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概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)培訓(xùn)

 

 

 

一

1.1-隨機(jī)事件的概念

1.2-隨機(jī)事件的關(guān)系與運(yùn)算

1.3-概率的定義

1.4-古典概型

二

1.5-條件概率與乘法公式

1.6-全概率公式

1.7-貝葉斯公式

1.8-事件的獨(dú)立性

三

2.1-隨機(jī)變量及其分布函數(shù)

2.2-離散型隨機(jī)變量的分布律

2.3--0-1分布和二項(xiàng)分布

2.4-泊松分布

四

2.5-連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)

2.6-均勻分布

2.7-指數(shù)分布

2.8-正態(tài)分布

2.9-離散型隨機(jī)變量的函數(shù)的分布

2.10--連續(xù)型隨機(jī)變量的函數(shù)的分布

五

3.7-兩個(gè)隨機(jī)變量和的分布

3.8-兩個(gè)隨機(jī)變量商的分布

3.9-兩個(gè)隨機(jī)變量大與小的分布

3.1-二維隨機(jī)變量與聯(lián)合分布函數(shù)的概念

3.2-二維離散型隨機(jī)變量

3.3-二維連續(xù)型隨機(jī)變量

3.4-二維離散型隨機(jī)變量的邊緣分布律

3.5-二維連續(xù)型隨機(jī)變量的邊緣密度函數(shù)

3.6-隨機(jī)變量獨(dú)立性的判定

六

4.1-數(shù)學(xué)期望的概念與計(jì)算

4.2-數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)

4.3-方差的概念與計(jì)算

4.4-方差的性質(zhì)

4.5-協(xié)方差及矩

4.6-相關(guān)系數(shù)

七

5.1-切比雪夫不等式與切比雪夫大數(shù)定律

5.2-伯努利大數(shù)定律和辛欽大數(shù)定律

5.3-林德貝格中心極限定理

5.4-棣莫弗--拉普拉斯中心極限定理

八

6.1-總體、樣本、統(tǒng)計(jì)量的概念

6.2-卡方分布

6.3-t分布

6.4-F分布

6.5-分位點(diǎn)與查表方法

6.6-抽樣分布定理

九

7.1-矩估計(jì)方法

7.2-離散型總體的大似然估計(jì)方法

7.3-連續(xù)型總體的大似然估計(jì)方法

7.4-無偏性

7.5-有效性

7.6-相合性

7.7-區(qū)間估計(jì)的基本概念

7.8-單個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的雙側(cè)區(qū)間估計(jì)

7.9-雙正態(tài)總體參數(shù)的雙側(cè)區(qū)間估計(jì)

7.10-單側(cè)區(qū)間估計(jì)

十

8.1-假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念

8.2-假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤

8.3-單個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的雙側(cè)檢驗(yàn)

8.4-雙正態(tài)總體參數(shù)的雙側(cè)檢驗(yàn)

8.6-總體分布的卡方擬合檢驗(yàn)