概率论与数理统计 电子科技大学

内容简介:
本课程由电子科技大学概率论与数理统计课程组集体录制。作为四川省精品课程和网络精品资源共享课程,本课程针对工科学生概率统计的应用问题进行授课,旨在培养学生知识的应用能力及解决实际问题的能力。绝大部分教师拥有多年丰富的教学经验和不同的科研背景,将为同学们展现丰富多彩的实战内容。
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免费
课程介绍
第一周 概率论的基本概念(一) 1.1随机事件与随机变量 视频1.1_1 随机现象及其统计规律性
第一周 概率论的基本概念(一) 1.1随机事件与随机变量 视频1.1_2 样本空间和随机事件
第一周 概率论的基本概念(一) 1.1随机事件与随机变量 视频1.1_3 事件之间的关系及其基本运算
第一周 概率论的基本概念(一) 1.2概率 视频1.2_1 频率与概率
第一周 概率论的基本概念(一) 1.2概率 视频1.2_2 概率的公理化定义
第一周 概率论的基本概念(一) 1.2概率 视频1.2_3 概率的基本性质
第二周 概率论的基本概念(二) 1.3 条件概率 视频1.3_1 条件概率的概念
第二周 概率论的基本概念(二) 1.3 条件概率 视频1.3_2 概率乘法公式
第二周 概率论的基本概念(二) 1.3 条件概率 视频1.3_3 全概率公式
第二周 概率论的基本概念(二) 1.3 条件概率 视频1.3_4 贝叶斯公式
第二周 概率论的基本概念(二) 1.4 事件的独立性 视频1.4 事件的独立性及相关计算
第二周 概率论的基本概念(二) 第一章 概率论的基本概念 习题课 视频 第一章习题课(上)
第二周 概率论的基本概念(二) 第一章 概率论的基本概念 习题课 视频 第一章习题课(下)
第三周 随机变量的分布(一) 2.1 随机变量的分布函数 视频2.1_1 随机变量
第三周 随机变量的分布(一) 2.1 随机变量的分布函数 视频2.1_2 分布函数
第三周 随机变量的分布(一) 2.2 离散型随机变量 视频2.2_1 离散型随机变量的概念
第三周 随机变量的分布(一) 2.2 离散型随机变量 视频2.2_2 贝努利概型和二项分布
第三周 随机变量的分布(一) 2.2 离散型随机变量 视频2.2_3 泊松分布
第四周 随机变量的分布(二) 2.3 连续型随机变量 视频2.3_1 连续型随机变量的概念(上)
第四周 随机变量的分布(二) 2.3 连续型随机变量 视频2.3_2 连续型随机变量的概念(下)
第四周 随机变量的分布(二) 2.3 连续型随机变量 视频2.3_3 均匀分布
第四周 随机变量的分布(二) 2.3 连续型随机变量 视频2.3_4 指数分布
第四周 随机变量的分布(二) 2.3 连续型随机变量 视频2.3_5 正态分布的概率分布
第四周 随机变量的分布(二) 第二章 随机变量的分布 习题课 视频 第二章习题课
第五周 多维随机变量(一) 3.1 二维随机变量及其分布 视频3.1_1 多维随机变量的概念
第五周 多维随机变量(一) 3.1 二维随机变量及其分布 视频3.1_2 二维随机变量的联合分布函数及性质
第五周 多维随机变量(一) 3.1 二维随机变量及其分布 视频3.1_3 联合分布律的概念及性质
第五周 多维随机变量(一) 3.1 二维随机变量及其分布 视频3.1_4 联合概率密度的概念及性质
第五周 多维随机变量(一) 3.1 二维随机变量及其分布 视频3.1_5 二维随机变量的边缘分布与联合分布的关系
第六周 多维随机变量(二) 3.2 随机变量的独立性 视频3.2 随机变量的独立性
第六周 多维随机变量(二) 3.3 条件分布 视频3.3_1 条件分布(离散型)
第六周 多维随机变量(二) 3.3 条件分布 视频3.3_2 条件分布(连续型)
第六周 多维随机变量(二) 3.4 随机变量的函数及其分布 视频3.4_1 随机变量函数的分布(上)
第六周 多维随机变量(二) 3.4 随机变量的函数及其分布 视频3.4_2 随机变量函数的分布(下)
第六周 多维随机变量(二) 第三章多维随机变量习题课 视频 第三章习题课(上)
第六周 多维随机变量(二) 第三章多维随机变量习题课 视频 第三章习题课(中)
第六周 多维随机变量(二) 第三章多维随机变量习题课 视频 第三章习题课(下)
第七周 随机变量的数字特征 4.1 数学期望 视频4.1_1 随机变量的数学期望和概率意义(1)
第七周 随机变量的数字特征 4.1 数学期望 视频4.1_1 随机变量的数学期望和概率意义(2)
第七周 随机变量的数字特征 4.1 数学期望 视频4.1_2 数学期望的性质
第七周 随机变量的数字特征 4.2 随机变量的方差 视频4.2_1 随机变量的方差的概念和概率意义
第七周 随机变量的数字特征 4.2 随机变量的方差 视频4.2_2 方差的性质
第七周 随机变量的数字特征 4.3 协方差、相关系数和矩 视频4.3_1 矩、协方差和相关系数的概念
第七周 随机变量的数字特征 4.3 协方差、相关系数和矩 视频4.3_2 相关系数的性质
第七周 随机变量的数字特征 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
第八周 大数定律和中心极限定理 5.1 依概率收敛的意义 视频5.1 依概率收敛的意义
第八周 大数定律和中心极限定理 5.2 大数定律 视频5.2_1 切比雪夫不等式及切比雪夫大数定律
第八周 大数定律和中心极限定理 5.2 大数定律 视频5.2_2 独立同分布大数定律和贝努里大数定律
第八周 大数定律和中心极限定理 5.3 依分布收敛的概念 视频5.3 依分布收敛的概念
第八周 大数定律和中心极限定理 5.4 中心极限定理 视频5.4_1 独立同分布的中心极限定理
第八周 大数定律和中心极限定理 5.4 中心极限定理 视频5.4_2 棣莫孚—拉普拉斯中心极限定理
第八周 大数定律和中心极限定理 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
第九周 数理统计的基本概念 6.1 总体、样本与统计量 视频6.1_1 总体、样本的概念
第九周 数理统计的基本概念 6.1 总体、样本与统计量 视频6.1_2 统计量及样本矩的概念及计算
第九周 数理统计的基本概念 6.2 抽样分布 视频6.2_1 卡方分布结构定理及查表计算
第九周 数理统计的基本概念 6.2 抽样分布 视频6.2_2 t分布结构定理及查表计算
第九周 数理统计的基本概念 6.2 抽样分布 视频6.2_3 F分布结构定理及查表计算
第九周 数理统计的基本概念 6.2 抽样分布 视频6.2_4 单个正态总体的抽样分布定理
第九周 数理统计的基本概念 6.2 抽样分布 视频6.2_5 两个正态总体的抽样分布定理
第九周 数理统计的基本概念 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
第十周 参数估计 7.1 参数的点估计 视频7.1_1 点估计及矩估计法
第十周 参数估计 7.1 参数的点估计 视频7.1_2 极大似然估计法
第十周 参数估计 7.2 估计量的优良性准则 视频7.2 估计量的优良性准则
第十周 参数估计 7.3 区间估计 视频7.3_1 区间估计的概念和思想
第十周 参数估计 7.3 区间估计 视频7.3_2 正态总体参数的区间估计
第十周 参数估计 第七章 参数估计 习题课 视频 第七章习题课
第十一周 假设检验 8.1 假设检验的基本概念 视频8.1_1 假设检验的思想
第十一周 假设检验 8.1 假设检验的基本概念 视频8.1_2 假设检验可能发生的两类错误
第十一周 假设检验 8.2 正态总体的假设检验 视频8.2_1 单个正态总体的均值与方差的假设检验
第十一周 假设检验 8.2 正态总体的假设检验 视频8.2_2 两个正态总体的均值与方差的假设检验
第十一周 假设检验 第八章 假设检验 习题课 视频 第八章习题课
第十二周 回归分析 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
第十二周 回归分析 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
第十二周 回归分析 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
第十二周 回归分析 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
第十二周 回归分析 第九章 回归分析 习题课 视频第九章 回归分析习题课
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