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  • 绪论
  • 第01讲 样本空间,随机事件
  • 第02讲 事件的相互关系及运算
  • 第03讲 频率
  • 第04讲 概率
  • 第05讲 等可能概型(古典概型)
  • 第06讲 条件概率(一)
  • 第06讲 条件概率(二)
  • 第07讲 全概率公式与贝叶斯公式(一)
  • 第07讲 全概率公式与贝叶斯公式(二)
  • 第08讲 事件独立性(一)
  • 第08讲 事件独立性(二)
  • 第09讲 随机变量(一)
  • 第09讲 随机变量(二)
  • 第10讲 离散型随机变量(一)
  • 第10讲 离散型随机变量(二)
  • 第11讲 分布函数(一)
  • 第11讲 分布函数(二)
  • 第11讲 分布函数(三)
  • 第12讲 连续型随机变量及其概率密度(一)
  • 第12讲 连续型随机变量及其概率密度(二)
  • 第13讲 均匀分布与指数分布(一)
  • 第13讲 均匀分布与指数分布(二)
  • 第14讲 正态分布(二)
  • 第14讲 正态分布(一)
  • 第15讲 随机变量函数的分布(一)
  • 第15讲 随机变量函数的分布(二)
  • 第16讲 二元随机变量,离散型随机变量分布律
  • 第17讲 二元离散型随机变量边际分布律与条件分布律(一)
  • 第17讲 二元离散型随机变量边际分布律与条件分布律(二)
  • 第18讲 二元随机变量分布函数、边际分布函数及条件分布函数(一)
  • 第18讲 二元随机变量分布函数、边际分布函数及条件分布函数(二)
  • 第19讲 二元连续型随机变量,联合概率密度
  • 第20讲 二元连续型随机变量边际概率密度
  • 第21讲 二元连续型随机变量条件概率密度(一)
  • 第21讲 二元连续型随机变量条件概率密度(二)
  • 第22讲 二元均匀分布,二元正态分布
  • 第23讲 随机变量的独立性(一)
  • 第23讲 随机变量的独立性(二)
  • 第24讲 二元随机变量函数的分布
  • 第25讲 Z=X+Y的分布(一)
  • 第25讲 Z=X+Y的分布(二)
  • 第26讲 max(X,Y)和min(X,Y)的分布
  • 第27讲 随机变量的数学期望(一)
  • 第27讲 随机变量的数学期望(二)
  • 第28讲 随机变量函数的数学期望(一)
  • 第28讲 随机变量函数的数学期望(二)
  • 第29讲 数学期望的性质
  • 第30讲 方差定义和计算公式
  • 第31讲 方差的性质(一)
  • 第31讲 方差的性质(二)
  • 第32讲 协方差与相关系数(一)
  • 第32讲 协方差与相关系数(二)
  • 第33讲 不相关与独立
  • 第34讲 矩,协方差矩阵,多元正态分布的性质
  • 第35讲 依概率收敛,切比雪夫不等式
  • 第36讲 大数定律(一)
  • 第36讲 大数定律(二)
  • 第37讲 中心极限定理
  • 第38讲 总体,样本
  • 第39讲 统计量,常用统计量
  • 第40讲 χ2分布
  • 第41讲 t分布,F分布
  • 第42讲 单个正态总体的抽样分布
  • 第43讲 两个正态总体的抽样分布
  • 第44讲 矩估计
  • 第45讲 极大似然估计(一)
  • 第45讲 极大似然估计(二)
  • 第46讲 估计量的评价准则,无偏性
  • 第47讲 有效性,均方误差
  • 第54讲 假设检验的基本思想(一)
  • 第54讲 假设检验的基本思想(二)
  • 第55讲 单个正态总体均值假设检验(标准差已知,Z检验)
  • 第56讲 单个正态总体均值假设检验(标准差未知,t检验)
  • 第57讲 单个正态总体参数假设检验(成对数据和参数σ的检验)
  • 第58讲 两个正态总体参数假设检验(比较两个正态总体均值的检验)
  • 第59讲 两个正态总体参数假设检验(比较两个正态总体方差的检验)
  • 第60讲 拟合优度检验
  • 第63讲 一元线性回归(参数估计)
  • 第64讲 一元线性回归(模型检验与应用)
  • 猜你喜欢
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