- (新)第76集 9.5 第九章习题课
- (新)第75集 9.4 线性回归问题的线性化处理方法
- (新)第74集 9.3 一元线性回归的显著性检验的方法
- 第73集 9.2 一元线性回归的参数估计
- 第72集 9.1 回归分析的基本思想方法
- 第71集 8.3 第八章习题课
- 第70集 8.2.2 两个正态总体的均值与方差的假设检验
- 第69集 8.2.1 单个正态总体的均值与方差的假设检验
- 第68集 8.1.2 假设检验可能发生的两类错误
- 第67集 8.1.1 假设检验的思想
- 第66集 7.4 第七章习题课
- 第65集 7.3.2 正态总体参数的区间估计
- 第64集 7.3.1 区间估计的概念和思想
- 第63集 7.2 估计量的优良性准则
- 第62集 7.1.2 极大似然估计法
- 第61集 7.1.1 矩估计法
- 第60集 6.3 第六章习题课
- 第59集 6.2.5 两个正态总体的抽样分布定理
- 第58集 6.2.4 单个正态总体的抽样分布定理
- 第57集 6.2.3 F分布结构定理及查表计算
- 第56集 6.2.2 t分布结构定理及查表计算
- 第55集 6.2.1 卡方分布结构定理及查表计算
- 第54集 6.1.2 统计量及样本矩的概念及计算
- 第53集 6.1.1 总体、样本的概念
- 第52集 5.5 第五章习题课
- 第51集 5.4.2 棣莫孚—拉普拉斯中心极限定理
- 第50集 5.4.1 独立同分布的中心极限定理
- 第49集 5.3 依分布收敛的概念
- 第48集 5.2.2 独立同分布大数定律和贝努里大数定律
- 第47集 5.2.1 切比雪夫不等式及切比雪夫大数定律
- 第46集 5.1 依概率收敛的意义
- 第45集 4.4 第四章习题课
- 第44集 4.3.2 相关系数的性质
- 第43集 4.3.1 矩、协方差和相关系数的概念
- 第42集 4.2.2 方差的性质
- 第41集 4.2.1 随机变量的方差的概念和概率意义
- 第40集 4.1.2 数学期望的性质
- 第39集 4.1.1.2 随机变量的数学期望和概率意义（2）
- 第38集 4.1.1.1 随机变量的数学期望和概率意义（1）
- 第37集 3.5.3 第三章习题课（下）
- 第36集 3.5.2 第三章习题课（中）
- 第35集 3.5.1 第三章习题课（上）
- 第34集 3.4.2 随机变量函数的分布（下）
- 第33集 3.4.1 随机变量函数的分布（上）
- 第32集 3.3.2 条件分布(连续型
- 第31集 3.3.1 条件分布(离散型
- 第30集 3.2 随机变量的独立性
- 第29集 3.1.5 联合分布与边缘分布的关系
- 第28集 3.1.4 联合概率密度的概念及性质
- 第27集 3.1.3 联合分布律的概念及性质
- 第26集 3.1.2 二维随机变量的联合分布函数及性质
- 第25集 3.1.1 多维随机变量的概念
- 第24集 2.4 第二章习题课
- 第23集 2.3.5 正态分布的概率分布
- 第22集 2.3.4 指数分布
- 第21集 2.3.3 均匀分布
- 第20集 2.3.2 连续型随机变量的概念(下）
- 第19集 2.3.1 连续型随机变量的概念(上）
- 第18集 2.2.3 泊松分布
- 第17集 2.2.2 贝努利概型和二项分布
- 第16集 2.2.1 离散型随机变量的概念
- 第15集 2.1.2 分布函数
- 第14集 2.1.1 随机变量
- 第13集 1.5.2 第一章习题课（下）
- 第12集 1.5.1 第一章习题课（上）
- 第11集 1.4 事件的独立性及相关计算
- 第10集 1.3.4 贝叶斯公式
- 第9集 1.3.3 全概率公式
- 第8集 1.3.2 概率乘法公式
- 第7集 1.3.1 条件概率的定义
- 第6集 1.2.3 概率的基本性质
- 第5集 1.2.2 概率的公理化定义
- 第4集 1.2.1 频率与概率
- 第3集 1.1.3 事件之间的关系及其基本运算
- 第2集 1.1.2 样本空间和随机事件
- 第1集 1.1.1 随机现象及其统计规律性
本课程主要包括概率论与数理统计两大部分，共九章。概率论部分包括概率论的基本概念，一维和多维随机变量的分布，随机变量的数字特征和大数定律和中心极限定理；数理统计部分包括数理统计的基本概念，参数估计，假设检验和回归分析。（电子科技大学）
关注公众号:diyijc_com 问题反馈
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本课程主要包括概率论与数理统计两大部分，共九章。概率论部分包括概率论的基本概念，一维和多维随机变量的分布，随机变量的数字特征和大数定律和中心极限定理；数理统计部分包括数理统计的基本概念，参数估计，假设检验和回归分析。（电子科技大学）
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