对这门课的讲义有两部分：总结课堂所讨论主题的简要讲稿和有关所讲主题现实世界中的应用举例。
讲稿文档
| 周 # |
主题 |
简要讲稿 |
应用举例 |
| 第一部分：介绍概率 |
| 1 |
事件和它们的概率，事件的基本运算，全概率理论，独立性，贝叶斯理论 |
1 (PDF) |
1 (PDF)
2 (PDF)
3 (PDF)
4 (PDF) |
| 2-3 |
随机变量和矢量，离散和连续的概率分布 |
2 (PDF)
3 (PDF)
4 (PDF) |
5 (PDF)
6 (PDF)
7 (PDF)
8 (PDF) |
| 4 |
随机变量和导出分布的函数 |
5 (PDF) |
9 (PDF)
10 (PDF)
11 (PDF) |
| 5-6 |
随机变量和随机变量函数的期望值
变量和矢量的矩 |
6 (PDF) |
12 (PDF)
13 (PDF)
14 (PDF) |
| 7 |
条件二阶矩分析 |
7 (PDF) |
15 (PDF)
16 (PDF) |
| 8 |
选用的分布模型：正态，对数正态，极值，多元正态分布 |
8 (PDF) |
|
| 第二部分：介绍系统的可靠性 |
| 9 |
不随时间改变的二阶矩可靠性分析和不随时间改变的全分布可靠性分析 |
9 (PDF) |
17 (PDF) |
| 第三部分：介绍统计学 |
| 10 |
分布参数的点估计：矩估计和极大似然估计的方法，贝叶斯分析 |
10 (PDF) |
18 (PDF) |
| 11 |
简单和多元线性回归 |
11 (PDF) |
19 (PDF) |