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  • 1.1.1样本空间和随机事件
  • 1.1.2随机事件之间的关系和运算
  • 1.2.1古典概型
  • 1.2.2几何概型
  • 1.3.1频率与概率
  • 2.1.1概率的公理化定义及性质
  • 2.2.1条件概率
  • 2.2.2随机事件的独立性和贝努利概型
  • 2.3.1全概率公式和贝叶斯公式
  • 3.1.1随机变量的定义
  • 3.2.1离散型随机变量的概率函数
  • 3.3.1常用离散型随机变量及其分布(1)
  • 3.3.2常用离散型随机变量及其分布(2)
  • 4.1.1二维离散型随机变量及其分布
  • 4.2.1随机变量的独立性和条件分布
  • 4.3.1离散型随机变量函数的分布
  • 4.3.2离散型随机变量的分布可加性
  • 5.1.1引入
  • 5.1.2一维分布函数及其性质
  • 5.1.3概率密度函数(1)
  • 5.1.4概率密度函数(2)
  • 5.2.1均匀分布和指数分布
  • 5.2.2正态分布(1)
  • 5.2.3正态分布(2)
  • 6.1.1二维分布函数及性质
  • 6.1.2联合密度函数及两个常见分布
  • 6.2.1边缘密度函数
  • 6.2.2随机变量的相互独立性
  • 6.2.3条件密度函数
  • 7.1.1一维随机变量函数的分布
  • 7.2.1随机变量和的分布
  • 7.2.2特定情形下的函数的分布
  • 8.1.1数学期望的定义(视频)
  • 8.1.2数学期望的应用(视频)
  • 8.1.3常用随机变量的数学期望(视频)
  • 8.1.4随机变量函数的数学期望(视频)
  • 8.1.5数学期望的性质(视频)
  • 8.4.1随机变量函数的数学期望(视频
  • 8.5.1数学期望的性质(视频)
  • 9.1方差定义及常见分布的方差(视频)
  • 9.2方差性质(视频)
  • 9.3协方差(视频)
  • 9.4相关系数及不相关与相互独立的关系(视频)
  • 10.1矩与切比雪夫不等式(视频
  • 10.2依概率收敛(视频
  • 10.3大数定律(视频
  • 10.4中心极限定理(视频
  • 11.1总体和样本
  • 11.2.1统计量的定义及常用统计量
  • 11.2.2常用统计量的性质
  • 11.3.1卡方分布
  • 11.3.2t分布
  • 11.3.3F分布
  • 11.4.1单正态总体的抽样分布
  • 11.4.2双正态总体的抽样分布
  • 12.1.1-点估计的定义及矩估计
  • 12.2.1-极大似然估计
  • 12.3.1-无偏性
  • 12.3.2-有效性和相合性
  • 13.1.1-置信区间的定义
  • 13.2.1-单正态总体参数的置信区间
  • 13.3.1-双正态总体参数的置信区间
  • 14.1.1-假设检验的原理
  • 14.2.1-正态总体参数的假设检验
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