麦考瑞大学MQ STAT2372概率课程介绍了概率论的基本概念，重点涉及离散和连续随机变量和分布、独立性、协方差和相关性、联合和条件分布、矩、母函数、变换、次序统计、独立随机变量和的分布以及中心极限定理。下面我们就一起来回顾一下这门课的重点难点吧！
一、MQ STAT2372概率课程重点
1、样本空间，事件。概率公理，条件概率。贝叶斯定理。随机变量和概率分布。
2、离散分布及其应用(伯努利分布、几何分布、负二项式分布、二项式分布、超几何分布、多项式分布)。泊松过程和泊松分布。
3、连续随机变量和分布及其应用(均匀、指数、三角、正态、伽玛、贝塔等)。离散和连续累积分布函数。
4、期望值(离散和连续)和期望运算符的属性。度量变化。
5、原始函数和中心函数。矩(偏斜度、峰度等)的解释。
6、独立随机变量的和。离散和连续卷积及其应用。
7、连续随机变量的变换(单调和非单调)。连续随机变量到均匀分布随机变量的变换及应用。
8、概率生成函数和矩生成函数(原始函数和中心函数)的性质和应用。独立随机变量和的矩母函数。唯一性定理。特征函数。
9、切比雪夫不等式。收敛性的概念。中心极限定理及其应用。
10、多元(特别是二元)随机变量理论(连续和离散)。边际和条件分布及期望。协方差和相关性。复合分布。
11、次序统计，特别是最小值、最大值和中值的分布。
二、MQ STAT2372概率课程难点
1、理解并综合概率中的基本概念，例如条件概率、随机变量、矩、离散和连续概率分布。
2、推导转换随机变量的分布和独立随机变量的和。
3、应用生成函数来确定概率分布的关键特征。
4、应用收敛概念和中心极限定理分析随机变量序列。
5、应用协方差和相关性、次序统计、联合和条件分布分析联合分布的随机变量。
以上就是我们对麦考瑞大学MQ STAT2372概率课程重点难点的梳理和总结，如果有同学在学习这门课程的过程中有理解不了的知识或是无法解决的问题，可以随时和我们沟通，我们会在第一时间解答。