概率论是一门什么样的课程 概率论与数理统计课程总结
大学的概率论与数理统计好学吗？概率论与数理统计的课程描述，概率论与数理统计 这课程主要讲的什么，哪里会用到？概率论怎么学知乎？概率论与数理统计这门课难么？如何学好大学概率论与数理统计？
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概率论与数理统计到底难不难考
比较难学！
应该学会的是一种统计思维，但实际上都成了死记公式！
统计部分容易套用公式，概率部分是计算的重点，大量的计算在概率部分，比如计算古典概型概率、随机变量的分布、数学期望等。
如果坚持一段时间还是认为不太容易理解，可以暂放，但是保证考试要过。以后又机会了可以从实践中来学习，更有效！
如果是化学、物理、经济、生物等专业，建议还是好好学学。
国内的教材，能反映统计思想性的当推陈希孺的《概率论与数理统计》，以前是科学出版社&中国科技大学出版社出版，现在可能是中国科技大学出版社出版。先去将这本书借来，以免后面借不到！
总之，概率统计是一门实践性很强的学科，信息的高速发展，凸显了统计的重要性。
概率与数理统计入门教程
概率论与数理统计是数学的一个有特色且又十分活跃的分支，一方面，它有别开生面的研究课题，有自己独特的概念和方法，内容丰富，结果深刻;另一方面，它与其他学科又有紧密的联系，是近代数学的重要组成部分。由于它近年来突飞猛进的发展与应用的广泛性，目前已发展成为一门独立的一级学科。概率论与数理统计的理论与方法已广泛应用于工业、农业、军事和科学技术中，如预测和滤波应用于空间技术和自动控制，时间序列分析应用于石油勘测和经济管理，马尔科夫过程与点过程统计分析应用于地震预测等，同时他又向基础学科、工科学科渗透，与其他学科相结合发展成为边缘学科，这是概率论与数理统计发展的一个新趋势。 （孔繁亮）
谈谈你对概率论和数理统计的建议
主要讲了两个最基本的概念是事件和概率，内容因版本不同会有所差异，主要为纯理论部分，是数理统计的基础，包括事件、概率等一些基本概念和定理公式如贝叶斯公式、全概公式等，基本的分布类型、随机变量的内容及其数字特征如期望方差、再有就是马尔科夫链及遍历性，当然也不止这些了。数理统计的基本概念就是统计量，当然理论的东西必不可少，主要介绍一些分布的常用统计量及其好坏标准等，用这些统计量进行估计、假设检验和分析，内容略微复杂如估计常用矩估计和极大似然估计，假设检验分为参数检验与非参数检验，分析又有一元回归分析、多元回归分析、序贯分析等等内容，当然这其中又有正态与非正态分布之分。敝人只是在次错略列举一下，还望见谅。敝人是学统计专业，这门课作为专业课部分，此外财经类很多专业也将其纳入专业课之中。
概率论能一星期自学完吗
概率论与数理统计”是理工科大学生的一门必修课程，也是报考硕士研究生时数学试卷中重要内容之一［其中数学一占20%，数学三占25%，数学四占25%(概率论)］.由于该学科与生活实践和科学试验有着紧密的联系，是许多新发展的前沿学科(如控制论、信息论、可靠性理论、人工智能等)的基础，因此学好这一学科是十分重要的.
1. 在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解，例如为什么要引进“随机变量”这一概念。这实际上是一个抽象过程。
2. 在学习“概率论”过程中对于引入概念的内涵和相互间的联系和差异要仔细推敲，例如随机变量概念的内涵有哪些意义：它是一个从样本空间到实轴的单值实函数X(w)，但它不同于一般的函数，首先它的定义域是样本空间，不同随机试验有不同的样本空间。
3. 搞懂了概率论中的各个概念，一般具体的计算都是不难的.
4. 概率论中也有许多习题，在解题过程中不要为解题而解题，而应理解题目所涉及的概念及解题的目的，至于具体计算中的某些技巧基本上在高等数学中都已学过。因此概率论学习的关键不在于做许多习题，而要把精力放在理解不同题型涉及的概念及解题的思路上去。这样往往能“事半功倍”。
学习“概率论”要注意以下几个要点： 1. 在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解； 2. 在学习“概率论”过程中对于引入概念的内涵和相互间的联系和差异要仔细推敲；3. 搞懂了概率论中的各个概念；4.把精力放在理解不同题型涉及的概念及解题的思路上去。这样往往能“事半功倍”；5.理解区间估计和假设检验的统计意义，在理解基础上灵活运用这八个公式，完全没有必要死记硬背。
学习概率论与数理统计的感受
不难。
概率论与数理统计是理工科大学生的一门必修课程，由于该学科与生活实践和科学试验有着紧密的联系，是许多新发展的前沿学科（如控制论、信息论、可靠性理论、人工智能等）的基础，因此学好这一学科是十分重要的。
在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解，例如为什么要引进“随机变量”这一概念。;在学习“概率论”过程中对于引入概念的内涵和相互间的联系和差异要仔细推敲。
在学习中要紧扣它的实际背景，理解统计方法的直观含义。了解数理统计能解决那些实际问题。对如何处理抽样数据，并根据处理的结果作出合理的统计推断，该结论的可靠性有多少要有一个总体的思维框架，这样，学起来就不会枯燥而且容易记忆。
公理化定义
如何定义概率，如何把概率论建立在严格的逻辑基础上，是概率理论发展的困难所在，对这一问题的探索一直持续了3个世纪。20世纪初完成的勒贝格测度与积分理论及随后发展的抽象测度和积分理论，为概率公理体系的建立奠定了基础。
在这种背景下，苏联数学家柯尔莫哥洛夫1933年在他的《概率论基础》一书中第一次给出了概率的测度论的定义和一套严密的公理体系。他的公理化方法成为现代概率论的基础，使概率论成为严谨的数学分支，对概率论的迅速发展起了积极的作用。
以上内容参考：百度百科-概率论
概率论与数理统计课程总结
大学的概率论与数理统计好学吗？对于这个问题，我的回答是：不难，下面开始来展开介绍：
概率论专业课是整个大学课程中的一门难点课程。一开始，我们班的不及格率是45%，这意味着几乎一半的人需要再考一次。我们可以看出这有多反常，但通过的基本上都在80分以上，所以掌握学习方法并不困难。
所以只要好好学，还是很简单的能够学会。其实，这门课最难的部分是改变你的想法，主要原因是，当你学习时，有很多数据会突然影响你的大脑。你觉得这三种观点已经改变了，然后有各种各样的公式可以应用。因此，这本书可以说是文科学生的天堂之书，他们天生只能以固定的方式行走。
但不难说，在课堂上很容易遵循老师的想法。不要提前给自己下定义，说你学不会。事实上，掌握这门课程的方法非常简单。老师会在课堂上告诉你一个学习的想法。仔细听老师讲课，不要走神。你可以很容易地学会它，只要你学会了基础课程，下面的转换就会根据基础而发展。
最后，在课后和考试前，我们必须刷老师在课堂上关注的问题，这非常重要，因为考试可能是这些问题的变形，解决问题的想法可能不会改变。那时，我们可以通过应用它们完美地解决问题。因此，不要害怕学习。相反，填补差距越困难，后面的人才也不容易迎头赶上。
所以得出结论，在学习“概率论”的过程中，我们应该掌握概念的介绍和背景的理解，比如为什么要引入“随机变量”的概念。在学习“概率论”的过程中，我们应该仔细考虑引入概念的内涵以及它们之间的关系和区别。
在学习中，我们应该贴近其实际背景，理解统计方法的直观含义。理解数理统计可以解决这些实际问题。如何对抽样数据进行处理，并根据处理结果进行合理的统计推断，应该有一个整体的思维框架。这样，学习就不会枯燥，也不容易记住。
