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雷达卡
29 讲，每讲一套题，累计 577 道，全部配完整解答，解答 PDF 加起来 445 页。这是 ADA 大学商学院 STAT-2311《Mathematical Statistics I》2026 年秋季学期放在课程页上的全部练习与解答。
先说一件容易被忽略的事：每份解答的第一行都印着一个 seed，比如 20260909。同一套题换个时间生成，数字就全变了，所以解答里的四位小数和你手上那份对不上是常态。页面在每份解答开头就写明了这一点，意思是跟着方法走，别跟着数字走。理解这句话，这套材料的用法就清楚了：练习用来自己动手，解答用来看推导。
课程是本科阶段的概率论入门，6 个 ECTS 学分，面向经济学与金融学两个本科专业，英文授课，巴库面授，先修课是微积分 II（MATH1202）。每周两次课，每次 75 分钟，周三与周六各一场，分三个班次（10462、10463、10464），上课时间从上午十点到下午两点一刻不等。
五章从描述统计推到多元分布
| 章 | 主要内容 | 教材章节 |
| 1 | 总体与样本、参数与统计量、频率分布、相对频率直方图；均值、方差、切比雪夫定理与经验法则 | Wackerly §1.1—1.6 |
| 2 | 样本空间与三条公理、计数（mn 法则、排列、组合、分组）、条件概率与独立性、加法与乘法法则、事件组合法、全概率与贝叶斯 | §2.1—2.13 |
| 3 | 离散随机变量与概率质量函数、二项、几何、负二项、超几何、泊松、矩母函数与概率母函数 | §3.1—3.11 |
| 4 | 分布函数与密度、均匀、正态、gamma 族（gamma、指数、卡方）、beta、连续情形的矩母函数与切比雪夫 | §4.1—4.11 |
| 5 | 联合分布、边缘与条件分布、独立性、协方差、线性组合的期望与方差、多项分布、二元正态、条件期望与回归函数 | §5.1—5.12 |
这条线走得比一般入门课慢：第二章整章都在讲概率，光计数就单独占一讲，全概率与贝叶斯又是一讲。后面的分布之所以好推，是因为前面把样本空间与事件运算讲透了。
每一讲配两份 PDF：练习题与 20 题全解
课程页按讲次排了 29 个条目，从 9 月 9 日的"什么是统计"到 12 月 19 日的第五章总复习，每个条目后面跟四个入口：讲义、练习题、解答，外加一行教材预习范围。练习题与解答各 29 份，一共 58 个 PDF。解答 12 到 20 页，中位数 15 页；每份 17 到 20 题，合计 577 题。
解答的写法是逐题展开：先抄题面，按小问分别列式，中间夹一两句说明为什么这么设，最后附一张答案键，把 20 题的各个小问答案按序号排成清单。第一周的题就长这样：一家分行有 4,550 个存款账户，抽 145 个估计平均余额，问不在样本里的账户有多少、抽样比例是多少、换成百分比怎么写，解答旁边补一句"这里的词汇比算术重要"——总体是那 4,550 个余额，样本是她真正量到的 145 个，样本均值是统计量，总体均值是参数，整门课要做的事就是用前者对后者说一句站得住的话，并给出这句话有多可靠。
练习 PDF 与解答 PDF 是同一套题的两种形态，题目相同、数字相同，只差解法。来得及就关上解答自己做一遍，再拿它对照推导步骤。只看得懂答案不等于会做，这套材料的难点在"怎么设随机变量"，不在算数。
讲义是网页，另带三分钟视频与一个计算器
每一讲的讲义不是 PDF，是排好的网页。开头一段三分钟左右的直觉视频，配英语与阿塞拜疆语字幕；接着是这一讲的学习目标，写成"能区分总体与样本""能用收益率数据画出相对频率直方图"这样的句子；然后是定义框、例题与小结。第一讲的开场用的是巴库一家风险台的例子：手里有去年的 250 个日收益率，真正关心的却是明天，所以要从看到的推到没看到的，还要说清这份推断值多少信任。
网页版另有一个单独的计算器页面，做的是前三章的长算：二项、几何、负二项、超几何、泊松的概率与均值方差、最可能值、期望收益，以及"至少 k 次成功"所需的最小样本量；两三个事件的 2×2 表、独立性与上下界、贝叶斯、计数、数据摘要。每个答案给六位小数，旁边直接写出等价的 R 命令。页面写明期中一允许带这个计算器进考场，理由是平时作业与考试用同一个工具。
例题都落在银行、债券、电费上
- 第十讲：银行信用评分模型把申请人分数标准化，用标准正态算尾概率，还要判断两位申请人里谁的分数更异常、分别来自哪家征信局。
- 第十讲另一题：某区家庭月电费近似服从正态分布，给均值与标准差，算超过某个金额的比例。
- 第十一讲：企业违约后银行通过处置抵押物回收一部分，回收率用 beta 分布建模，给违约敞口算期望回收额与标准差。
- 第十四讲：把储蓄分给一家上市银行的股票与政府债券基金，给两个收益率的均值、标准差与相关系数，算组合收益率的标准差，再和加权平均比，差额就是分散化收益。
- 第十五讲：二元正态、条件期望与回归函数。
这些题把符号和金额绑在一起，做错的多在两个地方。一是没先写清随机变量是什么、单位是 AZN 还是千 AZN、收益率是每月还是每年；二是"至少"与"多于"的方向，连续分布里等号带不带结果一样，离散分布里差一个点就换答案。
考核权重说明后半程材料更值钱
| 项目 | 权重 | 时间与范围 |
| 习题 | 10% | 每周两套，WeBWorK 上做 |
| Quiz I | 10% | 10 月 17 日，第 1—2 章 |
| Midterm I | 30% | 10 月 24 日，第 1—3 章（3.1—3. 8） |
| Quiz II | 10% | 12 月 12 日，第 4 章与 5.1—5.8 |
| Midterm II | 40% | 12 月 23 日，第 1—5 章，偏 4—5 章 |
| 辅导课出勤 | 最多 5% | 七次全到给满，四次约 2.9% |
没有期末考试，12 月 23 日的期中二就是收尾。按权重看，后两章占了四成，第五章的多元分布最该先做；但第五章的方差与协方差要拿第三章的期望、方差公式去算，前面不熟会卡在计算上，所以顺序还是从第三章起。
自学从第三讲切入最省力
只是想把概率基础补齐的话，从 9 月 16 日那一讲开始最划算：概率的三条公理与样本空间，接着计数、条件概率与独立性、加法与乘法法则、全概率与贝叶斯，五讲连着做完，后面所有分布都建在这上面。前两讲描述统计可以当复习，跳过不影响后面的阅读。连续分布那四讲按"密度、均匀、正态、gamma 族"的顺序读，别跳过正态直接看 gamma，因为 gamma 族的不少题要借用标准化的思路对照。
教材是 Wackerly、Mendenhall、Scheaffer 的《Mathematical Statistics with Applications》第 7 版（2008），课程紧贴第 1 到 5 章，附录里的统计表就是课上用的表，书需要自备。页面上另列了三本推荐读物：Casella 与 Berger 的《Statistical Inference》第 2 版第 1—4 章，适合想要更严格处理的人；Ross 的《A First Course in Probability》第 10 版，计数与条件概率的例题更好读；Hogg、McKean、Craig 的《Introduction to Mathematical Statistics》第 8 版，多元分布另有一套讲法。
课程页页脚署的是版权归作者 Samir Orujov，页面未标注开放许可，材料以原站入口分享为主；引用时注明作者、课程代号与页面地址。
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完整入口、29 讲的目录清单、计算器地址和教材说明都放在下面，回复就能看到。
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