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雷达卡
89 页，12 讲，加三个附录，标的是 2026 年 10 月 7 日。这是伯克利 ECON 240A（计量经济学）第一部分的课堂笔记，Michael Jansson 讲授，Marcelo Gallardo 整理，主参考书是 Casella 与 Berger 2024 年那本。作者在首页就说清了性质：these notes are my own write-up of the courses I took, not a transcript of them，不是课堂录音的逐字稿，题目取舍、证明写法、英文表述都是他自己做的。
十二讲按页码走一遍
1 概率论（第 1 页）：样本空间与事件、σ 代数、概率测度、计数、条件概率与独立性
2 随机变量与分布
（12）：随机变量、诱导概率、分布函数、密度与质量函数、随机变量函数的分布
3 期望、矩与生成函数（25）：期望值、矩与矩母函数
4 常见分布族（30）：伯努利、均匀、高斯三个基本族，离散族与连续族，极限与刻画，位置尺度族
5 指数族与随机向量（37）：指数族、随机向量与边缘分布
6 条件与独立（43）：条件分布、独立性、分层模型与迭代期望
7 随机样本（50）：统计量、样本均值与方差的矩、样本均值的抽样分布、正态抽样、次序统计量
8 点估计（58）：大样本近似预览、从概率到统计、矩估计
9 最大似然与均方误差（62）：最大似然、估计量评价
10 充分性与 UMVU 估计（66）：UMVU、充分性与 Rao–Blackwell、完备性与 Lehmann–Scheffé、Cramér–Rao 不等式
11 假设检验（74）：检验问题、功效函数
12 最优检验（77）：一致最大功效检验、单侧备择、无偏检验
三个附录接着正文：A 是 Gamma 与 Beta 函数（81），B 讲协方差、相关与正态向量（81 起，含双变量与多变量正态），C 讲极限与积分求和的交换（85 起，含积分号下求导与求和号下求导）。
有四个小节在本科课本里常被略过，放到计量里却天天用：4.5 位置尺度族，第 6 章的条件分布与分层模型（第 47 页的迭代期望），7.5 的次序统计量，还有第 9 章对估计量的评价。翻的时候可以直接从这几处切进去，比从头顺读省时间。
附录 C 是这份笔记最实用的部分
大多数教材把「积分号下求导」「求和号下求导」当工具直接用，条件一句带过。这份笔记给了定理编号和证明，Theorem C.3 用中值定理处理差商，把被 g 控制的项逐项对上，最后落到 C.
5、C.6 两条求和版本。做渐近理论、推导 MLE 的相合性时，卡住的地方常常就在这类交换条件上，能查到完整证明比只记结论省事。
序言里那句「不是逐字稿」很重要
这份材料的定位是个人整理，作者自己说了题目顺序与课堂不一定一致，错漏算他的。这句话改变了用法：它可以当系统的推导索引，按讲次查概念和证明，但不该被当成课程的官方讲义引用，也不该用它的章节号去对别人的课程大纲。
配套的定位也清楚：主参考是 Casella 与 Berger，这份笔记是对那本书的浓缩与重排。所以读法应该是教材为主体，笔记用来定位和补证明，遇到结论对不上，以教材为准。
进度上也有个参照。这份只到 Part I，日期标 10 月 7 日，覆盖的是一个学期前半段的内容，概率部分到第 6 讲（条件与独立）为止，第 7 讲随机样本开始转入统计，第 12 讲最优检验收尾。按每周两讲推进，六周能过完一轮；如果只补概率，前六讲加附录
A、B 就够。
站点上还有别的几门
同一个站点不止这一份。游戏论那门是 PUCP 2025 年的课，César Martinelli 讲，覆盖完全信息与不完全信息静态博弈、扩展式博弈与子博弈完美、完美贝叶斯与序贯均衡、纳什议价解与 Rubinstein 交替出价模型、无限重复博弈与民间定理，附录还有不确定性下的决策理论和不完全信息下的极大极小定理证明。宏观那门是实际经济周期模型，Paul Castillo 讲。另外还有测度论、泛函分析、偏微分方程、实分析、随机过程、一般拓扑、概率论几份笔记，都是同一个作者整理的不同课程。
谁适合，前提是什么
适合要补概率统计推导的计量经济学研究生，或者准备读博、想提前把数理统计过一遍的人。前提是有微积分与线性代数基础，看得懂 σ 代数与测度这类写法，否则第 1 讲就会卡住。
不适合想学回归实操的人：这份笔记到假设检验与最优检验为止，没有软件代码，也没有数据例子。要跑回归得另找材料。
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讲义 PDF 直链、站点上其它几门课的入口、引用写法与使用注意，都放在下面，回帖就能看到。
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