概率论-2.1.1 随机变量的概念-网易公开课

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2.1.1 随机变量的概念

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[1] 1.1.1 概率论随机现象

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1.1.1 概率论随机现象

[2] 1.1.2 样本空间与随机事件（上...

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1.1.2 样本空间与随机事件（上）

[3] 1.1.2 样本空间与随机事件（下...

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1.1.2 样本空间与随机事件（下）

[4] 1.1.3 事件的关系与运算（上）

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1.1.3 事件的关系与运算（上）

[5] 1.1.3 事件的关系与运算（下）

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1.1.3 事件的关系与运算（下）

[6] 1.2.1 概率的公理化定义（上）

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1.2.1 概率的公理化定义（上）

[7] 1.2.1 概率的公理化定义（下）

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1.2.1 概率的公理化定义（下）

[8] 1.2.2 确定概率的古典方法（上...

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06:49

1.2.2 确定概率的古典方法（上）

[9] 1.2.2 确定概率的古典方法（下...

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1.2.2 确定概率的古典方法（下）

[10] 1.2.3 确定概率的几何方法（上...

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07:09

1.2.3 确定概率的几何方法（上）

[11] 1.2.3 确定概率的几何方法（下...

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07:06

1.2.3 确定概率的几何方法（下）

[12] 1.3.1 概率的性质（1）（上）

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1.3.1 概率的性质（1）（上）

[13] 1.3.1 概率的性质（1）（下）

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06:09

1.3.1 概率的性质（1）（下）

[14] 1.3.2 概率的性质（2）（上）

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1.3.2 概率的性质（2）（上）

[15] 1.3.2 概率的性质（2）（下）

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1.3.2 概率的性质（2）（下）

[16] 1.4.1 条件概率的定义（上）

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1.4.1 条件概率的定义（上）

[17] 1.4.1 条件概率的定义（下）

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1.4.1 条件概率的定义（下）

[18] 1.4.2 乘法公式

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1.4.2 乘法公式

[19] 1.4.3 全概率公式（上）

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1.4.3 全概率公式（上）

[20] 1.4.3 全概率公式（下）

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1.4.3 全概率公式（下）

[21] 1.4.4 贝叶斯公式（上）

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06:49

1.4.4 贝叶斯公式（上）

[22] 1.4.4 贝叶斯公式（下）

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1.4.4 贝叶斯公式（下）

[23] 1.5.1 两个事件的独立性（上）

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1.5.1 两个事件的独立性（上）

[24] 1.5.1 两个事件的独立性（下）

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1.5.1 两个事件的独立性（下）

[25] 1.5.2 多个事件的独立性（上）

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1.5.2 多个事件的独立性（上）

[26] 1.5.2 多个事件的独立性（下）

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07:05

1.5.2 多个事件的独立性（下）

[27] 2.1.1 随机变量的概念

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2.1.1 随机变量的概念

[28] 2.1.2 分布函数

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2.1.2 分布函数

[29] 2.1.3 离散随机变量的分布-1...

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2.1.3 离散随机变量的分布-1（上）

[30] 2.1.3 离散随机变量的分布-1...

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2.1.3 离散随机变量的分布-1（下）

[31] 2.1.3 离散随机变量的分布-2

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2.1.3 离散随机变量的分布-2

[32] 2.1.4 连续随机变量的分布-1

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2.1.4 连续随机变量的分布-1

[33] 2.1.4 连续随机变量的分布-2

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2.1.4 连续随机变量的分布-2

[34] 2.1.4 连续随机变量的分布-3

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2.1.4 连续随机变量的分布-3

[35] 2.2.1离散随机变量的数学期望-...

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2.2.1离散随机变量的数学期望-1

[36] 2.2.1离散随机变量的数学期望-...

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2.2.1离散随机变量的数学期望-2（上）

[37] 2.2.1离散随机变量的数学期望-...

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2.2.1离散随机变量的数学期望-2（下）

[38] 2.2.2连续随机变量的数学期望

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2.2.2连续随机变量的数学期望

[39] 2.2.3随机变量函数的期望及期望...

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2.2.3随机变量函数的期望及期望的性质（上）

[40] 2.2.3随机变量函数的期望及期望...

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05:07

2.2.3随机变量函数的期望及期望的性质（下）

[41] 2.3.1方差标准差

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2.3.1方差标准差

[42] 2.3.2方差的性质和切比雪夫不等...

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2.3.2方差的性质和切比雪夫不等式

[43] 2.4.1二项分布

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2.4.1二项分布

[44] 2.4.2泊松分布

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2.4.2泊松分布

[45] 2.4.3 超几何分布,几何分布，...

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05:05

2.4.3 超几何分布,几何分布，负二项分布（上）

[46] 2.4.3 超几何分布,几何分布，...

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2.4.3 超几何分布,几何分布，负二项分布（下）

[47] 2.5.1正态分布-1

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2.5.1正态分布-1

[48] 2.5.1正态分布-2

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2.5.1正态分布-2

[49] 2.5.1正态分布-3

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2.5.1正态分布-3

[50] 2.5.2 均匀分布

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06:48

2.5.2 均匀分布

[51] 2.5.3 指数分布

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07:17

2.5.3 指数分布

[52] 2.5.4 伽玛分布

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06:10

2.5.4 伽玛分布

[53] 2.5.5 贝塔分布

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2.5.5 贝塔分布

[54] 2.6.1离散随机变量函数的分布

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2.6.1离散随机变量函数的分布

[55] 2.6.2连续随机变量函数的分布(...

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2.6.2连续随机变量函数的分布(分布函数法)

[56] 2.6.3连续随机变量函数的分布(...

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05:45

2.6.3连续随机变量函数的分布(公式法)（上）

[57] 2.6.3连续随机变量函数的分布(...

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2.6.3连续随机变量函数的分布(公式法)（下）

[58] 2.6.4连续随机变量函数的分布(...

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2.6.4连续随机变量函数的分布(公式法二)（上）

[59] 2.6.4连续随机变量函数的分布(...

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2.6.4连续随机变量函数的分布(公式法二)（下）

[60] 2.7.1k阶矩（上）

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2.7.1k阶矩（上）

[61] 2.7.1k阶矩（下）

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06:55

2.7.1k阶矩（下）

[62] 2.7.2变异系数与偏度、峰度系数...

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05:42

2.7.2变异系数与偏度、峰度系数（上）

[63] 2.7.2变异系数与偏度、峰度系数...

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05:40

2.7.2变异系数与偏度、峰度系数（下）

[64] 2.7.3分位数（上）

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2.7.3分位数（上）

[65] 2.7.3分位数（下）

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05:43

2.7.3分位数（下）

[66] 3.1.1多维随机变量与联合分布函...

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06:14

3.1.1多维随机变量与联合分布函数（上）

[67] 3.1.1多维随机变量与联合分布函...

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3.1.1多维随机变量与联合分布函数（下）

[68] 3.1.2离散型随机变量的联合分布...

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3.1.2离散型随机变量的联合分布列

[69] 3.1.3连续型随机变量的联合密度...

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3.1.3连续型随机变量的联合密度函数

[70] 3.1.4常用多维分布（上）

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06:28

3.1.4常用多维分布（上）

[71] 3.1.4常用多维分布（下）

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3.1.4常用多维分布（下）

[72] 3.2.1边际分布函数

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08:23

3.2.1边际分布函数

[73] 3.2.2 边际分布列

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3.2.2 边际分布列

[74] 3.2.3边际密度函数（上）

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07:19

3.2.3边际密度函数（上）

[75] 3.2.3边际密度函数（下）

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3.2.3边际密度函数（下）

[76] 3.2.4随机变量间的独立性-1（...

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3.2.4随机变量间的独立性-1（上）

[77] 3.2.4随机变量间的独立性-1（...

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3.2.4随机变量间的独立性-1（下）

[78] 3.2.5随机变量间的独立性-2

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3.2.5随机变量间的独立性-2

[79] 3.3.1多维随机变量函数的分布（...

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06:21

3.3.1多维随机变量函数的分布（上）

[80] 3.3.1多维随机变量函数的分布（...

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3.3.1多维随机变量函数的分布（下）

[81] 3.3.2最大值与最小值的分布（上...

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3.3.2最大值与最小值的分布（上）

[82] 3.3.2最大值与最小值的分布（下...

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3.3.2最大值与最小值的分布（下）

[83] 3.3.3 X+Y的分布(一)

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3.3.3 X+Y的分布(一)

[84] 3.3.4 X+Y的分布(二)（上...

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3.3.4 X+Y的分布(二)（上）

[85] 3.3.4 X+Y的分布(二)（下...

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3.3.4 X+Y的分布(二)（下）

[86] 3.3.5变量变换法

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3.3.5变量变换法

[87] 3.3.6变量变换法(二)（上）

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3.3.6变量变换法(二)（上）

[88] 3.3.6变量变换法(二)（下）

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3.3.6变量变换法(二)（下）

[89] 3.4.1多维随机变量的函数的数学...

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3.4.1多维随机变量的函数的数学期望

[90] 3.4.2数学期望与方差的运算性质

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07:39

3.4.2数学期望与方差的运算性质

[91] 3.4.3协方差

1295播放

07:14

3.4.3协方差

[92] 3.4.4协方差的性质

798播放

08:42

3.4.4协方差的性质

[93] 3.4.5相关系数

1054播放

06:25

3.4.5相关系数

[94] 3.4.6随机向量的数学期望向量与...

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06:54

3.4.6随机向量的数学期望向量与协方差矩阵

[95] 3.5.1条件分布

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05:06

3.5.1条件分布

[96] 4.1.1依概率收敛

1002播放

05:42

4.1.1依概率收敛

[97] 4.1.2按分布收敛、弱收敛

908播放

05:14

4.1.2按分布收敛、弱收敛

[98] 4.2.1特征函数的定义

764播放

06:07

4.2.1特征函数的定义

[99] 4.2.2特征函数的性质

1259播放

08:34

4.2.2特征函数的性质

[100] 4.2.3特征函数性质的应用

1069播放

09:47

4.2.3特征函数性质的应用

[101] 4.3.1大数定律

1301播放

06:10

4.3.1大数定律

[102] 4.3.2大数定律的应用

1073播放

07:12

4.3.2大数定律的应用

[103] 4.4.1 中心极限定理

1414播放

08:11

4.4.1 中心极限定理

[104] 4.4.2德莫佛-拉普拉斯极限定理...

1417播放

09:24

4.4.2德莫佛-拉普拉斯极限定理的应用

[105] 4.4.3独立不同分布下的中心极限...

1116播放

07:33

4.4.3独立不同分布下的中心极限定理（1）

[106] 4.4.4独立不同分布下的中心极限...

577播放

07:19

4.4.4独立不同分布下的中心极限定理（2）