概率论与数理统计

付明明

目录

  • 1 概率论的基本概念
    • 1.1 随机事件的基本概念
    • 1.2 概率的定义和性质
    • 1.3 等可能概率问题
    • 1.4 条件概率与乘法公式
    • 1.5 全概率公式与贝叶斯公式
    • 1.6 随机事件的独立性
    • 1.7 本章重点以及习题讲解
  • 2 随机变量及其分布
    • 2.1 随机变量，离散型随机变量
    • 2.2 分布函数，连续型随机变量
    • 2.3 正态分布
    • 2.4 随机变量函数的分布函数
    • 2.5 本章重点以及习题讲解
  • 3 多维随机变量
    • 3.1 二维离散型随机变量，边缘分布
    • 3.2 二维连续型随机变量，边缘密度
    • 3.3 随机变量的独立性
    • 3.4 多个随机变量函数分布
    • 3.5 本章重点以及习题讲解
  • 4 随机变量的数字特征
    • 4.1 期望
    • 4.2 方差
    • 4.3 协方差与相关系数
    • 4.4 独立性与不相关性，矩
    • 4.5 本章重点以及习题讲解
  • 5 极限定理
    • 5.1 大数定理
    • 5.2 中心极限定理
    • 5.3 本章重点以及习题讲解
  • 6 数理统计基础
    • 6.1 数理统计基本概念，数理统计常用的三个分布
    • 6.2 一个正态总体下的三个统计量的分布
    • 6.3 本章重点以及习题讲解
  • 7 参数估计
    • 7.1 矩估计，极大似然估计
    • 7.2 估计量的评价标准
    • 7.3 参数的区间估计
    • 7.4 本章重点以及习题讲解
  • 8 假设检验
    • 8.1 假设检验的基本概念
    • 8.2 一个正态总体下参数的假设检验
    • 8.3 本章重点以及习题讲解
矩估计，极大似然估计
  • 1 知识内容
  • 2 参考视频
  • 3 案例