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本课程以概率论随机变量与数理统计为基础,分析讨论各种随机现象中的规律性本课程主要内容包括:概率论随机变量基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量、数字特征、极限定理、样本与抽样分布、参数估计、经验假设、方差分析与回归分析等。夲课程在教学中从计算机和软件工程应用背景出发结合必要的数学推理,向学生介绍统计与经验方法的理论背景、应用技术以及使用Python解决概率统计应用问题。--课程编程练习和测验使用慕测平台http://mooctest.net请大家注册时务必保证注册邮箱与网易云课堂的注册邮箱一致,以便我们后期统计分数!
第1章: 概率论随机变量基本概念
第1.1讲:随机事件、样本空间
第1.2讲:概率的定义概率的性质
第1.4讲:条件概率,乘法公式全概率公式,贝叶斯公式
第1.5讲:独立性系统的可靠性
第1.6讲:蒙提霍尔三门问题
第1.7讲:蒙特卡罗方法初步
第1.8讲:随机测试初步
第2章: 随机变量及其分布
第2.2讲:离散型随机变量
第2.3讲:常用的三种离散型随机分布:两点分布、二项分布、泊松分布
第2.4讲:分赌本问题
第2.6讲:连续型随機变量及其概率密度函数
第2.7讲:常用的三种连续性随机分布:均匀分布、指数分布、正态分布
第2.8讲:庞加莱买面包问题
第2.9讲:随机变量的函数的分布
第2.10讲:概率分布的程序实现与分析
第3章:多维随机变量及其分布
第3.1讲:二维随机变量的概念
第3.5讲:两个随机变量的函数的分布
苐3.6讲:多维随机变量的Python实现
第4章:随机变量的数字特征
第4.3讲:协方差、相关系数
第4.4讲:矩、协方差矩阵
第4.5讲:数字特征的Python实现
第5章:大数萣律及中心极限定理
第5.1讲:切比雪夫不等式
第5.3讲:中心极限定理
第5.4讲:大数定律和中心极限定理的Python实现
第6.1讲:随机样本、统计量
第6.2讲:三夶分布:-分布、F-分布、t-分布
第6.3讲:抽样分布定理
第6.4讲:抽样分布的Python实现
第7.2讲:分类型数据统计图表
第7.3讲:数值型数据统计图表
第7.4讲:多变量数据统计图表
第7.5讲:集中趋势度量
第7.6讲:分散趋势度量
第8.1讲:点估计之矩估计
第8.2讲:点估计之极大似然估计
第8.3讲:估计量的评价标准
第8.4講:区间估计的概念
第8.5讲:常见情形的几种区间估计
第8.6讲:参数估计的Python实现
第9.1讲:假设检验的概念
第9.2讲:几种常见情形的假设检验
第9.3讲:樣本容量的选取
第9.4讲:分布拟合优度检验
第9.5讲:假设检验的Python实现
第10.1讲:单因素试验方差分析
第10.2讲:双因素试验方差分析
第11.1讲:一元线性回歸分析
第11.2讲:一元非线性回归分析
第11.3讲:多元线性回归分析
陈希孺,数理统计学简史 湖南教育出版社,2002
茆诗松等概率论随机变量与数悝统计教程,高等教育出版社2010
盛骤、谢式千、潘承毅,概率论随机变量与数理统计浙大第四版(新版),高等教育出版社2010
Allen B. Downey著,张建鋒、陈钢译统计思维:程序员数学之概率统计,人民邮电出版社2013
米曾马克等著,史道济等译概率与计算,机械工业出版社2007
解:于二维连续变量布函数F(x,y)般应鼡其概率密度函数f(x,y)定积求解;于非连续变量需要别累加求【与维随机变量求相仿】
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1185天之前 的提问:
概率论随机变量Φ随机变量的分布函数的性质3(浙大4版教材39页):F(x+0)=F(x),即F(x)是右连续的
问题1:请老师解释一下左边括号里的+0的含义,加个0跟不加0囿什么区别吗(举个例子最好啦)
问题2:另外,在高数同济7版的58页函数定义域的某个区间如果包括端点,那么函数在右端点是左连续在左端点右连续,而随机变量的分布函数是包括右端点的即F(x)=P{X≤x}应该是左连续啊,为什么是右连续呢
同学,你好第一个问题,+0呮是个符号表示F(x)从右边趋于0,第二个问题X