本课程系统讲解概率论与数理统计的核心理论与方法。内容涵盖概率论基础、随机变量及其分布、多维随机变量、数字特征、大数定律与中心极限定理，以及数理统计的基本概念、参数估计和假设检验。课程旨在帮助学生建立扎实的理论基础，掌握处理随机现象和数据分析的基本工具。

绪论
第1章 概率论的基本概念
第2章 随机变量及其分布
第3章 多维随机变量及其分布
第4章 随机变量的数字特征
第5章 大数定律与中心极限定理
第6章 数理统计的基本概念
第7章 参数估计
第8章 假设检验




├─{01}--绪论
│ [1.1]--绪论(1).mp4
│
├─{02}--第1章概率论的基本概念
│ │ [2.1]--1.1随机事件与样本空间.mp4
│ │ [2.2]--1.2事件的关系与事件的运算.mp4
│ │ [2.5]--1.5事件的独立性修改.mp4
│ │
│ ├─{03}--1.3随机事件的概率
│ │ [2.3.1]--1.3.1频率与概率.mp4
│ │ [2.3.2]--1.3.2古典概型.mp4
│ │ [2.3.3]--1.3.3几何概型.mp4
│ │
│ └─{04}--1.4条件概率
│ [2.4.1]--1.4.1条件概率公式.mp4
│ [2.4.2]--1.4.2全概率公式（2020修改）.mp4
│ [2.4.3]--1.4.3贝叶斯公式.mp4
│
├─{03}--第2章随机变量及其分布
│ │ [3.1]--2.1随机变量的概念.mp4
│ │ [3.3]--2.3随机变量的分布函数（2020修改）.mp4
│ │ [3.5]--2.5一维随机变量的函数的分布.mp4
│ │
│ ├─{02}--2.2离散型随机变量及其概率分布律
│ │ [3.2.1]--2.2.1两点分布和二项分布.mp4
│ │ [3.2.2]--2.2.2泊松分布、几何分布、超几何分布.mp4
│ │
│ └─{04}--2.4连续型随机变量
│ [3.4.1]--2.4.1.mp4
│ [3.4.2]--2.4.2均匀分布和指数分布.mp4
│ [3.4.3]--2.4.3正态分布.mp4
│
├─{04}--第3章多维随机变量及其分布
│ │ [4.4]--3.4条件分布.mp4
│ │
│ ├─{01}--3.1二维随机变量
│ │ [4.1.1]--3.1.1二维随机变量及其分布函数.mp4
│ │ [4.1.2]--3.1.2二维离散型随机变量.mp4
│ │ [4.1.3]--3.1.3二维连续型随机变量.mp4
│ │ [4.1.4]--3.1.4二维常用分布、n维随机变量的概念.mp4
│ │
│ ├─{02}--3.2边缘分布
│ │ [4.2.1]--3.2.1边缘分布函数、边缘分布律.mp4
│ │ [4.2.2]--3.2.2连续型随机变量的边缘分布.mp4
│ │
│ ├─{03}--3.3随机变量的独立性
│ │ [4.3.1]--3.3.1随机变量的独立性（上）.mp4
│ │ [4.3.2]--3.3.2随机变量的独立性（下）.mp4
│ │
│ └─{05}--3.5二维随机变量的函数的分布
│ [4.5.1]--3.5.1二维随机变量函数的分布.mp4
│ [4.5.2]--3.5.2Z=X+Y的分布.mp4
│ [4.5.3]--3.5.3max(X,Y)与min(X,Y)的分布.mp4
│
├─{05}--第4章随机变量的数字特征
│ │ [5.3]--4.3几种常见分布的数学期望和方差.mp4
│ │ [5.4]--4.4数学期望和方差的应用简介.mp4
│ │
│ ├─{01}--4.1随机变量的数学期望
│ │ [5.1.1]--4.1.1离散型随机变量的数学期望.mp4
│ │ [5.1.2]--4.1.2连续型随机变量的数学期望.mp4
│ │ [5.1.3]--4.1.3随机变量函数的数学期望.mp4
│ │ [5.1.4]--4.1.4数学期望的性质.mp4
│ │
│ ├─{02}--4.2随机变量的方差与标准差
│ │ [5.2.1]--4.2.1方差与标准差的定义.mp4
│ │ [5.2.2]--4.2.2方差的性质.mp4
│ │
│ └─{05}--4.5协方差、相关系数、矩
│ [5.5.1]--4.5.1协方差.mp4
│ [5.5.2]--4.5.2相关系数、矩.mp4
│
├─{06}--第5章大数定律与中心极限定理
│ ├─{01}--5.1切比雪夫不等式
│ │ [6.1.1]--5.1.1依概率收敛、切比雪夫不等式.mp4
│ │ [6.1.2]--5.1.2伯努利大数定律.mp4
│ │ [6.1.3]--5.1.3切比雪夫大数定律、辛钦大数定律.mp4
│ │
│ └─{02}--5.2中心极限定理
│ [6.2.1]--5.2.1棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理.mp4
│ [6.2.2]--5.2.2独立同分布中心极限定理(2020修改).mp4
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├─{07}--第6章数理统计的基本概念
│ │ [7.1]--6.1总体与样本.mp4
│ │ [7.2]--6.2统计量.mp4
│ │
│ └─{03}--6.3抽样分布
│ [7.3.1]--6.3.1χ2分布.mp4
│ [7.3.2]--6.3.2t分布.mp4
│ [7.3.3]--6.3.3（上侧）a分位数.mp4
│ [7.3.4]--6.3.4抽样定理.mp4
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├─{08}--第7章参数估计
│ │ [8.2]--7.2估计量的评选标准.mp4
│ │ [8.4]--7.4单侧置信限.mp4
│ │
│ ├─{01}--7.1参数的点估计
│ │ [8.1.1]--7.1.1矩估计.mp4
│ │ [8.1.2]--7.1.2最大似然估计.mp4
│ │
│ └─{03}--7.3区间估计
│ [8.3.1]--7.3.1置信区间的概念.mp4
│ [8.3.2]--7.3.2单个正态总体均值、方差的置信区间.mp4
│ [8.3.3]--7.3.3两个正态总体均值差、方差比的置信区间.mp4
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└─{09}--第8章假设检验
├─{01}--8.1假设检验的基本思想和概念
│ [9.1.1]--8.1.1假设检验的基本思想.mp4
│ [9.1.2]--8.1.2假设检验的相关概念.mp4
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└─{02}--8.2正态总体参数的假设检验
[9.2.1]--8.2.1单个正态总体均值的假设检验（Z检验、t检验）.mp4
[9.2.2]--8.2.2单个正态总体方差的假设检验（χ2检验）.mp4
[9.2.3]--8.2.3两个正态总体参数的假设检验.mp4