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本课程主要包括概率论与数理统计两大部分，共九章。概率论部分包括概率论的基本概念，一维和多维随机变量的分布，随机变量的数字特征和大数定律和中心极限定理；数理统计部分包括数理统计的基本概念，参数估计，假设检验和回归分析。
- 1.1随机事件与随机变量 - 视频1.11 随机现象及其统计规律性
- 1.1随机事件与随机变量 - 视频1.12 样本空间和随机事件
- 1.1随机事件与随机变量 - 视频1.13 事件之间的关系及其基本运算
- 1.2概率 - 视频1.21 频率与概率
- 1.2概率 - 视频1.22 概率的公理化定义
- 1.2概率 - 视频1.23 概率的基本性质
- 1.3 条件概率 - 视频1.31 条件概率的概念
- 1.3 条件概率 - 视频1.32 概率乘法公式
- 1.3 条件概率 - 视频1.33 全概率公式
- 1.3 条件概率 - 视频1.34 贝叶斯公式
- 1.4 事件的独立性 - 视频1.4 事件的独立性及相关计算
- 第一章 概率论的基本概念 习题课 - 视频 第一章习题课上
- 第一章 概率论的基本概念 习题课 - 视频 第一章习题课下
- 2.1 随机变量的分布函数 - 视频2.11 随机变量
- 2.1 随机变量的分布函数 - 视频2.12 分布函数
- 2.2 离散型随机变量 - 视频2.21 离散型随机变量的概念
- 2.2 离散型随机变量 - 视频2.22 贝努利概型和二项分布
- 2.2 离散型随机变量 - 视频2.23 泊松分布
- 2.3 连续型随机变量 - 视频2.31 连续型随机变量的概念(上
- 2.3 连续型随机变量 - 视频2.32 连续型随机变量的概念(下
- 2.3 连续型随机变量 - 视频2.33 均匀分布
- 2.3 连续型随机变量 - 视频2.34 指数分布
- 2.3 连续型随机变量 - 视频2.35 正态分布的概率分布
- 第二章 随机变量的分布 习题课 - 视频 第二章习题课
- 3.1 二维随机变量及其分布 - 视频3.11 多维随机变量的概念
- 3.1 二维随机变量及其分布 - 视频3.12 二维随机变量的联合分布函数及性质
- 3.1 二维随机变量及其分布 - 视频3.13 联合分布律的概念及性质
- 3.1 二维随机变量及其分布 - 视频3.14 联合概率密度的概念及性质
- 3.1 二维随机变量及其分布 - 视频3.15 二维随机变量的边缘分布与联合分布的关系
- 3.2 随机变量的独立性 - 视频3.2 随机变量的独立性
- 3.3 条件分布 - 视频3.31 条件分布(离散型)
- 3.3 条件分布 - 视频3.32 条件分布(连续型)
- 3.4 随机变量的函数及其分布 - 视频3.41 随机变量函数的分布上
- 3.4 随机变量的函数及其分布 - 视频3.42 随机变量函数的分布下
- 第三章多维随机变量习题课 - 视频 第三章习题课上
- 第三章多维随机变量习题课 - 视频 第三章习题课中
- 第三章多维随机变量习题课 - 视频 第三章习题课下
- 4.1 数学期望 - 视频4.11 随机变量的数学期望和概率意义1
- 4.1 数学期望 - 视频4.11 随机变量的数学期望和概率意义2
- 4.1 数学期望 - 视频4.12 数学期望的性质
- 4.2 随机变量的方差 - 视频4.21 随机变量的方差的概念和概率意义
- 4.2 随机变量的方差 - 视频4.22 方差的性质
- 4.3 协方差相关系数和矩 - 视频4.31 矩协方差和相关系数的概念
- 4.3 协方差相关系数和矩 - 视频4.32 相关系数的性质
- 第四章 随机变量的数字特征 习题课 - 视频 随机变量的数字特征 习题课
- 5.1 依概率收敛的意义 - 视频5.1 依概率收敛的意义
- 5.2 大数定律 - 视频5.21 切比雪夫不等式及切比雪夫大数定律
- 5.2 大数定律 - 视频5.22 独立同分布大数定律和贝努里大数定律
- 5.3 依分布收敛的概念 - 视频5.3 依分布收敛的概念
- 5.4 中心极限定理 - 视频5.41 独立同分布的中心极限定理
- 5.4 中心极限定理 - 视频5.42 棣莫孚拉普拉斯中心极限定理
- 第五章 大数定律和中心极限定理 习题课 - 视频 第五章习题课
- 6.1 总体样本与统计量 - 视频6.11 总体样本的概念
- 6.1 总体样本与统计量 - 视频6.12 统计量及样本矩的概念及计算
- 6.2 抽样分布 - 视频6.21 卡方分布结构定理及查表计算
- 6.2 抽样分布 - 视频6.22 t分布结构定理及查表计算
- 6.2 抽样分布 - 视频6.23 F分布结构定理及查表计算
- 6.2 抽样分布 - 视频6.24 单个正态总体的抽样分布定理
- 6.2 抽样分布 - 视频6.25 两个正态总体的抽样分布定理
- 第六章 数理统计的基本概念习题课 - 视频 数理统计的基本概念习题课
- 7.1 参数的点估计 - 视频7.11 点估计及矩估计法
- 7.1 参数的点估计 - 视频7.12 极大似然估计法
- 7.2 估计量的优良性准则 - 视频7.2 估计量的优良性准则
- 7.3 区间估计 - 视频7.31 区间估计的概念和思想
- 7.3 区间估计 - 视频7.32 正态总体参数的区间估计
- 第七章 参数估计 习题课 - 视频 第七章习题课
- 8.1 假设检验的基本概念 - 视频8.11 假设检验的思想
- 8.1 假设检验的基本概念 - 视频8.12 假设检验可能发生的两类错误
- 8.2 正态总体的假设检验 - 视频8.21 单个正态总体的均值与方差的假设检验
- 8.2 正态总体的假设检验 - 视频8.22 两个正态总体的均值与方差的假设检验
- 第八章 假设检验 习题课 - 视频 第八章习题课
- 9.1 回归分析的基本思想方法 - 视频9.1 回归分析的基本思想方法
- 9.2 一元线性回归的参数估计 - 视频9.2 一元线性回归的参数估计
- 9.3 线性显著性检验的方法 - 视频9.3 线性显著性检验的方法
- 9.4 非线性回归问题的线性化处理方法 - 视频9.4 非线性回归问题的线性化处理方法
- 第九章 回归分析 习题课 - 视频第九章 回归分析习题课
- 1.1随机事件与随机变量 - 视频1.11 随机现象及其统计规律性
- 1.1随机事件与随机变量 - 视频1.12 样本空间和随机事件
- 1.1随机事件与随机变量 - 视频1.13 事件之间的关系及其基本运算
- 1.2概率 - 视频1.21 频率与概率
- 1.2概率 - 视频1.22 概率的公理化定义
- 1.2概率 - 视频1.23 概率的基本性质
- 1.3 条件概率 - 视频1.31 条件概率的概念
- 1.3 条件概率 - 视频1.32 概率乘法公式
- 1.3 条件概率 - 视频1.33 全概率公式
- 1.3 条件概率 - 视频1.34 贝叶斯公式
- 1.4 事件的独立性 - 视频1.4 事件的独立性及相关计算
- 第一章 概率论的基本概念 习题课 - 视频 第一章习题课上
- 第一章 概率论的基本概念 习题课 - 视频 第一章习题课下
- 2.1 随机变量的分布函数 - 视频2.11 随机变量
- 2.1 随机变量的分布函数 - 视频2.12 分布函数
- 2.2 离散型随机变量 - 视频2.21 离散型随机变量的概念
- 2.2 离散型随机变量 - 视频2.22 贝努利概型和二项分布
- 2.2 离散型随机变量 - 视频2.23 泊松分布
- 2.3 连续型随机变量 - 视频2.31 连续型随机变量的概念(上
- 2.3 连续型随机变量 - 视频2.32 连续型随机变量的概念(下
- 2.3 连续型随机变量 - 视频2.33 均匀分布
- 2.3 连续型随机变量 - 视频2.34 指数分布
- 2.3 连续型随机变量 - 视频2.35 正态分布的概率分布
- 第二章 随机变量的分布 习题课 - 视频 第二章习题课
- 3.1 二维随机变量及其分布 - 视频3.11 多维随机变量的概念
- 3.1 二维随机变量及其分布 - 视频3.12 二维随机变量的联合分布函数及性质
- 3.1 二维随机变量及其分布 - 视频3.13 联合分布律的概念及性质
- 3.1 二维随机变量及其分布 - 视频3.14 联合概率密度的概念及性质
- 3.1 二维随机变量及其分布 - 视频3.15 二维随机变量的边缘分布与联合分布的关系
- 3.2 随机变量的独立性 - 视频3.2 随机变量的独立性
- 3.3 条件分布 - 视频3.31 条件分布(离散型)
- 3.3 条件分布 - 视频3.32 条件分布(连续型)
- 3.4 随机变量的函数及其分布 - 视频3.41 随机变量函数的分布上
- 3.4 随机变量的函数及其分布 - 视频3.42 随机变量函数的分布下
- 第三章多维随机变量习题课 - 视频 第三章习题课上
- 第三章多维随机变量习题课 - 视频 第三章习题课中
- 第三章多维随机变量习题课 - 视频 第三章习题课下
- 4.1 数学期望 - 视频4.11 随机变量的数学期望和概率意义1
- 4.1 数学期望 - 视频4.11 随机变量的数学期望和概率意义2
- 4.1 数学期望 - 视频4.12 数学期望的性质
- 4.2 随机变量的方差 - 视频4.21 随机变量的方差的概念和概率意义
- 4.2 随机变量的方差 - 视频4.22 方差的性质
- 4.3 协方差相关系数和矩 - 视频4.31 矩协方差和相关系数的概念
- 4.3 协方差相关系数和矩 - 视频4.32 相关系数的性质
- 第四章 随机变量的数字特征 习题课 - 视频 随机变量的数字特征 习题课
- 5.1 依概率收敛的意义 - 视频5.1 依概率收敛的意义
- 5.2 大数定律 - 视频5.21 切比雪夫不等式及切比雪夫大数定律
- 5.2 大数定律 - 视频5.22 独立同分布大数定律和贝努里大数定律
- 5.3 依分布收敛的概念 - 视频5.3 依分布收敛的概念
- 5.4 中心极限定理 - 视频5.41 独立同分布的中心极限定理
- 5.4 中心极限定理 - 视频5.42 棣莫孚拉普拉斯中心极限定理
- 第五章 大数定律和中心极限定理 习题课 - 视频 第五章习题课
- 6.1 总体样本与统计量 - 视频6.11 总体样本的概念
- 6.1 总体样本与统计量 - 视频6.12 统计量及样本矩的概念及计算
- 6.2 抽样分布 - 视频6.21 卡方分布结构定理及查表计算
- 6.2 抽样分布 - 视频6.22 t分布结构定理及查表计算
- 6.2 抽样分布 - 视频6.23 F分布结构定理及查表计算
- 6.2 抽样分布 - 视频6.24 单个正态总体的抽样分布定理
- 6.2 抽样分布 - 视频6.25 两个正态总体的抽样分布定理
- 第六章 数理统计的基本概念习题课 - 视频 数理统计的基本概念习题课
- 7.1 参数的点估计 - 视频7.11 点估计及矩估计法
- 7.1 参数的点估计 - 视频7.12 极大似然估计法
- 7.2 估计量的优良性准则 - 视频7.2 估计量的优良性准则
- 7.3 区间估计 - 视频7.31 区间估计的概念和思想
- 7.3 区间估计 - 视频7.32 正态总体参数的区间估计
- 第七章 参数估计 习题课 - 视频 第七章习题课
- 8.1 假设检验的基本概念 - 视频8.11 假设检验的思想
- 8.1 假设检验的基本概念 - 视频8.12 假设检验可能发生的两类错误
- 8.2 正态总体的假设检验 - 视频8.21 单个正态总体的均值与方差的假设检验
- 8.2 正态总体的假设检验 - 视频8.22 两个正态总体的均值与方差的假设检验
- 第八章 假设检验 习题课 - 视频 第八章习题课
- 9.1 回归分析的基本思想方法 - 视频9.1 回归分析的基本思想方法
- 9.2 一元线性回归的参数估计 - 视频9.2 一元线性回归的参数估计
- 9.3 线性显著性检验的方法 - 视频9.3 线性显著性检验的方法
- 9.4 非线性回归问题的线性化处理方法 - 视频9.4 非线性回归问题的线性化处理方法
- 第九章 回归分析 习题课 - 视频第九章 回归分析习题课