程③2203高等代数④3301现代控制理论⑤3308数字信号处理②③选一④⑤选一兼职导师09智能信息处理朱萍①1101英语②2203高等代数③2206离散数学④3301现代控制理论⑤3302机器人技术②③选一④⑤选一10自适应、有限元及其工程应用袁健华①1101英语②2202数值分析③2203高等代数④3301现代控制理论⑤3308数字信号处理②③选一④⑤选一11群体智能及其应用赵新超①1101英语②2201概率论与随机过程③2203高等代数④3301现代控制理论⑤3308数字信号处理②③选一④⑤选一12系统工程与控制方法田玉①1101英语②2203高等代数③2204数学物理方法④3301现代控制理论②③选一13随机模型郭永江①1101英语②2201概率论与随机过程③3301现代控制理论④3308数字信号处理③④选一三、2014年北邮自动化学院博士录取人数及考试内容四、北邮自动化学院考博的专业课参考书专业招生方式初试考试科目汇总复试内容080202机械电子工程录取总数17人公开招考11人硕博连读4人本科直博2人①1101英语②2201概率论与随机过程③2202数值分析④2203高等代数⑤2204数学物理方法⑥2206离散数学⑦3301现代控制理论⑧3302机器人技术⑨3308数字信号处理①外国语听力②外国语口语③综合面试（总分100分）081100控制科学与工程同等学力考生初试加考政治理论，复试须加试两门所报专业硕士学位主干课程。
《概率统计与随机过程》参考书
1.课本上的基本概念,原理方法技巧,
例题习题.课堂笔记.
2.郭绍建,付丽华,萧亮壮.
概率统计—学习指导与提高.
北京航空航天大学出版社.2003年. 3.龚冬保,王宁.
概率论与数理统计典型题.
西安交通大学出版社.2000年
4.赵选民,师义民.
概率论与数理统计典型题分析解集.
西北工业大学出版社.2000年.
5.孙清华,赵德修.
新编概率论与数理统计题解.
华中科技大学出版社.2001年.
6.张学元. 概率论与数理统计试题精解.
湖南大学出版社.2001年.
7.李贤平.概率论基础.
高等教育出版社.1987年.
8.孙荣恒.应用概率论.
科学出版社.1998年.
9．杨荣，郑文瑞等. 概率论与数理统计.
清华大学出版社.2005年。
概率统计参考书推荐概率论、数理统计、随机过程、随机分析等“随机数学”，近来在经济管理及金融领域应用火爆，有志在这些领域深造的同学，必须要把这随机数学学得炉火纯青。
以下书籍难度基本由低至高。
各类别中列举数种，也不必全看，重点阅读一两本即可。
关键是要有毅力，随便一本书，坚持读到底，做完上边的全部习题，功夫即可小成。
最忌讳贪多求新，得陇望蜀，一本没完，另开一本，读书变成了赏书，结果一本都不可得。
记住：一本书读三遍，胜过三本书读一遍。
各书均可在卓越、当当等处购买，凡市面上难见者，以图书馆藏书为限。
大致印象：国人编书，篇幅短小重点突出，但过于中规中矩，缺乏自由发挥，好在价格便宜。
老外作书，篇幅浩瀚，无拘无束自由挥洒，表面上絮絮叨叨，可是思想火花恰在此絮叨中显现，价格一般偏贵。
一般认为，国人教材适合入门，老外教材适合巩固和进阶之用。
（一）概率论：1。
陈希孺《概率论与数理统计》，中国科技大学出版社作者为院士。
这本是适合工科学生的初级教程。
优点在于基本概念基本思想交代得细致平淡自然，不搞那些故弄玄虚的花架子。
习题稍难，后附简答。
2。
李贤平《概率论基础》&配套辅导<<概率论基础学习指导书>>（第三版）高等教育出版社2010-4经典教材，数学专业初学适用。
只涉及概率论，不讲数理统计。
叙述清晰，深度适当，例题丰富多彩。
极限定理一章比较难，需要有高度的毅力和决心。
课后题极多，书后只给计算题的结果。
3。
王梓坤《概率论基础及其应用》（第三版）北京师范大学出版社2007-3 作者是资深院士，曾留学苏联，北师大原校长。
此书绝版多年，终于再版。
只涉及概率论，书较厚，观点比较高。
课后答案极其详细，适合自学。
4。
[美]谢尔登·罗斯（Sheldon·M·Rose）《概率论基础教程》（第八版）郑忠国等译人民邮电出版社2010-4著名的入门教程，作者是应用概率论的专家。
其书内容结构要比本土教程扩展很多，例题、习题极富新意。
数理统计与随机过程标题：深入理解数理统计与随机过程摘要：本文将深入探讨数理统计与随机过程的多个方面，从简单概念和基本原理出发，逐步深入到更复杂的应用和高级理论。
通过结构化的介绍和回顾性总结，将帮助读者对这一主题有更全面、深刻和灵活的理解。
第一部分：数理统计的基础概念与原理1.1 概率与统计的基本概念- 随机事件与概率空间- 概率分布函数与密度函数- 随机变量与随机过程1.2 统计学的基本方法- 描述统计：均值、方差、中位数等指标- 推断统计：参数估计与假设检验- 抽样方法与样本容量选择第二部分：数理统计的应用领域2.1 生物统计学- 实验设计与样本调查分析- 遗传学与流行病学研究- 医学统计与临床试验分析2.2 金融统计学- 风险管理与投资组合优化- 金融工程与衍生品定价- 高频数据分析与交易策略2.3 工程统计学- 质量控制与流程改进- 可靠性分析与寿命预测- 多元数据分析与建模第三部分：随机过程的基本理论与应用3.1 马尔可夫过程- 离散时间马尔可夫链与连续时间马尔可夫过程 - 马尔可夫链的平稳性与收敛性- 马尔可夫决策过程与最优控制3.2 随机过程的分类与性质- 马尔可夫性与时齐性- 随机过程的独立增量与平稳增量- 马尔可夫过程的各种变形与扩展3.3 随机过程的应用领域- 信号处理与通信系统建模- 排队论与网络性能分析- 金融衍生品定价与投资组合优化第四部分：数理统计与随机过程的未来发展方向4.1 大数据与机器学习的融合- 基于统计学的机器学习方法- 高维数据分析与特征选择- 强化学习与无监督学习的应用潜力4.2 贝叶斯统计与深度学习- 贝叶斯推断与参数估计- 深度学习的贝叶斯框架与不确定性建模- 基于深度学习的贝叶斯优化与决策分析结论：数理统计与随机过程作为现代科学和工程领域中不可或缺的工具和理论基础，其应用广泛而深远。
随着技术和方法的不断创新，数理统计与随机过程将在更多领域发挥重要作用，进一步推动科学和技术的进步。
概率论与数理统计B教学大纲第一篇：概率论与数理统计B教学大纲“概率论与数理统计（B）”教学大纲The Theory of Probability and Mathematical Statistics(B)预修课程: 高等数学总学时: 54 学分：3一、教学目标及要求本课程是高校理工类各专业的基础课，通过本课程的学习，使学生能系统正确地掌握概率论与数理统计学的基础知识和应用方法，为学习专业课程打下基础。
二、教学重点和难点教学重点：概率统计思想方法的应用。
教学难点：概率统计概念的直观理解。
三、教材及主要参考书教材：《概率论与数理统计》陈希孺编，中国科技大学出版社，1992年。
主要参考书:《基本统计方法教程》傅权、胡蓓华编，华东师范大学出版社，1986年。
四、课程章节与课时分配第一章事件的概率（9学时）§1.1概率是什么? §1.2古典概率计算§1.3事件的运算,条件概率与独立性第二章随机变量及其概率分布（9学时）§2.1一维随机变量§2.2多维随机变量§2.3条件概率分布与随机变量的独立性§2.4随机变量的函数的概率分布第三章随机变量的数字特征（9学时）§3.1数学期望与中位数§3.2方差与矩§3.3协方差与相关系数§3.4大数定理和中心极限定理第四章参数估计（12学时）§4.1数理统计的基本概念§4.2矩估计,极大似然估计§4.3点估计的优良性准则§4.4区间估计(置信区间) 第五章假设检验（15学时）§5.1问题的提法和基本概念§5.2重要参数的检验§5.3拟合优度检验第二篇：概率论与数理统计A,教学大纲概率论与数理统计AProbability & Statistics A课程编码：09A00210 学分：3.5 课程类别：专业基础课计划学时：56其中讲课：56 实验或实践：0 上机：0 适用专业：部分理工类、经济、管理类学院各专业，主要有信息学院、机械学院、电气自动化、土建学院、资环学院、商学院、物理学院等。
