- 1. SampleSpace and Events
- 2. 事件不相交和partition
- 3. 趋近的定义
- 4. 概率的引入
- 5. 事件与概率的性质
- 6. 平均概率分布和取数据的方法
- 7. 独立事件介绍
- 8. 独立事件的例子
- 9. 独立事件的总结
- 10. 条件概率引入
- 11. 贝叶斯定理的内容
- 12. 贝叶斯定理的例子
- 13. 随机变量引入
- 14. 随机变量的逆
- 15. 累积分布函数
- 16. 概率函数
- 17. 概率密度函数
- 18. 分位函数
- 19. 离散型的随机变量的分布
- 20. 连续性概率分布
- 21. 二维分布和边缘密度函数
- 22. 独立随机变量
- 23. 独立性判别
- 24. 条件分布
- 25. 期望
- 26. 期望的推演
- 27. 期望的性质
- 28. 方差及其性质
- 29. 平均数和中位数
- 30. 协方差和相关性
- 31. 条件概率的期望
- 32. 条件期望的性质
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