视频选集 预备知识（加法原理 乘法原理 排列与组合） 1.1 随机试验与随机事件 1.2 频率与概率 1.3 古典概型与几何概型 1.4条件概率与乘法公式 1.5 全概率公式与贝叶斯公式 1.6 事件的独立性和伯努利实验 2.1 随机变量 2.2 概率分布 2.2 0-1分布 二项分布 2.2 泊松分布几何分布超几何分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续型随机变量及其密度函数 2.4 均匀分布和指数分布 2.4 正态分布 2.5 随机变量函数的分布-离散型 2.5 随机变量函数的分布-连续型 3.1 X与Y的联合分布函数 3.1二维离散型(X,Y)的概率分布 （前面还有视频在剪辑）3.2 边缘分布函数 3.2 二维离散型随机变量(X,Y)的边缘分布律 3.2 二维连续型随机变量的边缘密度 3.3 离散型随机变量的条件分布 3.3 连续型随机变量的条件密度 3.4 离散型随机变量X与Y相互独立的判定 总结【二维离散型随机变量知识点】 3.4 连续型随机变量X与Y相互独立的判定【1】 3.4 连续型随机变量X与Y相互独立的判定【2】 3.5 两个随机变量函数的分布（离散型） 3.5 两个随机变量函数的分布（连续型） 3.5 两个随机变量函数的分布（离散型+连续型） 3.5 max{X,Y} min{X,Y}的分布 4.1 数学期望的定义 4.1 一维随机变量函数的期望 4.1 二维随机变量函数的期望 4.1 数学期望的性质 4.2 方差的定义 4.2 方差的性质 4.2 方差的例题 4.2 常见分布的期望和方差 4.3 协方差 4.3 相关系数 4.4 矩、协方差矩阵 5.1 切比雪夫不等式 5.2 大数定律 5.3 中心极限定理 6.1 总体与样本 6.2 统计量 6.3 抽样分布（分位数 卡方分布 t分布） 6.3 F分布 正态总体下的抽样分布 7.1 距估计 7.1 极大似然估计 7.2 估计量的评价标准 7.3 区间估计 7.4 正态总体均值与方差的区间估计 8.1（一、假设检验问题） 8.1（二、假设检验的基本概念） 8.1（三、假设检验的基本思想） 8.1（四、两类错误） 8.2（一、均值的假设检验） 8.2（二、方差的假设检验） 8.3 （一、均值的差异性检验） 8.3（二、方差的差异性检验）
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