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概率论与数理统计 同济大学
- 内容简介:
- 你知道全概公式的奥妙吗？你知道二项分布的实践背景吗？你知道正态分布为什么无处不在吗？你知道怎样描述来自试验的一组数据吗？你知道孟德尔遗传定律的检验借力了什么统计原理吗？你知道父与子的身高揭示了变量间既不确定又具有相关性的统计关系可以怎样来解释吗？来加入我们的学习吧、你会找到答案！
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- 免费
课程介绍
| 第一周 随机事件与概率（1） | 1.1 随机事件 | 1.1.1 样本空间和随机事件 |
| 第一周 随机事件与概率（1） | 1.1 随机事件 | 1.1.2 随机事件之间的关系和运算 |
| 第一周 随机事件与概率（1） | 1.2 等可能概型 | 1.2.1 古典概型 |
| 第一周 随机事件与概率（1） | 1.2 等可能概型 | 1.2.2 几何概型 |
| 第一周 随机事件与概率（1） | 1.3 频率与概率 | 1.3.1 频率与概率 |
| 第二周 随机事件与概率（2） | 2.1 概率的公理化定义及性质 | 2.1_1 概率的公理化定义及性质 |
| 第二周 随机事件与概率（2） | 2.2 条件概率与随机事件的独立性 | 2.2_1 条件概率 |
| 第二周 随机事件与概率（2） | 2.2 条件概率与随机事件的独立性 | 2.2_2 随机事件的独立性和贝努利概型 |
| 第二周 随机事件与概率（2） | 2.3 全概率公式和贝叶斯公式 | 2.3_1 全概率公式和贝叶斯公式 |
| 第三周 离散型随机变量及其分布（1） | 3.1 随机变量的定义 | 3.1_1 随机变量的定义 |
| 第三周 离散型随机变量及其分布（1） | 3.2 概率函数 | 3.2_1 离散型随机变量的概率函数 |
| 第三周 离散型随机变量及其分布（1） | 3.3 常用离散型随机变量 | 3.3_1 常用离散型随机变量及其分布（1） |
| 第三周 离散型随机变量及其分布（1） | 3.3 常用离散型随机变量 | 3.3_2 常用离散型随机变量及其分布（2） |
| 第四周 离散型随机变量及其分布（2） | 4.1 二维随机变量及其分布 | 4.1_1 二维离散型随机变量及其分布 |
| 第四周 离散型随机变量及其分布（2） | 4.2 随机变量的独立性和条件分布 | 4.2_1 随机变量的独立性和条件分布 |
| 第四周 离散型随机变量及其分布（2） | 4.3 随机变量函数的分布 | 4.3_1 离散型随机变量函数的分布 |
| 第四周 离散型随机变量及其分布（2） | 4.3 随机变量函数的分布 | 4.3_2 离散型随机变量的分布可加性 |
| 第五周 一维连续型随机变量及其分布 | 5.1 基本概念 | 5.1.1 引入 |
| 第五周 一维连续型随机变量及其分布 | 5.1 基本概念 | 5.1.2 一维分布函数及其性质 |
| 第五周 一维连续型随机变量及其分布 | 5.1 基本概念 | 5.1.3 概率密度函数（1） |
| 第五周 一维连续型随机变量及其分布 | 5.1 基本概念 | 5.1.4 概率密度函数（2） |
| 第五周 一维连续型随机变量及其分布 | 5.2 常见一维连续型分布 | 5.2.1 均匀分布和指数分布 |
| 第五周 一维连续型随机变量及其分布 | 5.2 常见一维连续型分布 | 5.2.2 正态分布（1） |
| 第五周 一维连续型随机变量及其分布 | 5.2 常见一维连续型分布 | 5.2.3 正态分布（2） |
| 第六周 二维连续型随机变量及其分布 | 6.1 二维连续型随机变量 | 6.1.1 二维分布函数及性质 |
| 第六周 二维连续型随机变量及其分布 | 6.1 二维连续型随机变量 | 6.1.2 联合密度函数及两个常见分布 |
| 第六周 二维连续型随机变量及其分布 | 6.2 二维连续型分布 | 6.2.1 边缘密度函数 |
| 第六周 二维连续型随机变量及其分布 | 6.2 二维连续型分布 | 6.2.2 随机变量的相互独立性 |
| 第六周 二维连续型随机变量及其分布 | 6.2 二维连续型分布 | 6.2.3 条件密度函数 |
| 第七周 随机变量函数的分布 | 7.1 一维随机变量函数的分布 | 7.1.1 一维随机变量函数的分布 |
| 第七周 随机变量函数的分布 | 7.2 二维随机变量函数的分布 | 7.2.1 随机变量和的分布 |
| 第七周 随机变量函数的分布 | 7.2 二维随机变量函数的分布 | 7.2.2 特定情形下的函数的分布 |
| 第八周 随机变量的数字特征（1） | 8.1 数学期望的定义 | 8.1 数学期望的定义（视频） |
| 第八周 随机变量的数字特征（1） | 8.1 数学期望的定义 | 8.2 数学期望的应用（视频） |
| 第八周 随机变量的数字特征（1） | 8.1 数学期望的定义 | 8.3常用随机变量的数学期望（视频） |
| 第八周 随机变量的数字特征（1） | 8.1 数学期望的定义 | 8.4 随机变量函数的数学期望 |
| 第八周 随机变量的数字特征（1） | 8.1 数学期望的定义 | 8.5 数学期望的性质（视频） |
| 第八周 随机变量的数字特征（1） | 8.4 随机变量函数的数学期望 | 8.4 随机变量函数的数学期望(视频) |
| 第八周 随机变量的数字特征（1） | 8.5 数学期望的性质 | 8.5 数学期望的性质（视频） |
| 第九周 随机变量的数字特征（2） | 9.1 方差定义及常见分布的方差 | 9.1 方差定义及常见分布的方差（视频） |
| 第九周 随机变量的数字特征（2） | 9.2 方差性质 | 9.2 方差性质（视频） |
| 第九周 随机变量的数字特征（2） | 9.3 协方差 | 9.3 协方差（视频） |
| 第九周 随机变量的数字特征（2） | 9.4 相关系数及不相关与相互独立的关系 | 9.4 相关系数及不相关与相互独立的关系（视频） |
| 第十周 大数定律与中心极限定理 | 10.1 矩与切比雪夫不等式 | 10.1 矩与切比雪夫不等式(视频) |
| 第十周 大数定律与中心极限定理 | 10.2 依概率收敛 | 10.2 依概率收敛(视频) |
| 第十周 大数定律与中心极限定理 | 10.3 大数定律 | 10.3 大数定律(视频) |
| 第十周 大数定律与中心极限定理 | 10.4 中心极限定理 | 10.4 中心极限定理(视频) |
| 第十一周 数理统计的基本概念 | 11.1 总体和样本 | 11.1 总体和样本 |
| 第十一周 数理统计的基本概念 | 11.2 统计量 | 11.2.1 统计量的定义及常用统计量 |
| 第十一周 数理统计的基本概念 | 11.2 统计量 | 11.2.2 常用统计量的性质 |
| 第十一周 数理统计的基本概念 | 11.3 三大分布 | 11.3.1 卡方分布 |
| 第十一周 数理统计的基本概念 | 11.3 三大分布 | 11.3.2 t 分布 |
| 第十一周 数理统计的基本概念 | 11.3 三大分布 | 11.3.3 F 分布 |
| 第十一周 数理统计的基本概念 | 11.4 正态总体的抽样分布 | 11.4.1 单正态总体的抽样分布 |
| 第十一周 数理统计的基本概念 | 11.4 正态总体的抽样分布 | 11.4.2 双正态总体的抽样分布 |
| 第十二周 参数的点估计 | 12.1 点估计的定义及矩估计 | 点估计的定义及矩估计 |
| 第十二周 参数的点估计 | 12.2 极大似然估计 | 极大似然估计 |
| 第十二周 参数的点估计 | 12.3 估计量的评判标准 | 无偏性 |
| 第十二周 参数的点估计 | 12.3 估计量的评判标准 | 有效性和相合性 |
| 第十三周 参数的区间估计 | 13.1 置信区间的定义 | 置信区间的定义 |
| 第十三周 参数的区间估计 | 13.2 单正态总体参数的置信区间 | 单正态总体参数的置信区间 |
| 第十三周 参数的区间估计 | 13.3 双正态总体参数的置信区间 | 双正态总体参数的置信区间 |
| 第十四周 参数的假设检验 | 14.1 假设检验的原理 | 假设检验的原理 |
| 第十四周 参数的假设检验 | 14.2 正态总体参数的假设检验 | 正态总体参数的假设检验 |
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