本课程《应用数学基础—线性代数与概率统计》系统讲解两大核心数学工具。线性代数部分涵盖行列式、矩阵、线性方程组、向量组及特征值等核心概念与运算，培养抽象思维与解决线性问题的能力。概率统计部分从随机事件与概率基础出发，深入讲解随机变量、分布、数字特征、参数估计与假设检验，为数据分析与不确定性建模奠定坚实基础。课程注重理论与应用结合，是理工科及经管领域的重要基础。

视频课程目录：
第1章 行列式
第2章 矩阵
第3章 线性方程组与向量
第4章 特征值与特征向量
第5章 随机事件及其概率
第6章 随机变量及其数字特征
第7章 随机向量及其数字特征
第8-11章 概率A（深化内容）
第12章 大数定律与中心极限定理
第13章 参数的点估计
第14章 参数的区间估计
第15章 假设检验




├─{01}--第1章行列式
│ #1.3#--图文.pdf
│ #1.5#--图文.pdf
│ [1.1]--1-二、三阶行列式(1).mp4
│ [1.2]--2-n阶行列式.mp4
│ [1.3.1]--3-行列式的性质(1).mp4
│ [1.3.2]--4-用行性质化上三角行列式(1).mp4
│ [1.4]--5-行列式按行（列）展开(1).mp4
│ [1.5]--6-克莱姆法则.mp4
│
├─{02}--第2章矩阵
│ #2.2#--图文.pdf
│ #2.3#--图文.pdf
│ #2.4#--图文.pdf
│ #2.5#--图文.pdf
│ [2.1]--第七讲_1.mp4
│ [2.2.1]--8-矩阵的线性运算、矩阵乘法(1).mp4
│ [2.2.2]--9-矩阵乘法的应用实例(2).mp4
│ [2.2.3]--10-转置、幂、行列式(1).mp4
│ [2.3]--11-逆矩阵.mp4
│ [2.4.1]--12-矩阵初等变换的概念.mp4
│ [2.4.2]--13-用行变换化行阶梯形和行最简形.mp4
│ [2.4.3]--14-用初等变换求逆矩阵.mp4
│ [2.5]--15-矩阵的秩(1).mp4
│
├─{03}--第3章线性方程组与向量
│ #3.1#--图文.pdf
│ #3.3#--图文.pdf
│ #3.4#--图文.pdf
│ #3.6#--图文.pdf
│ (3.5)--3.5n维向量空间.pdf
│ [3.1.1]--16-线性方程组的解（非齐次）.mp4
│ [3.1.2]--17-线性方程组的解（齐次）(1).mp4
│ [3.2]--第18课-n维向量.mp4
│ [3.3.1]--19-向量组的线性组合（片头没声音）.mp4
│ [3.3.2]--20-向量组的线性相关性.mp4
│ [3.4]--21-向量组的极大无关组与向量组的秩（题目漏字）.mp4
│ [3.6.1]--22-齐次线性方程组解的结构.mp4
│ [3.6.2]--23-非齐次线性方程组解的结构.mp4
│
├─{04}--第4章特征值与特征向量
│ #4.1#--图文.pdf
│ #4.2#--图文.pdf
│ (4.3)--4.3实对称矩阵的相似对角化.pdf
│ (4.4)--第十三讲二次型.pdf
│ [4.1]--24-矩阵的特征值与特征向量.mp4
│ [4.2]--25-矩阵的相似.mp4
│
├─{05}--第1章随机事件及其概率
│ [5.1]--1.1随机事件.mp4
│ [5.2.1]--1.2.1概率的公理化定义.mp4
│ [5.2.2]--1.2.3古典概型.mp4
│ [5.2.3]--1.2.4几何概型.mp4
│ [5.3.1]--概率-4-条件概率与乘法公式.mp4
│ [5.3.2]--概率-5-全概率与贝叶斯.mp4
│ [5.4.1]--1.4事件的独立性与伯努利试验（事件的独立性）.mp4
│ [5.4.2]--1.4事件的独立性与伯努利试验（伯努利试验）.mp4
│
├─{06}--第2章随机变量及其数字特征
│ [6.1]--2.1随机变量及分布函数.mp4
│ [6.2.1]--2.2.1离散型随机变量的分布律.mp4
│ [6.2.2]--2.2.2离散型随机变量的数字特征（期望）.mp4
│ [6.2.3]--2.2.2离散型随机变量的数字特征（方差）.mp4
│ [6.3.1]--2.3常用离散型分布（两点分布、二项分布）(1).mp4
│ [6.3.2]--2.3常用离散型分布（泊松分布）.mp4
│ [6.3.3]--2.3常用离散型分布（三种分布的期望和方差）.mp4
│ [6.4]--2.4连续型随机变量（定义与数字特征）.mp4
│ [6.5.1]--2.5常用连续型分布（均匀、指数）.mp4
│ [6.5.2]--2.5常用连续型分布（正态分布与标准正态概率）.mp4
│ [6.5.3]--2.5常用连续型分布（一般正态分布概率）.mp4
│
├─{07}--第3章随机向量及其数字特征
│ (7.1)--3.1、3.2、3.4-随机向量及其数字特征.pdf
│ [7.1]--2.6由标准正态变量构造的几种统计学上的重要分布.mp4
│
├─{08}--《概率A》第1章随机事件及其概率
│ #8.1#--图文.pdf
│ #8.2#--图文.pdf
│ #8.3#--图文.pdf
│ #8.4#--图文.pdf
│ [8.1]--概率A-1-绪论，随机事件.mp4
│ [8.2.1]--概率-2-古典概型.mp4
│ [8.2.2]--概率-2（补充内容）-几何概型.mp4
│ [8.3]--概率-3-概率的加公式.mp4
│ [8.4.1]--概率-4-条件概率与乘法公式.mp4
│ [8.4.2]--概率-5-全概率与贝叶斯.mp4
│ [8.5.1]--概率-6-事件的独立性.mp4
│ [8.5.2]--概率-7-试验的独立性与伯努利试验.mp4
│
├─{09}--《概率A》第2章随机变量及其分布
│ (9.5)--第2章课后习题答案(1).pdf
│ [9.1.1]--概率A-8-随机变量的概念、离散型随机变量.mp4
│ [9.1.2]--概率A-9-两点分布和二项分布.mp4
│ [9.1.3]--概率A-10-泊松分布.mp4
│ [9.2.1]--概率A-11-连续型随机变量的概念.mp4
│ [9.2.2]--概率A-12-均匀分布、指数分布、正态分布.mp4
│ [9.3.1]--概率A-13-随机变量的分布函数(1).mp4
│ [9.3.2]--概率A-14-正态分布的分布函数以及概率计算(3).mp4
│ [9.4]--概率A-15-随机变量函数的分布.mp4
│
├─{10}--《概率A》第3章随机向量及其分布
│ (10.6)--第3章课后习题答案(1).pdf
│
├─{11}--《概率A》第4章随机变量的数字特征
├─{12}--大数定律与中心极限定理
│ (12.2)--3.5中心极限定理.pdf
│
├─{13}--第4章参数的点估计
│ (13.1)--4.1-4.3数理统计基本概念，参数的点估计.pdf
│
├─{14}--第5章参数的区间估计
│ (14.1)--5.1-5.3参数的区间估计.pdf
│ [14.1.1]--区间估计原理.mp4
│ [14.1.2]--正态总体方差已知条件下对均值的区间估计.mp4
│ [14.1.3]--正态总体方差未知条件下对均值的区间估计.mp4
│ [14.1.4]--正态总体均值未知条件下对方差的区间估计.mp4
│
└─{15}--第6章假设检验
(15.1)--6.1-6.3假设检验.pdf
[15.1.1]--假设检验原理.mp4
[15.1.2]--正态总体均值的假设检验.mp4
[15.1.3]--正态总体方差的假设检验.mp4