概率论与数理统计

第一章 随机事件与概率

事件域与空间预备

1. 样本
2. 事件
3. 随机变量

概率

1. 定义
2. 计数
3. 古典学派和Bayes学派

第二章 随机变量与分布

第一节 随机变量

基础

定义

期望方差标准差

数字特征

1. 分位数
2. 众数
3. 偏度
4. 峰度
5. 变异系数
6. k阶矩
7. 矩母函数
8. 特征函数

数学理论

1. 切比雪夫不等式

代码实现

应用背景

第二节 二项分布

基础

定义

期望方差标准差

数字特征

1. 分位数
2. 众数
3. 偏度
4. 峰度
5. 变异系数
6. k阶矩
7. 矩母函数
8. 特征函数

数学理论

1. 切比雪夫不等式

代码实现

应用背景

第三节 正态分布

基础

定义

期望方差标准差

数字特征

1. 分位数
2. 众数
3. 偏度
4. 峰度
5. 变异系数
6. k阶矩
7. 矩母函数
8. 特征函数

数学理论

1. 切比雪夫不等式

代码实现

应用背景

第三章 参数估计和假设检验