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概率论与数理统计

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  • 1.1课程发展概况及概率的三要素
  • 1.2古典概型
  • 1.3几何概率
  • 1.4条件概率与乘法公式
  • 1.5全概率公式
  • 1.6贝叶斯公式
  • 1.7事件的独立性及应用
  • 2.1随机变量及其分布
  • 2.2一维离散型随机变量的分布
  • 2.3泊松分布及泊松定理
  • 2.4均匀分布与指数分布
  • 2.5正态分布
  • 2.6连续型随机变量的分布
  • 3.1多维随机变量及分布（一）
  • 3.1多维随机变量及分布（二）
  • 3.2边缘分布律和边缘密度
  • 3.3条件分布与随机变量的独立性
  • 3.4随机变量极值的分布
  • 3.5随机变量和的分布
  • 3.6数形结合求解函数的分布
  • 4.1数学期望和方差的定义
  • 4.2数学期望和方差的应用
  • 4.3数学期望的线性性质及应用
  • 4.4方差的性质与协方差
  • 4.5标准化与相关系数
  • 5.1大数定律
  • 5.2中心极限定理
  • 6.1数理统计的基本概念
  • 6.2样本均值的分布
  • 6.3样本方差的分布
  • 7.1什么是参数估计
  • 7.2矩估计
  • 7.3似然原理与似然函数
  • 7.4连续型分布的似然估计
  • 7.5一类离散总体的似然估计
  • 7.6区间估计
  • 8.1假设检验的基本原理
  • 8.2两类错误
  • 8.3正态总体均值的检验
  • 8.4正态总体方差的检验
  • 8.5卡方拟合检验
  • 9.1一元线性回归（最小二乘估计）
  • 9.2一元线性回归（相关系数检验）
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