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  • 1.1 随机试验与随机事件
  • 1.2 古典概型
  • 1.3 事件间的关系与事件的运算
  • 1.4 两个著名的例子
  • 2.1 条件概率
  • 2.2 条件概率的三个重要计算公式
  • 2.3 事件的独立性
  • 2.4 应用实例
  • 3.1.随机变量及分布函数
  • 3.2 离散型随机变量
  • 3.3 分布函数的性质与特殊的例子
  • 3.4 概率论所需微积分要点回顾
  • 4.1 二项分布与负二项分布
  • 4.2 泊松分布
  • 4.3 几何分布与指数分布
  • 4.4 正态分布
  • 5.1 随机变量函数的分布
  • 5.2 随机变量的数学期望
  • 5.3 随机变量的方差
  • 5.4 原点矩与中心矩
  • 5.5 期望和方差的一些补充性质
  • 6.1二项分布与泊松分布的期望与方差
  • 6.2 几何分布的期望与方差
  • 6.3 均匀、指数和正态分布的期望与方差
  • 6.4 随机变量数学期望的应用实例
  • 7.1多维随机变量
  • 7.2. 常见多维随机变量举例
  • 7.3 随机变量的独立性
  • 7.4 独立随机变量期望和方差的性质
  • 8.1条件分布
  • 8.2 条件期望
  • 8.3 全期望公式(上)
  • 8.4 全期望公式(下)
  • 9.1. 随机变量函数的期望
  • 9.2 协方差
  • 9.3 相关系数
  • 9.4 相关与独立
  • 10.1. 独立随机变量和的分布
  • 10.2 独立正态分布和的分布
  • 10.3 最大值、最小值分布
  • 10.4 顺序统计量
  • 11.1 正态分布的相关与独立
  • 11.2 边缘密度均为正态,联合分布不是二元正态的例子
  • 11.3 二项分布的正态近似
  • 11.4 正态近似计算实例
  • 12.1大数定律
  • 12.2 中心极限定理
  • 12.3 蒙特卡洛(Monte Carlo)算法
  • 12.4 伪随机数和随机模拟
  • 13.1 统计学实例
  • 13.2.总体与样本
  • 13.3 常用统计量
  • 13.4 三种重要的统计分布和分位数
  • 14.1参数的矩估计法
  • 14.2参数的极大似然估计法
  • 14.3 参数点估计的无偏性和有效性
  • 14.4 参数点估计应用实例
  • 15.1 区间估计的基本思想
  • 15.2 区间估计的构造方法
  • 15.3 两个正态总体的区间估计
  • 15.4 大样本置信区间
  • 16.1 假设检验问题的提示和标准步骤
  • 16.2 假设检验问题的两类错误和P值
  • 16.3 单个正态总体参数的假设检验
  • 16.4 拟合优度检验
  • 应用实例:利用条件概率计算网球比赛胜率
  • 应用实例:利用期望的计算性质分析快速排序算法的平均计算量
  • 习题1:事件
  • 习题1:分布函数
  • 习题1:正态
  • 习题1:指数与二项
  • 习题2:随机变量函数的分布
  • 习题2:指数分布期望
  • 习题2:切比雪夫不等式
  • 习题2:二元离散
  • 习题2:协方差
  • 习题2:二元特征
  • 习题3:统计量
  • 习题3:无偏估计
  • 习题3:点估计
  • 习题3:假设检验
  • 习题4:选择
  • 习题4:填空
  • 习题:大题
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