- 1.1.1 隨機(jī)試驗(yàn)與隨機(jī)事件【板書】
- 1.1.2 樣本空間與事件的集合表示【板書】
- 1.1.3 事件間的關(guān)系【板書】
- 1.2.1 概率的初等描述【板書】
- 1.2.2 古典概型（排列組合）理論【板書】
- 1.2.2 古典概型（排列組合）例題【板書】
- 1.2.3 幾何概型【板書】
- 1.2.4 頻率與概率【板書】
- 1.2.5 公理化（理論）【板書】
- 1.2.5 公理化（例題）【板書】
- 1.3.1 條件概率【板書】
- 1.3.2 乘法公式【板書】
- 1.4.1 全概率公式【板書】
- 1.4.2 貝葉斯公式【板書】
- 1.5.1 事件的獨(dú)立性【板書】
- 1.5.1 事件的獨(dú)立性2【板書】
- 1.5.1 事件的獨(dú)立性3例題【板書】
- 1.5.2 伯努利模型【板書】
- 2.1 隨機(jī)變量的概念【板書】
- 2.2.1 離散型隨機(jī)變量及其概率分布【板書】
- 2.2.2 連續(xù)性隨機(jī)變量及其概率密度函數(shù)【板書】
- 2.2.2 分布函數(shù)的定義【板書】
- 2.2.2 離散型的分布函數(shù)【板書】
- 2.2.2 連續(xù)型的分布函數(shù)【板書】
- 2.2.3 0-1分布【板書】
- 2.2.3 幾何分布【板書】
- 2.2.3 二項(xiàng)分布【板書】
- 2.2.3 泊松分布【板書】
- 2.2.3 超幾何分布【板書】
- 2.2.3 均勻分布【板書】
- 2.2.3 指數(shù)分布【板書】
- 2.2.3 正態(tài)分布【板書】
- 2.3.1 隨機(jī)變量函數(shù)的分布（離散型）【板書】
- 2.3.2 隨機(jī)變量函數(shù)的分布（連續(xù)型）【板書】
- 3.1.1 二維隨機(jī)變量及其分布函數(shù)【板書】
- 3.1.2 二維離散型的聯(lián)合分布和邊緣分布【板書】
- 3.1.3 二維連續(xù)型的聯(lián)合分布與邊緣分布1【板書】
- 3.1.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的邊緣密度函數(shù)【板書】
- 3.2.1 條件分布的定義【板書】
- 3.2.2 離散型隨機(jī)變量的條件分布【板書】
- 3.2.3 連續(xù)型隨機(jī)變量的條件分布【板書】
- 3.2.4 隨機(jī)變量的獨(dú)立性【板書】
- 3.3.1 二維離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布【板書】
- 3.3.2 二維連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
- 宋浩老師與韓帥的午餐之旅
- 4.1.1 離散型變量的數(shù)學(xué)期望
- 4.1.2 連續(xù)型變量的數(shù)學(xué)期望
- 4.1.3 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
- 4.1.4 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
- 4.1.5 條件期望
- 4.2.1 方差的定義
- 4.2.2 方差的性質(zhì)
- 4.3.1 常見離散型的期望與方差
- 4.3.2 常見連續(xù)型的期望與方差
- 【coindance】抖肩舞--宋老師友情出演
- 4.4.1 協(xié)方差
- 4.4.2 相關(guān)系數(shù)
- 4.5 中心矩與原點(diǎn)矩
- 5.1 大數(shù)定律
- 5.2 中心極限定理
- 6.1 總體與樣本
- 6.2.1 統(tǒng)計量的定義
- 6.2.2 常用統(tǒng)計量
- 6.3.1 抽樣分布
- 6.3.2 正態(tài)總體下的抽樣分布
- 7.1.1 矩估計法
- 7.1.2 極大似然估計
- 7.2 點(diǎn)估計的優(yōu)良性準(zhǔn)則
- 財富radio 宋浩：數(shù)學(xué)有意思 【精華版】
- 7.3.1 置信區(qū)間與樞軸變量的定義
- 7.3.2 一個正態(tài)總體的期望和方差的區(qū)間估計
- 山東教育電視臺--宋浩老師
- 【以下是舊版PPT錄制】1.1 隨機(jī)事件
- 1.2 公理化定義
- 1.2 古典概型
- 1.2 幾何概率模型
- 1.2 排列組合的補(bǔ)充知識
- 1.3 乘法公式
- 1.3 條件概率
- 1.4 貝葉斯公式
- 1.4 全概率公式
- 1.5 伯努利概型
- 1.5 獨(dú)立性
- 2.1 隨機(jī)變量的概念
- 2.2.1 離散型隨機(jī)變量及其概率分布
- 2.2.2 連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度函數(shù)
- 2.2.3 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
- 2.3.1 常見離散型變量的分布
- 2.3.1 超幾何分布
- 2.3.2 均勻分布指數(shù)分布
- 2.3.2 正態(tài)分布
- 2.4.1 離散變量函數(shù)的分布
- 2.4.2 連續(xù)函數(shù)變量函數(shù)的分布
- 3.1.1 二維隨機(jī)變量及其分布函數(shù)
- 3.1.2 二維離散型隨機(jī)變量的聯(lián)合分布及其邊緣密度
- 3.1.3 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度函數(shù)及其邊緣密度
- 3.2.1 條件分布的概念
- 3.2.2 離散型隨機(jī)變量的條件概率分布
- 3.2.3 連續(xù)性隨機(jī)變量的條件分布
- 3.2.4 隨機(jī)變量的獨(dú)立性
- 3.3.1 二維離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
- 3.3.2 二維連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布
- 4.1.1 離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
- 4.1.2 連續(xù)型變量的數(shù)學(xué)期望
- 4.1.3 隨機(jī)變量函數(shù)的期望
- 4.1.4 數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)
- 4.1.5 條件數(shù)學(xué)期望
- 4.2.1 方差的概念
- 4.2.2 方差的性質(zhì)
- 4.3.1 常見離散型分布的數(shù)學(xué)期望和方差
- 4.3.2 常見連續(xù)型的期望和方差
- 4.4.1 協(xié)方差
- 4.4.2 相關(guān)系數(shù)
- 4.5 隨機(jī)變量的矩
- 5.1 大數(shù)定律
- 5.2 中心極限定理
- 6.1 總體與樣本
- 6.2 統(tǒng)計量
- 6.3.1 重要分布
- 6.3.2 正態(tài)總體下的抽樣分布
- 7.1.1 矩估計法
- 7.1.2 極大似然估計法
- 7.2 點(diǎn)估計優(yōu)良性準(zhǔn)則
- 7.3.1 置信區(qū)間的概念
- 7.3.2 一個正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計
- 7.3.3 兩個正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》是一門應(yīng)用性很強(qiáng)又頗具特色的數(shù)學(xué)學(xué)科，它在工程技術(shù)、科學(xué)研究、經(jīng)濟(jì)管理、企業(yè)管理經(jīng)濟(jì)預(yù)測等眾多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用；它與其他數(shù)學(xué)分支有著緊密的聯(lián)系（如微積分、高等代數(shù)、測度論等），是近代數(shù)學(xué)的重要組成部分；它的理論與方法向各個基礎(chǔ)學(xué)科、工程學(xué)科的滲透，是近代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的特征之一；它與眾多基礎(chǔ)學(xué)科相結(jié)合產(chǎn)生出了許多邊緣學(xué)科，如生物統(tǒng)計學(xué)、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理統(tǒng)計學(xué)、工程統(tǒng)計學(xué)、商業(yè)統(tǒng)計學(xué)、金融統(tǒng)計學(xué)等；它又是許多新興的重要學(xué)科的基礎(chǔ)，如信息論、控制論、可靠性理論、人工智能、信息編碼理論和數(shù)據(jù)挖掘等。《概率與數(shù)理統(tǒng)計》在理論聯(lián)系實(shí)際方面是數(shù)學(xué)學(xué)科中最活躍的分支之一。
