课程目录
- 1·1.1.1 随机试验与随机事件【板书】
- 2·1.1.2 样本空间与事件的集合表示【板书】
- 3·1.1.3 事件间的关系【板书】
- 4·1.2.1 概率的初等描述【板书】
- 5·1.2.2 古典概型（排列组合）理论【板书】
- 6·1.2.2 古典概型（排列组合）例题【板书】
- 7·1.2.3 几何概型【板书】
- 8·1.2.4 频率与概率【板书】
- 9·1.2.5 公理化（理论）【板书】
- 10·1.2.5 公理化（例题）【板书】
- 11·1.3.1 条件概率【板书】
- 12·1.3.2 乘法公式【板书】
- 13·1.4.1 全概率公式【板书】
- 14·1.4.2 贝叶斯公式【板书】
- 15·1.5.1 事件的独立性【板书】
- 16·1.5.1 事件的独立性2【板书】
- 17·1.5.1 事件的独立性3例题【板书】
- 18·1.5.2 伯努利模型【板书】
- 19·2.1 随机变量的概念【板书】
- 20·2.2.1 离散型随机变量及其概率分布【板书】
- 21·2.2.2 连续性随机变量及其概率密度函数【板书】
- 22·2.2.2 分布函数的定义【板书】
- 23·2.2.2 离散型的分布函数【板书】
- 24·2.2.2 连续型的分布函数【板书】
- 25·2.2.3 0-1分布【板书】
- 26·2.2.3 几何分布【板书】
- 27·2.2.3 二项分布【板书】
- 28·2.2.3 泊松分布【板书】
- 29·2.2.3 超几何分布【板书】
- 30·2.2.3 均匀分布【板书】
- 31·2.2.3 指数分布【板书】
- 32·2.2.3 正态分布【板书】
- 33·【讲题】正态分布
- 34·2.3.1 随机变量函数的分布（离散型）【板书】
- 35·2.3.2 随机变量函数的分布（连续型）【板书】
- 36·3.1.1 二维随机变量及其分布函数【板书】
- 37·3.1.2 二维离散型的联合分布和边缘分布【板书】
- 38·3.1.3 二维连续型的联合分布与边缘分布1【板书】
- 39·3.1.3 二维连续型随机变量的边缘密度函数【板书】
- 40·3.2.1 条件分布的定义【板书】
- 41·3.2.2 离散型随机变量的条件分布【板书】
- 42·3.2.3 连续型随机变量的条件分布【板书】
- 43·3.2.4 随机变量的独立性【板书】
- 44·3.3.1 二维离散型随机变量函数的分布【板书】
- 45·3.3.2 二维连续型随机变量函数的分布
- 46·宋浩老师与韩帅的午餐之旅
- 47·4.1.1 离散型变量的数学期望
- 48·4.1.2 连续型变量的数学期望
- 49·4.1.3 随机变量函数的数学期望
- 50·4.1.4 数学期望的性质
- 51·4.1.5 条件期望
- 52·4.2.1 方差的定义
- 53·4.2.2 方差的性质
- 54·4.3.1 常见离散型的期望与方差
- 55·4.3.2 常见连续型的期望与方差
- 56·【coindance】抖肩舞--宋老师友情出演
- 57·4.4.1 协方差
- 58·4.4.2 相关系数
- 59·4.5 中心矩与原点矩
- 60·5.1 大数定律
- 61·5.2 中心极限定理
- 62·6.1 总体与样本
- 63·6.2.1 统计量的定义
- 64·6.2.2 常用统计量
- 65·6.3.1 抽样分布
- 66·6.3.2 正态总体下的抽样分布
- 67·7.1.1 矩估计法
- 68·7.1.2 极大似然估计
- 69·7.2 点估计的优良性准则
- 70·财富radio 宋浩：数学有意思 【精华版】
- 71·7.3.1 置信区间与枢轴变量的定义
- 72·7.3.2 一个正态总体的期望和方差的区间估计
- 73·8.1【1】假设检验问题
- 74·8.1【2】假设检验的基本概念
- 75·8.1【3】假设检验的基本思想
- 76·8.1【4】两类错误
- 77·8.2【1】均值的假设检验
- 78·8.2【2】方差的假设检验
- 79·8.3【1】均值的差异性检验
- 80·8.3【2】方差的差异性检验
- 81·山东教育电视台--宋浩老师
- 82·8.1 【姜老师】假设检验的基本概念1
- 83·8.1 【姜老师】假设检验的基本概念2
- 84·8.2 【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（1）
- 85·8.2 【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（2）
- 86·8.3【姜老师】两个正态总体的参数假设检验
- 87·【以下旧版PPT】1.1 随机事件
- 88·1.2 （0）排列组合的补充知识
- 89·1.2 古典概型
- 90·1.2 几何概率模型
- 91·1.2 公理化定义
- 92·1.3 条件概率
- 93·1.3 乘法公式
- 94·1.4 全概率公式
- 95·1.4 贝叶斯公式
- 96·1.5 独立性
- 97·1.5 伯努利概型
- 98·2.1 随机变量的概念
- 99·2.3.1 常见离散型变量的分布
- 100·2.3.1 超几何分布
- 101·2.3.2 均匀分布指数分布
- 102·2.3.2 正态分布
- 103·2.4.1 离散变量函数的分布
- 104·2.4.2 连续函数变量函数的分布 OK
- 105·3.1.1 二维随机变量及其分布函数
- 106·3.1.2 二维离散型的联合概率分布和边缘概率分布
- 107·3.1.3 二维连续型的联合概率密度及其边缘概率密度
- 108·3.2.1 条件分布的概念
- 109·3.2.2 离散型的条件概率分布
- 110·3.2.3 连续型的条件分布
- 111·3.2.4 随机变量的独立性
- 112·3.3.1 二维离散型随机变量函数的分布
- 113·3.3.2 二维连续型随机变量函数的分布
- 114·4.1.1 离散型随机变量的数学期望
- 115·4.1.2 连续型变量的数学期望
- 116·4.1.3 随机变量函数的期望
- 117·4.1.4 数学期望的性质
- 118·4.1.5 条件数学期望
- 119·4.2.1 方差的概念
- 120·4.2.2 方差的性质
- 121·4.3.1 常见离散型分布的数学期望和方差
- 122·4.3.2 常见连续型的期望和方差
- 123·4.4.1 协方差
- 124·4.4.2 相关系数
- 125·4.5 随机变量的矩
- 126·5.1 大数定律
- 127·5.2 中心极限定理
- 128·6.1 总体与样本
- 129·6.2 统计量
- 130·6.3.1 重要分布
- 131·6.3.2 正态总体下的抽样分布
- 132·7.1.1 矩估计法
- 133·7.1.2 极大似然估计法
- 134·7.2 点估计优良性准则
- 135·7.3.1 置信区间的概念
- 136·7.3.2 一个正态总体参数的区间估计
- 137·7.3.3 两个正态总体参数的区间估计
- 138·【1】加法原理乘法原理
- 139·【2】排列
- 140·【3】组合
课程介绍
课程目录：
1·1.1.1 随机试验与随机事件【板书】
2·1.1.2 样本空间与事件的集合表示【板书】
3·1.1.3 事件间的关系【板书】
4·1.2.1 概率的初等描述【板书】
5·1.2.2 古典概型（排列组合）理论【板书】
6·1.2.2 古典概型（排列组合）例题【板书】
7·1.2.3 几何概型【板书】
8·1.2.4 频率与概率【板书】
9·1.2.5 公理化（理论）【板书】
10·1.2.5 公理化（例题）【板书】
11·1.3.1 条件概率【板书】
12·1.3.2 乘法公式【板书】
13·1.4.1 全概率公式【板书】
14·1.4.2 贝叶斯公式【板书】
15·1.5.1 事件的独立性【板书】
16·1.5.1 事件的独立性#2【板书】
17·1.5.1 事件的独立性#3例题【板书】
18·1.5.2 伯努利模型【板书】
19·2.1 随机变量的概念【板书】
20·2.2.1 离散型随机变量及其概率分布【板书】
21·2.2.2 连续性随机变量及其概率密度函数【板书】
22·2.2.2 分布函数的定义【板书】
23·2.2.2 离散型的分布函数【板书】
24·2.2.2 连续型的分布函数【板书】
25·2.2.3 0-1分布【板书】
26·2.2.3 几何分布【板书】
27·2.2.3 二项分布【板书】
28·2.2.3 泊松分布【板书】
29·2.2.3 超几何分布【板书】
30·2.2.3 均匀分布【板书】
31·2.2.3 指数分布【板书】
32·2.2.3 正态分布【板书】
33·【讲题】正态分布
34·2.3.1 随机变量函数的分布（离散型）【板书】
35·2.3.2 随机变量函数的分布（连续型）【板书】
36·3.1.1 二维随机变量及其分布函数【板书】
37·3.1.2 二维离散型的联合分布和边缘分布【板书】
38·3.1.3 二维连续型的联合分布与边缘分布1【板书】
39·3.1.3 二维连续型随机变量的边缘密度函数【板书】
40·3.2.1 条件分布的定义【板书】
41·3.2.2 离散型随机变量的条件分布【板书】
42·3.2.3 连续型随机变量的条件分布【板书】
43·3.2.4 随机变量的独立性【板书】
44·3.3.1 二维离散型随机变量函数的分布【板书】
45·3.3.2 二维连续型随机变量函数的分布
46·宋浩老师与韩帅的午餐之旅
47·4.1.1 离散型变量的数学期望
48·4.1.2 连续型变量的数学期望
49·4.1.3 随机变量函数的数学期望
50·4.1.4 数学期望的性质
51·4.1.5 条件期望
52·4.2.1 方差的定义
53·4.2.2 方差的性质
54·4.3.1 常见离散型的期望与方差
55·4.3.2 常见连续型的期望与方差
56·【coindance】抖肩舞--宋老师友情出演
57·4.4.1 协方差
58·4.4.2 相关系数
59·4.5 中心矩与原点矩
60·5.1 大数定律
61·5.2 中心极限定理
62·6.1 总体与样本
63·6.2.1 统计量的定义
64·6.2.2 常用统计量
65·6.3.1 抽样分布
66·6.3.2 正态总体下的抽样分布
67·7.1.1 矩估计法
68·7.1.2 极大似然估计
69·7.2 点估计的优良性准则
70·财富radio 宋浩：数学有意思 【精华版】
71·7.3.1 置信区间与枢轴变量的定义
72·7.3.2 一个正态总体的期望和方差的区间估计
73·8.1【1】假设检验问题
74·8.1【2】假设检验的基本概念
75·8.1【3】假设检验的基本思想
76·8.1【4】两类错误
77·8.2【1】均值的假设检验
78·8.2【2】方差的假设检验
79·8.3【1】均值的差异性检验
80·8.3【2】方差的差异性检验
81·山东教育电视台--宋浩老师
82·8.1 【姜老师】假设检验的基本概念1
83·8.1 【姜老师】假设检验的基本概念2
84·8.2 【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（1）
85·8.2 【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（2）
86·8.3【姜老师】两个正态总体的参数假设检验
87·【以下旧版PPT】1.1 随机事件
88·1.2 （0）排列组合的补充知识
89·1.2 古典概型
90·1.2 几何概率模型
91·1.2 公理化定义
92·1.3 条件概率
93·1.3 乘法公式
94·1.4 全概率公式
95·1.4 贝叶斯公式
96·1.5 独立性
97·1.5 伯努利概型
98·2.1 随机变量的概念
99·2.3.1 常见离散型变量的分布
100·2.3.1 超几何分布
101·2.3.2 均匀分布指数分布
102·2.3.2 正态分布
103·2.4.1 离散变量函数的分布
104·2.4.2 连续函数变量函数的分布 OK
105·3.1.1 二维随机变量及其分布函数
106·3.1.2 二维离散型的联合概率分布和边缘概率分布
107·3.1.3 二维连续型的联合概率密度及其边缘概率密度
108·3.2.1 条件分布的概念
109·3.2.2 离散型的条件概率分布
110·3.2.3 连续型的条件分布
111·3.2.4 随机变量的独立性
112·3.3.1 二维离散型随机变量函数的分布
113·3.3.2 二维连续型随机变量函数的分布
114·4.1.1 离散型随机变量的数学期望
115·4.1.2 连续型变量的数学期望
116·4.1.3 随机变量函数的期望
117·4.1.4 数学期望的性质
118·4.1.5 条件数学期望
119·4.2.1 方差的概念
120·4.2.2 方差的性质
121·4.3.1 常见离散型分布的数学期望和方差
122·4.3.2 常见连续型的期望和方差
123·4.4.1 协方差
124·4.4.2 相关系数
125·4.5 随机变量的矩
126·5.1 大数定律
127·5.2 中心极限定理
128·6.1 总体与样本
129·6.2 统计量
130·6.3.1 重要分布
131·6.3.2 正态总体下的抽样分布
132·7.1.1 矩估计法
133·7.1.2 极大似然估计法
134·7.2 点估计优良性准则
135·7.3.1 置信区间的概念
136·7.3.2 一个正态总体参数的区间估计
137·7.3.3 两个正态总体参数的区间估计
138·【1】加法原理乘法原理
139·【2】排列
140·【3】组合
1）宋浩老师，新浪微博：宋浩老师_ice_mouse 2）视频对应的课本，《概率论与数理统计讲义》主编：宋浩，经济科学出版社出版
1·1.1.1 随机试验与随机事件【板书】
2·1.1.2 样本空间与事件的集合表示【板书】
3·1.1.3 事件间的关系【板书】
4·1.2.1 概率的初等描述【板书】
5·1.2.2 古典概型（排列组合）理论【板书】
6·1.2.2 古典概型（排列组合）例题【板书】
7·1.2.3 几何概型【板书】
8·1.2.4 频率与概率【板书】
9·1.2.5 公理化（理论）【板书】
10·1.2.5 公理化（例题）【板书】
11·1.3.1 条件概率【板书】
12·1.3.2 乘法公式【板书】
13·1.4.1 全概率公式【板书】
14·1.4.2 贝叶斯公式【板书】
15·1.5.1 事件的独立性【板书】
16·1.5.1 事件的独立性#2【板书】
17·1.5.1 事件的独立性#3例题【板书】
18·1.5.2 伯努利模型【板书】
19·2.1 随机变量的概念【板书】
20·2.2.1 离散型随机变量及其概率分布【板书】
21·2.2.2 连续性随机变量及其概率密度函数【板书】
22·2.2.2 分布函数的定义【板书】
23·2.2.2 离散型的分布函数【板书】
24·2.2.2 连续型的分布函数【板书】
25·2.2.3 0-1分布【板书】
26·2.2.3 几何分布【板书】
27·2.2.3 二项分布【板书】
28·2.2.3 泊松分布【板书】
29·2.2.3 超几何分布【板书】
30·2.2.3 均匀分布【板书】
31·2.2.3 指数分布【板书】
32·2.2.3 正态分布【板书】
33·【讲题】正态分布
34·2.3.1 随机变量函数的分布（离散型）【板书】
35·2.3.2 随机变量函数的分布（连续型）【板书】
36·3.1.1 二维随机变量及其分布函数【板书】
37·3.1.2 二维离散型的联合分布和边缘分布【板书】
38·3.1.3 二维连续型的联合分布与边缘分布1【板书】
39·3.1.3 二维连续型随机变量的边缘密度函数【板书】
40·3.2.1 条件分布的定义【板书】
41·3.2.2 离散型随机变量的条件分布【板书】
42·3.2.3 连续型随机变量的条件分布【板书】
43·3.2.4 随机变量的独立性【板书】
44·3.3.1 二维离散型随机变量函数的分布【板书】
45·3.3.2 二维连续型随机变量函数的分布
46·宋浩老师与韩帅的午餐之旅
47·4.1.1 离散型变量的数学期望
48·4.1.2 连续型变量的数学期望
49·4.1.3 随机变量函数的数学期望
50·4.1.4 数学期望的性质
51·4.1.5 条件期望
52·4.2.1 方差的定义
53·4.2.2 方差的性质
54·4.3.1 常见离散型的期望与方差
55·4.3.2 常见连续型的期望与方差
56·【coindance】抖肩舞--宋老师友情出演
57·4.4.1 协方差
58·4.4.2 相关系数
59·4.5 中心矩与原点矩
60·5.1 大数定律
61·5.2 中心极限定理
62·6.1 总体与样本
63·6.2.1 统计量的定义
64·6.2.2 常用统计量
65·6.3.1 抽样分布
66·6.3.2 正态总体下的抽样分布
67·7.1.1 矩估计法
68·7.1.2 极大似然估计
69·7.2 点估计的优良性准则
70·财富radio 宋浩：数学有意思 【精华版】
71·7.3.1 置信区间与枢轴变量的定义
72·7.3.2 一个正态总体的期望和方差的区间估计
73·8.1【1】假设检验问题
74·8.1【2】假设检验的基本概念
75·8.1【3】假设检验的基本思想
76·8.1【4】两类错误
77·8.2【1】均值的假设检验
78·8.2【2】方差的假设检验
79·8.3【1】均值的差异性检验
80·8.3【2】方差的差异性检验
81·山东教育电视台--宋浩老师
82·8.1 【姜老师】假设检验的基本概念1
83·8.1 【姜老师】假设检验的基本概念2
84·8.2 【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（1）
85·8.2 【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（2）
86·8.3【姜老师】两个正态总体的参数假设检验
87·【以下旧版PPT】1.1 随机事件
88·1.2 （0）排列组合的补充知识
89·1.2 古典概型
90·1.2 几何概率模型
91·1.2 公理化定义
92·1.3 条件概率
93·1.3 乘法公式
94·1.4 全概率公式
95·1.4 贝叶斯公式
96·1.5 独立性
97·1.5 伯努利概型
98·2.1 随机变量的概念
99·2.3.1 常见离散型变量的分布
100·2.3.1 超几何分布
101·2.3.2 均匀分布指数分布
102·2.3.2 正态分布
103·2.4.1 离散变量函数的分布
104·2.4.2 连续函数变量函数的分布 OK
105·3.1.1 二维随机变量及其分布函数
106·3.1.2 二维离散型的联合概率分布和边缘概率分布
107·3.1.3 二维连续型的联合概率密度及其边缘概率密度
108·3.2.1 条件分布的概念
109·3.2.2 离散型的条件概率分布
110·3.2.3 连续型的条件分布
111·3.2.4 随机变量的独立性
112·3.3.1 二维离散型随机变量函数的分布
113·3.3.2 二维连续型随机变量函数的分布
114·4.1.1 离散型随机变量的数学期望
115·4.1.2 连续型变量的数学期望
116·4.1.3 随机变量函数的期望
117·4.1.4 数学期望的性质
118·4.1.5 条件数学期望
119·4.2.1 方差的概念
120·4.2.2 方差的性质
121·4.3.1 常见离散型分布的数学期望和方差
122·4.3.2 常见连续型的期望和方差
123·4.4.1 协方差
124·4.4.2 相关系数
125·4.5 随机变量的矩
126·5.1 大数定律
127·5.2 中心极限定理
128·6.1 总体与样本
129·6.2 统计量
130·6.3.1 重要分布
131·6.3.2 正态总体下的抽样分布
132·7.1.1 矩估计法
133·7.1.2 极大似然估计法
134·7.2 点估计优良性准则
135·7.3.1 置信区间的概念
136·7.3.2 一个正态总体参数的区间估计
137·7.3.3 两个正态总体参数的区间估计
138·【1】加法原理乘法原理
139·【2】排列
140·【3】组合
1）宋浩老师，新浪微博：宋浩老师_ice_mouse 2）视频对应的课本，《概率论与数理统计讲义》主编：宋浩，经济科学出版社出版
