章：随机事件及其概率（上）
1.讲解随机试验、随机事件、事件、基本事件、复合事件、样本空间的概念
2.讲解事件的4种关系、4种运算、5种运算律
3.讲解概率的定义，利用古典概型，几何概型求概率，讲解概率的性质公式；
4.讲解条件概率的定义及两种计算方法，讲解乘法公式，全概率公式、贝叶斯公式
章：随机变量及其概率（下）；+第二章：一维随机变量及其分布函数（上）
5.讲解事件的独立性的概念及相关结论；
1.讲解随机变量的概念，引入分布函数
2.讲解分布函数的充要条件，会计算任意区间段上的概率
3.讲解离散型随机变量、分布律的充要条件、会求分布律、会分布律与分布函数的转化
4.讲解常见的离散型分布及之间的联系与区别"
第二章：一维随机变量及其分布函数（下）+第三章：二维随机变量及其分布（上）
5.讲解连续型随机变量、概率密度的充要条件、会做概率密度与分布函数的转化，会求对应区间上的概率
6.讲解常见的连续型分布
7.会求随机变量的函数分布（离散型与连续型）
1.二维随机变量的概念引入二维联合分布函数
2.二维联合分布函数的充要条件，会利用分布函数计算矩形区域的概率
3.二维离散型随机变量的概念、联合分布律的充要条件、会求简单联合分布律与联合分布函数的转化，会求相关事件的概率"
第三章：二维随机变量及其分布（下）
4.二维连续型随机变量的概念，联合概率密度的充要条件，会求简单联合概率密度与联合分布函数的转化，会求相关事件的概率
知道常见的二维连续型分布
5．边缘分布函数的概念、会求离散型随机变量的边缘分布律与边缘分布函数；会求连续型随机变量的边缘概率密度与边缘分布函数；
6.条件分布函数的概念、会求离散型随机变量的条件分布律与条件分布函数；会求连续型随机变量的条件概率密度与条件分布函数；
7.会判别随机变量的独立性（分布律、分布函数、概率密度）
8.掌握二维随机变量的函数分布（离散型、连续型、混合型、最小分布）
第四章：随机变量的数字特征（上）
1.数学期望的来源、存在的条件与数学期望的定义计算会求简单的数学期望（一维离散型或连续型、二维离散或连续型）
2.会求随机变量函数的数学期望（一维离散或连续型；二维离散或连续型）
3.数学期望的性质公式
4.方差的来源及概念、计算公式的化简、方差的性质，会计算常见分布的期望和方差，并记住结论；
5.协方差的定义与化简、协方差的性质公式、会计算协方差"
第四章：随机变量的数字特征（下）+第五章：大数定律与中心极限定理
6.相关系数的定义与性质及结论、会计算相关系数、不相关、相关、独立的判别；
7.了解矩的概念（原点矩与混合原点距、中心距与混合中心距）
8.了解二维正态分布的相关结论
1.大数定律
2.中心极限定理
第六章：数理统计的基本概念
1.总体与个体、简单随机样本、统计量、统计值、经验分布函数、样本的联合分布的概念；
2.常见的统计量及其相关结论
3.四大分布的形式、条件、及分位数的概念
4.八大公式的推导与说明"
第七章：矩估计与极大似然估计
1.点估计的概念（区分估计量与估计值）
2.掌握矩估计法求参数的矩估计
3.掌握似然估计法求参数的估计"
