- (新)第113集 8.2.5 两个正态总体方差的比较
- (新)第112集 8.2.4 两个正态总体均值的比较（2）
- (新)第111集 8.2.3 两个正态总体均值的比较（1）
- 第110集 8.2.2 单个正态总体参数的假设检验（2）
- 第109集 8.2.1 单个正态总体参数的假设检验（1）
- 第108集 8.1.3 两类错误
- 第107集 8.1.2 假设检验的步骤
- 第106集 8.1.1 假设检验的思想和原理
- 第105集 7.4.8 单侧置信区间
- 第104集 7.4.7 两个正态总体方差比的置信区间
- 第103集 7.4.6 两个正态总体均值差的置信区间（2）
- 第102集 7.4.5 两个正态总体均值差的置信区间（1）
- 第101集 7.4.4 单个正态总体参数的置信区间
- 第100集 7.4.3 构造置信区间的方法——枢轴量法
- 第99集 7.4.2 区间估计
- 第98集 7.4.1 分位数
- 第97集 7.3.3 相合性
- 第96集 7.3.2 有效性
- 第95集 7.3.1 无偏性
- 第94集 7.2.4 最大似然估计的定义及方法（2）
- 第93集 7.2.3 最大似然估计的定义及方法（1）
- 第92集 7.2.2 最大似然估计的原理
- 第91集 7.2.1 矩估计
- 第90集 7.1 参数估计简介
- 第89集 6.4.2 抽样分布定理（2）
- 第88集 6.4.1 抽样分布定理（1）
- 第87集 6.3.3 f分布
- 第86集 6.3.2 t分布
- 第85集 6.3.1 卡方分布
- 第84集 6.2.2 经验分布函数
- 第83集 6.2.1 次序统计量
- 第82集 6.1.2 总体、样本和统计量
- 第81集 6.1.1 数理统计基本介绍
- 第80集 5.3 大数定律与中心极限定理总结
- 第79集 5.2.3 独立同分布的中心极限定理（2）
- 第78集 5.2.2 独立同分布的中心极限定理（1）
- 第77集 5.2.1 高尔顿钉板实验
- 第76集 5.1.3 大数定律
- 第75集 5.1.2 切比雪夫不等式（2）
- 第74集 5.1.1 切比雪夫不等式（1）
- 第73集 4.4 矩与协方差矩阵
- 第72集 4.3.3 相关系数（2）
- 第71集 4.3.2 相关系数（1）
- 第70集 4.3.1 协方差
- 第69集 4.2.2 方差的性质
- 第68集 4.2.1 方差的概念及计算
- 第67集 4.1.5 数学期望的性质
- 第66集 4.1.4 随机变量函数的数学期望（二维）
- 第65集 4.1.3 随机变量函数的数学期望（一维）
- 第64集 4.1.2 连续型随机变量的数学期望
- 第63集 4.1.1 离散型随机变量的数学期望
- 第62集 3.10 多维随机变量及其分布的总结
- 第61集 3.9 n维随机变量
- 第60集 3.8.2 二维随机变量函数的分布综合题（2）
- 第59集 3.8.1 二维随机变量函数的分布综合题（1）
- 第58集 3.7.5 最大值 最小值的分布（3）
- 第57集 3.7.4 最大值 最小值的分布（2）
- 第56集 3.7.3 最大值 最小值的分布（1）
- 第55集 3.7.2 Z=X+Y的分布
- 第54集 3.7.1 二维连续型随机变量函数分布的基本方法
- 第53集 3.6.2 最大值、最小值的分布
- 第52集 3.6.1 X+Y的分布
- 第51集 3.5.3 二维连续型随机变量的独立性
- 第50集 3.5.2 条件概率密度函数例题讲解
- 第49集 3.5.1 条件概率密度函数
- 第48集 3.4.3 连续型随机变量的边缘概率密度函数
- 第47集 3.4.2 常见二维连续型随机变量的分布
- 第46集 3.4.1 二维连续型随机变量的联合概率密度函数
- 第45集 3.3 二维离散型随机变量的独立性
- 第44集 3.2.2 二维离散型随机变量（X，Y）的条件分布律
- 第43集 3.2.1 二维离散型随机变量的联合分布律与边缘分布律
- 第42集 3.1.2 边缘分布函数
- 第41集 3.1.1 二维随机变量及联合分布函数
- 第40集 2.7 随机变量及分布函数的总结
- 第39集 2.6.6 连续型随机变量严格单调函数的概率密度公式
- 第38集 2.6.5 连续型随机变量函数的分布举例（3）
- 第37集 2.6.4 连续型随机变量函数的分布举例（2）
- 第36集 2.6.3 连续型随机变量函数的分布举例（1）
- 第35集 2.6.2 连续型随机变量函数的分布
- 第34集 2.6.1 离散型随机变量函数的分布
- 第33集 2.5.4 正态分布的三倍标准差原则
- 第32集 2.5.3 正态分布
- 第31集 2.5.2 指数分布
- 第30集 2.5.1 均匀分布
- 第29集 2.4 连续型随机变量及分布
- 第28集 2.3.7 常见分布内在关系图
- 第27集 2.3.6 超几何分布
- 第26集 2.3.5 几何分布
- 第25集 2.3.4 泊松分布
- 第24集 2.3.3 二项分布
- 第23集 2.3.2 两点分布
- 第22集 2.3.1 伯努利概型
- 第21集 2.2 离散型随机变量及分布
- 第20集 2.1.2 分布函数
- 第19集 2.1.1 随机变量
- 第18集 1.6 第一章总结
- 第17集 1.5.3 多个事件的独立性（2）
- 第16集 1.5.2 多个事件的独立性（1）
- 第15集 1.5.1 事件的相互独立性
- 第14集 1.4.4 贝叶斯公式
- 第13集 1.4.3 全概率公式
- 第12集 1.4.2 条件概率（2）
- 第11集 1.4.1 条件概率（1）
- 第10集 1.3.2 几何概型
- 第9集 1.3.1 古典概型
- 第8集 1.2.3 概率的定义与性质（2）
- 第7集 1.2.2 概率的定义与性质（1）
- 第6集 1.2.1 频率和概率
- 第5集 1.1.4 随机事件的关系与运算（2）
- 第4集 1.1.3 随机事件的关系与运算（1）
- 第3集 1.1.2 随机事件
- 第2集 1.1.1 随机试验与样本空间
- 第1集 1.0 课程介绍
本课程旨在帮助学生掌握概率论与数理统计的基本概念、基本理论和方法，引导学生从传统的确定性思维模式进入随机性思维模式，从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法。
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