- 1.1.1]--随机事件
- [1.2.1]--概率的统计定义
- [1.3.1]--古典概型
- [1.4.1]--几何概型、条件概率
- [1.5.1]--乘法定理、全概率公式、贝叶斯公式
- [1.6.1]--事件的独立性
- [2.1.1]--随机变量及其分布函数、离散型随机变量的分布律
- [2.2.1]--常用离散型分布
- [2.3.1]--密度函数及其性质、均匀分布
- [2.4.1]--指数分布、正态分布
- [2.5.1]--随机变量函数的分布
- [3.1.1]--二维随机变量及其分布函数、二维离散型随机变量
- [3.2.1]--二维连续型随机变量
- [3.3.1]--离散型随机变量的边缘分布
- [3.4.1]--连续型随机变量的边缘分布
- [3.5.1]--随机变量的独立性
- [3.6.1]--随机变量和的分布
- [3.7.1]--随机变量商、最大、最小的分布
- [4.1.1]--离散型随机变量的数学期望
- [4.2.1]--连续型随机变量的数学期望
- [4.3.1]--随机变量函数的数学期望
- [4.4.1]--数学期望的性质
- [4.5.1]--方差的概念与计算
- [4.6.1]--方差的性质
- [4.7.1]--协方差和相关系数
- [4.8.1]--独立与不相关的关系、矩
- [5.1.1]--大数定律的基本概念、切比雪夫不等式
- [5.2.1]--切比雪夫、伯努利、辛钦大数定律
- [5.3.1]--林德贝格—勒维中心极限定理
- [5.4.1]--棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理
- [6.1.1]--数理统计的方法与内容、总体、样本
- [6.2.1]--样本的联合分布、频率直方图、经验分布函数
- [6.3.1]--统计量、卡方分布、t分布
- [6.4.1]--F分布、分位点、分位点查表方法
- [6.5.1]--抽样分布定理(一)
- [6.6.1]--抽样分布定理(二)
- [7.1.1]--矩估计方法
- [7.2.1]--最大似然估计方法
- [7.3.1]--无偏性
- [7.4.1]--有效性、相合性
- [7.5.1]--单个正态总体参数的双侧区间估计
- [7.6.1]--双正态总体参数的双侧区间估计、单侧区间估计
- [8.1.1]--假设检验的基本方法
- [8.2.1]--假设检验的基本概念、两类错误、基本步骤
- [8.3.1]--正态总体参数的双侧检验
- [8.4.1]--正态总体参数的单侧检验
- [8.5.1]--假设总体分布已知的拟合检验
- [8.6.1]--假设总体分布未知的拟合检验
内容简介:概率论与数理统计课程-西安交大是一门帮助学生理解随机世界运作机制的必修课,内容涵盖从基础理论到实际应用的完整体系。最近有位学弟问我:“这门课到底有什么用?”我直接给他看了数据分析师的招聘需求——10个岗位里9个都要求掌握概率统计能力,这就是这门课程的核心价值。
这门由西安交大打造的39讲课程,不仅系统梳理了概率与统计的基础知识,还结合大量工程案例,把抽象理论变得直观易懂。比如在讲解随机变量分布时,老师会通过手机待机时间这个生活化的例子,说明为什么它服从指数分布。这种教学方式让很多同学觉得“原来数学也能这么有趣”。
学习这门课能带来哪些收获?首先它是考研数学的重要组成部分,覆盖数一和数三90%的考点。其次,在科研中,无论是实验设计还是论文的数据分析,都能从中获益。而在职场上,统计思维更是大数据、金融、质量控制等行业中的通用语言。去年带学生参赛时,我们正是依靠课程中教授的假设检验方法,成功验证了共享单车的分布规律。
课程的结构清晰,分为基础模块和实战应用两大部分。前五章打下扎实的理论基础,从抛硬币讲到中心极限定理,帮助学生建立正确的概率思维。后几章则偏向实操,例如参数估计可以用来推测全国大学生身高,方差分析能找出影响电池寿命的关键因素。每节课都配套EXCEL和Python两种工具,让学习更灵活。
适合哪些人来学?理工科学生必须掌握,经管类重点理解假设检验,医学生要精通卡方检验。课程中有很多贴近现实的案例,比如用回归分析预测疫情走势,这种方法就来自第9章的内容。这些实例帮助学员将知识点转化为实际解决问题的能力。
课程涵盖的主题也十分广泛,从古典概型到贝叶斯公式,从大数定律到回归分析,每一个知识点都配有具体案例和实践操作指导。无论你是备考考研,还是希望提升数据分析能力,这门课程都能为你提供坚实的基础。
这门由西安交大打造的39讲课程,不仅系统梳理了概率与统计的基础知识,还结合大量工程案例,把抽象理论变得直观易懂。比如在讲解随机变量分布时,老师会通过手机待机时间这个生活化的例子,说明为什么它服从指数分布。这种教学方式让很多同学觉得“原来数学也能这么有趣”。
学习这门课能带来哪些收获?首先它是考研数学的重要组成部分,覆盖数一和数三90%的考点。其次,在科研中,无论是实验设计还是论文的数据分析,都能从中获益。而在职场上,统计思维更是大数据、金融、质量控制等行业中的通用语言。去年带学生参赛时,我们正是依靠课程中教授的假设检验方法,成功验证了共享单车的分布规律。
课程的结构清晰,分为基础模块和实战应用两大部分。前五章打下扎实的理论基础,从抛硬币讲到中心极限定理,帮助学生建立正确的概率思维。后几章则偏向实操,例如参数估计可以用来推测全国大学生身高,方差分析能找出影响电池寿命的关键因素。每节课都配套EXCEL和Python两种工具,让学习更灵活。
适合哪些人来学?理工科学生必须掌握,经管类重点理解假设检验,医学生要精通卡方检验。课程中有很多贴近现实的案例,比如用回归分析预测疫情走势,这种方法就来自第9章的内容。这些实例帮助学员将知识点转化为实际解决问题的能力。
课程涵盖的主题也十分广泛,从古典概型到贝叶斯公式,从大数定律到回归分析,每一个知识点都配有具体案例和实践操作指导。无论你是备考考研,还是希望提升数据分析能力,这门课程都能为你提供坚实的基础。







