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  • 01.绪论第一章
  • 02.样本空间与随机事件
  • 03.事件的关系
  • 04.事件的运算
  • 05.概率的定义
  • 06.概率的性质
  • 07.排列组合
  • 08.古典概型
  • 09.几何概型
  • 10.条件概率
  • 11.乘法公式
  • 12.全概率公式
  • 13.贝叶斯公式
  • 14.事件的独立性
  • 15随机变量的概念
  • 16.概率变量的分布函数
  • 17.离散型随机变量及其分布规律
  • 18.0-1分布与二项分布
  • 19.泊松分布
  • 20.连续型随机变量及其概率密度
  • 21.均匀分布与指数分布
  • 22.正态分布
  • 23.随机变量函数的分布
  • 24.正态分布的标准化
  • 25.二维随机变量及其分布函数
  • 26.二维离散型随机变量
  • 27二维连续型随机变量
  • 28.二维随机变量的边缘分布
  • 29.二维离散型随机变量的边缘分布律
  • 30.二维连续型随机变量的边缘概率密度
  • 31.随机变量的条件分布
  • 32.随机变量的相互独立性
  • 33.二维随机变量函数的分布
  • 34.几种常用分布的可加性
  • 35.最大值与最小值的分布
  • 36.n维随机变量
  • 37.数学期望的概念
  • 38.常用分布的数学期望
  • 39.一维随机变量函数的数学期望
  • 40.二维随机变量函数的数学期望
  • 41.数学期望的性质
  • 42.方差的概念与计算
  • 43.方差的性质
  • 44.常用分布的方差
  • 45.协方差
  • 46.相关系数、矩
  • 47.切不雪夫不等式
  • 48.切比雪夫大数定律
  • 49.伯努利大数定律与辛钦大数定律
  • 50.独立同分布的中心极限定理
  • 51.二项分布的正态近似
  • 52.总体与样本
  • 53.统计量
  • 54.卡方分布 t分布 f分布
  • 55.分位数
  • 56.单正态总体的抽样分布定理
  • 57.两正态总体的抽样分布定理
  • 58.参数估计的概念
  • 59.参数的矩估计
  • 60.参数的最大似然估计
  • 61.最大似然估计的计算
  • 62.估计量的无偏性和有效性
  • 63.估计量的相合性
  • 64.区间估计的概念
  • 65.单正态总体均值的区间估计
  • 66.单正态总体方差的区间估计
  • 67.双正态总体均值差的区间估计
  • 68.双正态总体方差比的区间估计
  • 69.单侧置信区间
  • 70.假设检验的基本原理
  • 71.假设检验的基本概念与方法
  • 72.单正态总体均值的检验
  • 73.假设检验的两类错误
  • 74.单正态总体方差的检验
  • 75.双正态总体均值差的检验
  • 76.双正态总体方差比的检验
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