概率论与数理统计(第四版)(浙江大学)1-2

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概率论与数理统计(第四版)(浙江大学)1-2by文库LJ佬2024-05-25CONTENTS概率论基础随机变量及其分布01概率论基础概率论基础概率分布：

离散型概率分布介绍。概率密度函数：

连续型概率分布的密度函数。统计学基础：

基本统计学概念和方法的介绍。概率分布二项分布:

描述二项试验中成功次数的概率分布。泊松分布:

描述单位时间（或单位面积）内随机事件发生次数的概率分布。几何分布:

描述在伯努利试验中，首次成功发生时需要进行的试验次数的概率分布。概率密度函数正态分布:

描述自然界中许多随机现象的分布情况。指数分布:

描述独立随机事件发生的时间间隔的概率分布。均匀分布:

描述各个取值概率相等的连续型概率分布。波尔松分布:

描述单位时间（或单位面积）内随机事件发生次数的概率分布。统计学基础统计学基础总体与样本:

区分总体和样本的概念，以及它们在统计学中的作用。参数估计:

介绍统计学中对总体参数进行估计的方法和原理。假设检验:

解释在统计学中如何判断总体参数的假设情况。方差分析:

描述多个总体均值是否相等的统计分析方法。02随机变量及其分布随机变量及其分布随机变量类型：

离散型和连续型随机变量的介绍。常见分布：

常见的随机变量分布介绍。独立随机变量：

描述独立随机变量的性质和应用。随机变量类型离散型随机变量:

描述只取有限个或可数个值的随机变量。连续型随机变量:

描述在某个区间内取值的随机变量。二维随机变量:

描述由两个随机变量组成的随机变量。常见分布正态分布:

描述自然界中许多随机现象的分布情况。指数分布:

描述独立随机事件发生的时间间隔的概率分布。均匀分布:

描述各个取值概率相等的连续型概率分布。独立随机变量独立随机变量协方差:

用于衡量两个随机变量之间的线性关系。相关系数:

描述两个随机变量之间相关性的

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