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概率论导论 Introduction to Probability 哈佛大学 Stat110

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2019-10-12 13:59:33
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主要包括以下内容。 基础知识：样本空间和事件，条件，贝叶斯定理。 随机变量及其分布：分布，矩生成函数，期望，方差，协方差，相关性，有条件的期望。 单变量分布：正态，t，二项式，负二项式，泊松，β，伽玛。 多元分布：联合分布，条件分布和边际分布，独立性，变换，多项式，多元正态分布。 极限定理：大数定律，中心极限定理。 马尔可夫链：转移概率，平稳分布，可逆性，收敛。 中文字幕为机翻，尽量看英文字幕
哈佛大学
概率论与数理统计
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视频选集
（1/35）
Lecture 1_ Probability and Counting _ Statistics 110
46:30
Lecture 2_ Story Proofs, Axioms of Probability _ Statistics 110
45:40
Lecture 3_ Birthday Problem, Properties of Probability _ Statistics 110
48:55
Lecture 4_ Conditional Probability _ Statistics 110
49:45
Lecture 5_ Conditioning Continued, Law of Total Probability _ Statistics 110
50:02
Lecture 6_ Monty Hall, Simpson's Paradox _ Statistics 110
49:01
Lecture 7_ Gambler's Ruin and Random Variables _ Statistics 110
51:46
Lecture 8_ Random Variables and Their Distributions _ Statistics 110
50:24
Lecture 9_ Expectation, Indicator Random Variables, Linearity _ Statistics 110
50:23
Lecture 10_ Expectation Continued _ Statistics 110
50:10
Lecture 11_ The Poisson distribution _ Statistics 110
42:46
Lecture 12_ Discrete vs. Continuous, the Uniform _ Statistics 110
49:56
Lecture 13_ Normal distribution _ Statistics 110
51:10
Lecture 14_ Location, Scale, and LOTUS _ Statistics 110
48:55
Lecture 15_ Midterm Review _ Statistics 110
38:12
Lecture 16_ Exponential Distribution _ Statistics 110
18:20
Lecture 17_ Moment Generating Functions _ Statistics 110
50:45
Lecture 18_ MGFs Continued _ Statistics 110
49:41
Lecture 19_ Joint, Conditional, and Marginal Distributions _ Statistics 110
50:09
Lecture 20_ Multinomial and Cauchy _ Statistics 110
49:00
Lecture 21_ Covariance and Correlation _ Statistics 110
49:26
Lecture 22_ Transformations and Convolutions _ Statistics 110
47:46
Lecture 23 Beta distribution_ Statistics 110
49:49
Lecture 24_ Gamma distribution and Poisson process _ Statistics 110
48:49
Lecture 25_ Order Statistics and Conditional Expectation _ Statistics 110
48:15
Lecture 26_ Conditional Expectation Continued _ Statistics 110
49:53
Lecture 27_ Conditional Expectation given an R.V. _ Statistics 110
50:34
Lecture 28 Inequalities_ Statistics 110
47:29
Lecture 29_ Law of Large Numbers and Central Limit Theorem _ Statistics 110
49:48
Lecture 30_ Chi-Square, Student-t, Multivariate Normal _ Statistics 110
47:28
Lecture 31_ Markov Chains _ Statistics 110
46:38
Lecture 32_ Markov Chains Continued _ Statistics 110
48:24
Lecture 33_ Markov Chains Continued Further _ Statistics 110
47:01
Lecture 34_ A Look Ahead _ Statistics 110
36:59
Joseph Blitzstein_ _The Soul of Statistics_ _ Harvard Thinks Big 4
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