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  • [1.1]-引言
  • [1.2]-1.1样本空间和随机事件
  • [1.3]-1.2事件的关系和运算
  • [1.4]-1.3古典概率
  • [1.5]-1.4几何概率和频率
  • [1.6]-1.5概率的公理化定义
  • [2.1]-1.6条件概率和乘法定理
  • [2.2]-1.7独立性
  • [2.3]-1.8全概率公式
  • [2.4]-1.9贝叶斯公式
  • [3.1]-2.1随机变量及离散型随机变量的定义
  • [3.2]-2.2重要的离散型随机变量1
  • [3.3]-2.3重要的离散型随机变量2
  • [3.4]-2.4随机变量的分布函数
  • [4.1]-2.5连续型随机变量及其概率密度
  • [4.2]-2.6重要的连续型随机变量
  • [4.3]-2.7随机变量函数的分布
  • [5.1]-3.1联合分布函数以及离散型随机向量
  • [5.2]-3.2二维连续型随机变量
  • [5.3]-3.3边缘分布函数和边缘分布律
  • [5.4]-3.4边缘密度函数
  • [6.1]-3.5独立性
  • [6.2]-3.6随机变量函数的分布
  • [6.3]-3.7随机变量和的分布
  • [6.4]-3.8最大值和最小值的分布
  • [7.1]-离散型随机变量的数学期望
  • [7.2]-连续型随机变量的数学期望
  • [7.3]-随机变量函数的数学期望
  • [7.4]-数学期望的性质和应用
  • [7.5]-方差的定义和性质
  • [7.6]-常见分布的方差及切比雪夫不等式
  • [8.1]-4.7协方差
  • [8.2]-4.8相关系数
  • [8.3]-4.9矩和协方差矩阵
  • [8.4]-5.1大数定理
  • [8.5]-5.2中心极限定理
  • [9.1]-6.1数理统计介绍
  • [9.2]-6.2统计中的基本概念:总体,样本
  • [9.3]-6.3统计量的定义和常用统计量
  • [9.4]-6.4χ2分布和t分布
  • [9.5]-6.5F分布及其分位数
  • [9.6]-6.6基于正态总体的抽样分布
  • [10.1]-7.1点估计的基本概念及矩估计方法
  • [10.2]-7.2最大似然估计方法
  • [10.3]-7.3最大似然估计例题
  • [10.4]-7.4估计量的评选标准无偏性
  • [10.5]-7.5估计量的评选标准有效性和相合性
  • [11.1]-7.6区间估计的基本概念
  • [11.2]-7.7单正态总体参数的区间估计
  • [11.3]-7.8双正态总体参数的区间估计
  • [11.4]-8.1假设检验的理论依据
  • [11.5]-8.2假设检验的基本概念
  • [12.1]-8.3假设检验的两类错误
  • [12.2]-8.4单正态总体均值双侧检验(方差已知)
  • [12.3]-8.5单正态总体均值单侧检验(方差已知)
  • [12.4]-8.6单正态总体均值检验(方差未知)
  • [12.5]-8.7单正态总体方差的检验
  • [12.6]-8.8双正态总体均值差的检验(方差已知)
  • [12.7]-8.9双正态总体均值差的检验(方差未知且相等)
  • [12.8]-8.10双正态总体方差比的检验
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