先Mark一下；

刘老师会讲不少实际科研相关的东西；比如第一节课讲到的一个"dithering"这种东西的用处就让我有新的认识。（之前我认识不太对，认为是望远镜本身的抖动，所以要修正）

期望还是蛮大的

先占个坑。

刘老师结合自己的科研经历讲的故事很好玩。

考完了，先感谢刘老师的不杀之恩。

放假了再细评

非常好的课，看推荐的那本教材收获巨大，比以前学概统的那本更加清晰易懂。扣一分在于似乎每学期都会遇到课时不够的情况，导致最后两章讲课速度巨快，然而这两章内容又很多很杂，结果就是最后复习起来非常痛苦 orz。其实概率论部分还是应该少讲，多放点时间到统计部分。

考试是二十道简答题，以概念为主，比如什么是矩估计/极大似然估计/贝叶斯推断，其中也不乏一些细节、开放性问题（根据弹坑判断哪个士兵忠诚）、从实际科研中改编的问题（假如你是Hubble，拿到同样的数据，如何整出Hubble定律）。感觉考试最重要的应该是合理分配每道题写多少字，如果每道题都写得很详细，力求准确，那必然会写不完orz

刘老师讲课可谓是非常地精彩，在讲授统计学理论的同时，也加上了许多有趣的背景故事，以及各种在天文数据处理中的应用。可惜那学期状态非常地差，几乎从头到尾就没有仔细地听过课π_π

最后的考试也是非常地灵活，不仅需要掌握理论，更重要的还是学会如何去使用这些理论来解决各种实际的问题。