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“概率论与数理统计”课程笔记 - Home “概率论与数理统计”课程笔记 - Home

概率部分

  • 1. 概率
    • 1.1. 引导问题:盲盒为什么受欢迎?
    • 1.2. 随机事件
    • 1.3. 概率公理化定义
    • 1.4. 确定概率的方法
    • 1.5. 概率的性质
    • 1.6. 习题
  • 2. 条件概率
    • 2.1. 引导问题:“阳了”之后,为什么需要我复查?
    • 2.2. 条件概率的定义
    • 2.3. 乘法公式
    • 2.4. 全概率公式
    • 2.5. 贝叶斯公式
    • 2.6. 独立性
    • 2.7. 习题
  • 3. 一元随机变量
    • 3.1. 随机变量的定义
    • 3.2. 分布函数
  • 4. 一元离散随机变量
    • 4.1. 概率分布列
    • 4.2. 单点分布
    • 4.3. 二项分布与二点分布
    • 4.4. 几何分布与负二项分布
    • 4.5. 泊松分布
    • 4.6. 习题
  • 5. 一元连续随机变量
    • 5.1. 引导问题:对于早八点的课程,学生何时能到教室?
    • 5.2. 概率密度函数
    • 5.3. 常见的连续随机变量
    • 5.4. 习题
  • 6. 数学期望
    • 6.1. 引导问题:期望的来源
    • 6.2. 数学期望
    • 6.3. 数学期望的性质
    • 6.4. 方差与标准差
    • 6.5. \(k\) 阶矩
    • 6.6. 基于矩的概率不等式
    • 6.7. 信息量
    • 6.8. 习题
  • 7. 一元随机变量函数的分布
    • 7.1. 引导问题
    • 7.2. 离散随机变量函数的分布
    • 7.3. 连续随机变量函数的分布
    • 7.4. 习题
  • 8. 随机向量及常见分布
    • 8.1. 引导问题:一维 vs 多维
    • 8.2. 随机向量的定义
    • 8.3. 随机向量的联合分布函数
    • 8.4. 边际分布函数
    • 8.5. 联合分布列与边际分布列
    • 8.6. 随机变量的独立性
    • 8.7. 常见的多维随机变量的分布
    • 8.8. 习题
  • 9. 多维随机变量的特征数
    • 9.1. 回顾:一维随机变量函数的数学期望
    • 9.2. 多维随机向量函数的数学期望
    • 9.3. 协方差与相关系数
    • 9.4. 期望向量与协方差矩阵
    • 9.5. 习题
  • 10. 多维随机变量函数的分布
    • 10.1. 引导问题
    • 10.2. 可加性(卷积公式)
    • 10.3. 极值分布
    • 10.4. 变量变换法
    • 10.5. 习题
  • 11. 条件分布与条件期望
    • 11.1. 引导问题:公平 vs 不公平
    • 11.2. 离散场合下的条件分布
    • 11.3. 连续场合下的条件分布
    • 11.4. 混合场合下的条件分布
    • 11.5. 条件数学期望
    • 11.6. 习题
  • 12. 随机变量序列的收敛性
    • 12.1. 引导问题:数列的收敛性 vs 随机变量序列的收敛性
    • 12.2. 依概率收敛
    • 12.3. 按分布收敛
    • 12.4. 以概率 1 收敛(选修)
    • 12.5. 习题
  • 13. 大数定律
    • 13.1. 引导问题
    • 13.2. 伯努利大数定律
    • 13.3. 大数定律的一般形式
    • 13.4. 不同形式的大数定律
    • 13.5. 强大数定律(选修)
    • 13.6. 习题
  • 14. 中心极限定理
    • 14.1. 引导问题
    • 14.2. 独立同分布下的中心极限定理
    • 14.3. 棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理的应用案例
    • 14.4. 其他条件下的中心极限定理
    • 14.5. 习题
  • 15. 总体与样本
    • 15.1. 引导问题:数据的价值
    • 15.2. 总体与个体
    • 15.3. 样本
    • 15.4. 补充案例
  • 16. 经验分布函数、统计量及其分布
    • 16.1. 引导问题:数据的价值 2
    • 16.2. 经验分布函数
    • 16.3. 统计量的定义
    • 16.4. 常见统计量:样本矩
    • 16.5. 常见统计量:次序统计量
    • 16.6. 习题
  • 17. 三大抽样分布
    • 17.1. 引导问题
    • 17.2. 三种分布的构造方式
    • 17.3. 正态分布下样本方差的分布
    • 17.4. 习题
  • 18. 充分统计量
    • 18.1. 引导问题
    • 18.2. 定义
    • 18.3. 因子分解定理
    • 18.4. 习题
  • 19. 频率学派的常见点估计方法
    • 19.1. 引导问题
    • 19.2. 替换思想
    • 19.3. 拟合思想
    • 19.4. 似然思想
    • 19.5. EM 算法(选修)
    • 19.6. 习题
  • 20. 频率学派中点估计的常见评价方法
    • 20.1. 引导问题
    • 20.2. 有限样本的评估方式——均方误差
    • 20.3. 大样本的评估方式 1——相合性
    • 20.4. 大样本的评估方式 2——渐近正态性
    • 20.5. 习题
  • 21. 区间估计
    • 21.1. 区间估计的概念
    • 21.2. 枢轴量法
    • 21.3. 习题
  • 22. 假设检验
    • 22.1. 引导案例
    • 22.2. 假设检验的基本概念
    • 22.3. 单个总体正态分布下的假设检验问题
    • 22.4. 两个总体正态分布下的假设检验问题
    • 22.5. \(p\) 值
    • 22.6. 习题
  • 23. 似然比检验与分布拟合检验
    • 23.1. 引导问题
    • 23.2. 似然比检验
    • 23.3. 分布的拟合优度检验
    • 23.4. 习题
  • 24. 贝叶斯学派下的统计方法
    • 24.1. 引导问题
    • 24.2. 贝叶斯方法的思想
    • 24.3. 点估计
    • 24.4. 习题
  • 25. 随机过程简介与泊松过程
    • 25.1. 随机过程的基本概念
    • 25.2. 泊松过程的基本概念
  • 26. 本章节用于测试附加内容
    • 26.1. 测试视频添加
    • 26.2. Google PPT Test Section
    • 26.3. Sample Code-Runner Section
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