概率论与数理统计-概率论与数理统计核心精讲
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更新日期: 2025-05-02

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本课程系统讲解概率论与数理统计的核心内容。课程从随机事件与概率基础出发,逐步深入介绍一维及多维随机变量的分布与性质,进而探讨随机变量的数字特征、极限定理,最后学习参数估计的基本方法。旨在帮助学生建立扎实的理论基础,掌握处理随机现象与数据分析的关键工具。

视频课程目录:
1. 随机事件与概率
2. 一维随机变量及其分布
3. 多维随机变量及其分布
4. 随机变量的数字特征
5. 参数估计




├─{01}--随机事件与概率
│ [1.1]--概率论与数理统计(修改版).mp4
│ [1.2]--事件的关系与运算.3.mp4
│ [1.3]--概率的统计定义和古典定义.3.mp4
│ [1.4]--概率的几何定义和公理化定义.3.mp4
│ [1.5]--概率的加法和减法公式.3.mp4
│ [1.6]--条件概率和乘法公式.3.mp4
│ [1.7]--全概率公式和贝叶斯公式.3.mp4
│ [1.8]--事件的独立性.3.mp4
│ [1.9]--项概率公式.3.mp4

├─{02}--一维随机变量及其分布
│ [2.1]--2.1随机变量及其分布函数.mp4
│ [2.2]--离散型随机变量及其性质.1.mp4
│ [2.3]--常见离散型随机变量的分布.1.mp4
│ [2.4]--连续型随机变量的定义与性质.1.mp4
│ [2.5]--常见的连续型分布.1.mp4
│ [2.6]--随机变量的函数及其分布.1.mp4

├─{03}--多维随机变量及其分布
│ [3.1]--多维随机变量及其分布1.mp4
│ [3.2]--二维离散型随机变量及其分布.mp4
│ [3.3]--二维连续型随机变量的联合分布.mp4
│ [3.4]--二维连续型随机变量的边缘分布1.mp4
│ [3.5]--随机变量的独立性1.mp4
│ [3.6]--两个随机变量和的分布.mp4

├─{04}--随机变量的数字特征
│ [4.1]--数学期望的定义及其常见分布的期望-end.mp4
│ [4.2]--随机变量函数的期望、期望的性质-end.mp4
│ [4.3]--方差的定义、性质及其常见分布的方差-end.mp4
│ [4.4]--协方差和相关系数-end.mp4
│ [4.5]--大数定律-end.mp4
│ [4.6]--中心极限定理-end.mp4

└─{05}--参数估计
[5.1]--6.1参数估计概括-end.mp4
[5.2]--点估计和矩估计-end.mp4
[5.3]--最大似然估计-end.mp4
[5.4]--估计量的评选标准-end.mp4
[5.5]--区间估计的概念-end.mp4
[5.6]--单个正态总体的置信区间-end.mp4


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