本系列笔记主要讨论分析部分的内容，对于初等的组合部分将快速带过。本系列笔记一般地来说，仅仅需要读者具备高中数学知识，以及分析学中有关积分和级数的知识即可。当然，我会将重点放在概念的解释，应用和一些传统概率统计课程所不太会关注之处。本系列笔记不会包含习题（实际上习题会在之后单独地进行整理），作为替代，文中实例会多一些（与初等数论笔记正好风格相反）。
既要强调逻辑推导，也不要过分陷入细节。例如在特征函数的部分，特征函数是随机变量傅里叶变换的期望，而对于傅里叶变换这种还没接触到的细节可以先作为一个基础概念接受，不必过分纠结细节，类似地还有涉及到测度，波莱尔域这些；
适当拓展到随机过程和多元统计。这里强调适当是因为这些都是后续课程的内容。准则是，随机过程掌握泊松分布，多元统计掌握多元正态分布的假设检验与参数估计，以及形式比较简单的多元线性回归作为对一元线性回归的拓展即可。
学以致用，学学软件，写写程序。对于蒙特卡罗模拟程序，假设检验的命令，以及例如最大似然估计的EM算法都可以尝试在Matlab平台上编写程序运行。在数学建模竞赛和平时的数据分析项目或者课程作业需要处理数据时，可以试着运用统计学的方法。
【Jessica说】
