哪些专业要学概率论与数理统计？

一、哪些专业要学概率论与数理统计？

数学类专业有：数学分析、高等代数、拓扑学、概率论与数理统计、实变函数论、抽象代数、数学物理方程、计算方法、解析几何等。

数学分析

又称高级微积分，分析学中最古老、最基本的分支。一般指以微积分学和无穷级数一般理论为主要内容，并包括它们的理论基础（实数、函数和极限的基本理论）的一个较为完整的数学学科。它也是大学数学专业的一门基础课程。

数学中的分析分支是专门研究实数与复数及其函数的数学分支。它的发展由微积分开始，并扩展到函数的连续性、可微分及可积分等各种特性。这些特性，有助我们应用在对物理世界的研究，研究及发现自然界的规律。

二、概率论与数理统计是哪些专业的专业课？

《概率论和数理统计》是高等院校理工类、经管类的重要课程之一。

概率论与数理统计是工经管本科各专业必修的基础课程，是学校重点建设的公共基础课程之一。开设课程的专业包括计算机科学与技术、软件工程、石油工程、油气勘查、环境工程、化学工程与工艺、过程装备与控制、化学、土木工程、工程管理、通信工程、财政学、金融学、会计学、人力资源管理、工商管理、市场营销、旅游管理等

三、大学概率论与中学概率论的区别？

中学的概率只是学了大学概率论中的极小一部分内容(只有古典概型这一点点)。

四、概率论与随机论？

内容不一样的

其实概率论与数理统计一般一起学,概率论是计算概率和各种的概率分布,而数理统计则是建立在此基础上的期望方差协方差和相关系数等的计算学习

而随机过程则可以看作是另外一门课,与前两都有关系,是建立在它们的基础上的,但是内容要更复杂深入,一般来说对某些的专业很重要

并不是哪能个好哪个不好,而是内容与程度都不同,前者要比后者多出很多,所以也要看你自己的需要来决定去学哪一本~

五、人工智能专业与自动化专业哪个好？

人工智能的专业比较好

人工智能是近几年才兴起的一个专业，要说自动化在以前也并不热门，因为该专业是基于自动控制原理为基础的，在就业上属于万金油专业，什么都会一点，但是并不精通，但在IT产业迅猛发展的今天，自动化则成为一个热门专业，新兴的人工智能则是一门交叉学科，也是很热门的，本科阶段，这两个专业都学不了什么，只有读研分方向后，才能深入学习某一方面。

在读研阶段，人工智能就是自动化的一个小小的发展方向而已，从这个角度来看，人工智能，不过是一种特殊的算法而已，可以说是模仿人类思维的一种做法，而算法是自动化学科中一种控制策略，就是研究如何控制系统的思路。算法有很多种，比如神经元，PID，模糊控制等，人工智能智能算其中一种，所以人工智能用传统的眼光来看，是归属于自动化的。

六、哪些专业要学习概率论？

据我所知，我们学校全部的理工科专业都要学，还有部分文科专业也要学，例如经济学，工商管理，市场营销，电子商务，会计等~教材是一摸一样的，但考试难易程度有所差别，理工科的难一点，文科的简单一点~我们是大二上才学的，快期末考的时候自习教室场面非常之壮观，所有大二学生面前都摆着一本概率论~

七、概率论期望与方差？

均匀分布的数学期望是分布区间左右两端和的平均值，方差为分布区间左右两端差值平方的十二分之一。即，若X服从[a,b]上的均匀分布，则数学期望EX，方差DX计算公式分别为：对这道题本身而言，数学期望EX=（2+4）/2=3；方差DX=（4-2）²/12=1/3扩展资料均匀分布在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。

均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。数学期望在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。

它反映随机变量平均取值的大小。

方差方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。

概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。

在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

八、数学专业概率论与数理统计考研都考什么？

概率论与数理统计

一、随机事件和概率

考试内容

随机事件与样本空间 事件的关系与运算 完备事件组 概率的概念 概率的基本性质 古典型概率 几何型概率 条件概率 概率的基本公式 事件的独立性 独立重复试验

考试要求

1．了解样本空间（基本事件空间）的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系及运算。

2．理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率，掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式以及贝叶斯(Bayes)公式等。

3．理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算；理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法。

二、随机变量及其分布

考试内容

随机变量 随机变量分布函数的概念及其性质 离散型随机变量的概率分布 连续型随机变量的概率密度 常见随机变量的分布 随机变量函数的分布

考试要求

1．理解随机变量的概念，理解分布函数

的概念及性质，会计算与随机变量相联系的事件的概率。

2．理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二项分布 、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布及其应用。

3．掌握泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布。

4．理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布 、正态分布 、指数分布及其应用，其中参数为 的指数分布 的概率密度为

5．会求随机变量函数的分布。

三、多维随机变量及其分布

考试内容

多维随机变量及其分布 二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布 二维连续型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度 随机变量的独立性和不相关性 常用二维随机变量的分布 两个及两个以上随机变量简单函数的分布

考试要求

1．理解多维随机变量的分布函数的概念和性质。

2．理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度，掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布。

3．理解随机变量的独立性和不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件，理解随机变量的不相关性与独立性的关系。

4．掌握二维均匀分布和二维正态分布 ，理解其中参数的概率意义。

5．会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布，会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布。

四、随机变量的数字特征

考试内容

随机变量的数学期望（均值）、方差、标准差及其性质 随机变量函数的数学期望 切比雪夫(Chebyshev)不等式 矩、协方差、相关系数及其性质

考试要求

1．理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征。

2．会求随机变量函数的数学期望．

3. 了解切比雪夫不等式。

五、大数定律和中心极限定理

考试内容

切比雪夫大数定律 伯努利(Bernoulli)大数定律 辛钦(Khinchine)大数定律 棣莫弗-拉普拉斯(De Moivre-Laplace)定理 列维-林德伯格(Levy-Lindberg)定理

考试要求

1．了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律)。

2．了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维-林德伯格定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。

六、数理统计的基本概念

考试内容

总体 个体 简单随机样本 统计量 经验分布函数 样本均值 样本方差和样本矩 分布 分布 分布 分位数 正态总体的常用抽样分布

考试要求

1． 理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，其中样本方差定义为

2．了解产生 变量， 变量， 变量的典型模式；理解标准正态分布、 分布、 分布、 分布的上侧 分位数，会查相应的数值表。

3．掌握正态总体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布。

4．了解经验分布函数的概念和性质。

七、参数估计

考试内容

点估计的概念 估计量与估计值 矩估计法 最大似然估计法

考试要求

1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念。

2．掌握矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法．

九、人工智能与自动化专业与哪个专业相近？

这个专业与自动化控制，计算机科学，计算机应用很相似

十、人工智能专业细分专业？

1、计算机类。

计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程电子信息类：通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、广播电视工程、医学信息工程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、电子科学与技术、电磁场与无线技术、电子信息科学与技术、电波传播与天线、电信工程及管理、应用电子技术教育、集成电路设计与集成系统。

2、自动化类。

自动化、轨道交通信号与控制。

3、数学类。

数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术。