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  • 1-3,古典概型的计算
  • 1-2,概率的基本概念和性质
  • 1-1,概率的背景和知识准备
  • 2-1,条件概率,全概公式和贝叶斯公式
  • 2-2,独立性
  • 2-3,随机变量的理解
  • 2-4,离散型随机变量
  • 3-1,分布函数的相关问题解读
  • 3-2,一个离散型随机变量求分布函数的例子
  • 3-3,一个几何相关概率的分布函数例题
  • 3-4,连续型随机变量
  • 3-5,连续型随机变量的例题
  • 4-1,三种常见的连续型随机变量
  • 4-2,随机变量函数的分布的例题解析
  • 4-3,随机变量的单调函数的密度函数公式推导
  • 5-1,二维随机变量的分布函数
  • 5-2,离散型二维随机变量
  • 5-3,连续型二维随机变量
  • 5-4,二维连续随机变量一个稍微复杂的例题
  • 6-1,二维随机变量的边际分布的公式推导
  • 6-2,边际密度例题
  • 6-3,条件分布,条件密度
  • 7-1,随机变量的独立性
  • 7-2,随机变量和的分布理论
  • 7-3,和的密度的例题,如何确定积分限
  • 8-1,数学期望的引入和概念
  • 8-2,常见分布的数学期望求解
  • 8-3,随机变量函数的数学期望,例题
  • 10-1, 大数定理和中心极限定理思想介绍
  • 10-2, 概率论部分题型解解析
  • 9-3, 协方差和相关系数
  • 9-1, 方差
  • 9-2, 切贝雪夫不等式的证明
  • 11-4, 正态总体的统计量的分布
  • 11-3, 常用的统计分布, 卡方、t, F分布
  • 11-2, 常用统计量
  • 11-1, 梳理统计开篇, 随机样本
  • 12-2, 最大似然估计
  • 12-1, 矩估计
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