问：
概率论与数理统计
答：
概率论与数理统计包括以下主要内容:
1. 概率论的基本概念:样本空间、事件、概率的定义与计算、条件概率、独立事件、贝叶斯定理等。这些是学习概率论和数理统计的基础。
2. 随机变量及其分布:离散随机变量与连续随机变量、概率质量函数与概率密度函数、累积分布函数、常见分布(二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、正态分布等)及其性质。这些概念和分布既是概率论的重要内容,也是学习数理统计的前提。
3. 数理统计的基本方法:参数估计(点估计与区间估计)、假设检验(inspections、似然比检验、chi-square 检验等)、回归分析、方差分析等。这些是数理统计的核心内容和主要方法。
4. 随机过程:马尔可夫链、随机微分方程、布朗运动等。这部分内容主要研究随机变量在时间和空间上的演变规律,在很多领域有广泛应用。
综上,概率论与数理统计包括从基本概念到复杂理论、从简单方法到深层次模型的广泛内容。要全面systematic地学习这部分知识,需要熟练掌握基本概念和方法,理解各种分布及随机过程,并将其应用到实际问题中。这需要对此有较深入的理解和较广泛的练习。
以上回答涉及了概率论与数理统计的主要方面,但难以面面俱到,如有任何疑问,欢迎在回复中提出。我将进一步详细说明。