《概率论与数理统计》是经管类专业的基础课程，是从数量侧面研究随机现象规律性的数学理论，课程内容侧重于讲解概率论与数理统计的基本理论与方法，同时在教学中结合各专业的特点介绍性地给出在各领域中的具体应用。主要包括：随机事件和概率，一维和多维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，参数估计，假设检验等内容。
1.课程内容
 1.1概率论部分 
随机事件与概率：介绍随机事件的概念、关系和运算，以及概率的定义、性质和计算方法，如古典概型、几何概型的概率计算，还包括条件概率、全概率公式和贝叶斯公式等。    
随机变量及其分布：引入随机变量的概念，分为离散型和连续型随机变量。研究常见的离散型分布（如0 - 1分布、二项分布、泊松分布）和连续型分布（如均匀分布、指数分布、正态分布）的性质和应用。 
多维随机变量及其分布：探讨二维及多维随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布，以及随机变量的独立性。
 随机变量的数字特征：包括数学期望、方差、协方差和相关系数等，用于描述随机变量的集中趋势、离散程度和变量之间的线性相关程度。 
大数定律和中心极限定理：大数定律阐述了大量重复试验下随机事件频率的稳定性，中心极限定理则表明在一定条件下，大量独立随机变量的和近似服从正态分布。 
1.2数理统计部分 
样本与抽样分布：介绍总体、样本、统计量等基本概念，以及常见统计量（如样本均值、样本方差）的抽样分布，如卡方分布、t分布和F分布。 
参数估计：分为点估计和区间估计。点估计方法有矩估计法和最大似然估计法；区间估计是在一定置信水平下，对总体参数的取值范围进行估计。 
假设检验：包括总体参数的假设检验和非参数检验，通过样本数据对关于总体参数或分布的假设进行检验，判断其是否成立。 
2.课程目标 
知识层面：使学生系统掌握概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法，理解随机现象的统计规律性。 
能力层面：培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力，能够将实际问题转化为概率统计模型，并利用所学知识进行求解。 
思维层面：通过严密的逻辑推理和数学运算训练，提高学生的逻辑思维能力和创新思维能力，增强学生运用数学工具进行定量分析的意识。
3.课程特点 
理论性与应用性结合：既有严格的数学理论推导，又有广泛的实际应用背景。例如，概率论中的各种分布理论是理论基础，而在可靠性分析、质量控制等工程领域的应用则体现了其应用性。
 随机性：与其他数学课程不同，该课程研究的是随机现象，需要学生从确定性思维转变为随机性思维，用概率和统计的方法来处理不确定性问题。 方法的多样性：包含多种分析和解决问题的方法，如概率计算方法、参数估计方法、假设检验方法等，学生需要根据不同的问题选择合适的方法。