徐小湛《概率论与数理统计》经典教程概率论与数理统计 70课时

冰点也疯狂

课程目录：
; b& o/ j- B+ F第01讲 随机试验 样本空间  随机事件
第02讲 随机事件的关系与运算
1 V) p% t2 Y" D7 h第03讲 频率与概率
第04讲 概率的性质
9 l  ?1 c% I8 g/ ~/ e. U* M4 R第05讲 加法原理与乘法原理  排列与组合
第06讲 等可能概型（古典概型）(I)
第07讲 等可能概型（古典概型）(II)
' g- R2 C& J& _/ ~第08讲 条件概率 (I)
第09讲 条件概率 (II)： 乘法公式
第10讲 条件概率 (III)：全概率公式与贝叶斯公式
第11讲 事件的独立性(I)：独立性的概念与性质
第12讲 事件的独立性(II)：例子
第13讲 随机变量
第14讲 离散型随机变量及其分布律 (I)
第15讲 离散型随机变量及其分布律 (II)
第16讲 离散型随机变量及其分布律 (III)
& R9 Q  i2 d' @2 P9 y  y& t第17讲 随机变量的分布函数 (I)
# {' u; d0 O0 c1 Y( l; n: Z- M第18讲 随机变量的分布函数 (II)
. @: ?8 ^; m) R第19讲 连续型随机变量及其概率密度 (I)
; n' U" F6 V: s( ?2 c第20讲 连续型随机变量及其概率密度 (II) 均匀分布
2 y8 z( K9 r! P/ U7 ]* _& b第21讲 连续型随机变量及其概率密度 (III)  指数分布
( z- z, q# J0 z% ^8 L; ?第22讲 连续型随机变量及其概率密度 (IV)  正态分布(I)
第23讲 连续型随机变量及其概率密度 (V)  正态分布(II)
第24讲 随机变量的函数的分布
第25讲 二维随机变量 (I)
) ~% N2 {' J  d第26讲 二维随机变量 (II)
" x. L# m8 h6 K8 B! K& |第27讲 边缘分布 (I)
第28讲 边缘分布 (II)
1 s$ ^4 }, E- _9 U* S第29讲 条件分布 (I)
第30讲 条件分布 (II)
: y! ~: v* U. L5 I: ?0 N+ y4 N第31讲 相互独立的随机变量 (I)
第32讲 相互独立的随机变量 (II)
第33讲 两个随机变量的函数的分布 (I)
第34讲 两个随机变量的函数的分布 (II)
- e8 F: d. R1 M. D第35讲 两个随机变量的函数的分布 (III)
第36讲 两个随机变量的函数的分布 (IV)
8 p  h5 M; f; j; Q2 l. V+ ^. f第37讲 数学期望 (I)
" P& N) C% U5 ?  \第38讲 数学期望 (II)
第39讲 数学期望 (III)
第40讲 方差 (I)
第41讲 方差 (II)
第42讲 协方差及相关系数 (I)
第43讲 协方差及相关系数 (II)
第44讲 矩、协方差矩阵
第45讲 切比雪夫不等式
第46讲 大数定律
第47讲 中心极限定理
0 y, J. H$ T" M第48讲 随机样本
第49讲 直方图和经验分布函数
第50讲 统计量
" h8 Q! L) }* ^" q7 _; a第51讲 抽样分布(1) 卡方分布
第52讲 抽样分布(2)  t分布
& F+ Q2 ^" z9 |; q% x$ {第53讲 抽样分布(3)  F分布
第54讲 抽样分布(4)  样本均值和样本方差的分布
第55讲 矩估计法(1)
第56讲 矩估计法 (2)
( e5 z, t# p; ~' m7 l第57讲 最大似然估计法 (1)
第58讲 最大似然估计法 (2)
第59讲 无偏估计量
第60讲 估计量的有效性与一致性
第61讲 区间估计(1)
7 L- D/ t' Q& S' _第62讲 区间估计(2)
: g! j# i9 u# C1 Z6 K  @7 {第63讲 区间估计(3)
第64讲 假设检验的基本概念
第65讲 正态总体均值的假设检验(1)
4 Z# T! w1 c: T第66讲 正态总体均值的假设检验(2)
第67讲 正态总体均值的假设检验(3)
, Z3 z# |: {$ S第68讲 正态总体方差的假设检验(1)
, I9 P$ W- k. @第69讲 正态总体方差的假设检验 (2)
3 E2 f! L$ {4 Q8 h# K第70讲 总体分布的假设检验

$ |( ?8 r0 t2 E  m) F1 d2 e

m9128213

很好的教程～～