本课程为西南大学陈守全老师主讲的数理统计网络课程教学视频，全套课程共20集，由壹课堂网整理免费共享。
数理统计课程的主要内容为数理统计学中最基本的概念、思想和方法。第一部分讲述参数估计的方法,包括最大似然估计，矩估计,估计的优良性标准，充分统计量，C-R不等式，置信区间，正态分布情形下的几个典型问题，T分布，卡方分布，枢轴量方法，以及分布函数与密度函数的估计，核估计方法等。第二部分为假设检验的理论与方法，具体内容有功效函数，两类错误，无偏检验，UMP，UMPU，N-P引理及似然比检验法，单参数情形的假设检验，广义似然比检验法，拟合优度检验。第三部分为回归分析与线性模型，包括一元线性回归，线性模型的参数估计与假设检验，多元回归分析，自变量的选择。第四部分讲述试验设计与方差分析，主要有全面试验的方差分析，单因素与多因素试验设计与方差分析，及正交设计。课程最后有选择地对数理统计学的若干重要方向进行简介，内容包括序贯分析，统计决策与贝叶斯统计和抽样调查等。
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