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- 课程目录
- 暂无课件
- 1. SampleSpace and Events 15:50 免费
- 2. 事件不相交和partition 10:25 免费
- 3. 趋近的定义 13:31 免费
- 4. 概率的引入 13:25 免费
- 5. 事件与概率的性质 9:45 免费
- 6. 平均概率分布和取数据的方法 11:58 免费
- 7. 独立事件介绍 6:53 免费
- 8. 独立事件的例子 11:47 免费
- 9. 独立事件的总结 3:52 免费
- 10. 条件概率引入 13:58 免费
- 11. 贝叶斯定理的内容 12:29 免费
- 12. 贝叶斯定理的例子 7:15 免费
- 13. 随机变量引入 13:54 免费
- 14. 随机变量的逆 4:31 免费
- 15. 累积分布函数 17:31 免费
- 16. 概率函数 13:03 免费
- 17. 概率密度函数 20:12 免费
- 18. 分位函数 8:18 免费
- 19. 离散型的随机变量的分布 9:48 免费
- 20. 连续性概率分布 6:42 免费
- 21. 二维分布和边缘密度函数 17:14 免费
- 22. 独立随机变量 11:20 免费
- 23. 独立性判别 8:57 免费
- 24. 条件分布 14:44 免费
- 25. 期望 10:52 免费
- 26. 期望的推演 9:03 免费
- 27. 期望的性质 7:30 免费
- 28. 方差及其性质 16:25 免费
- 29. 平均数和中位数 8:35 免费
- 30. 协方差和相关性 21:40 免费
- 31. 条件概率的期望 10:47 免费
- 32. 条件期望的性质 8:03 免费
【课时介绍】
15. 累积分布函数
- 章节目录
-
- 01. 1. SampleSpace and Events 15:50
- 02. 2. 事件不相交和partition 10:25
- 03. 3. 趋近的定义 13:31
- 04. 4. 概率的引入 13:25
- 05. 5. 事件与概率的性质 9:45
- 06. 6. 平均概率分布和取数据的方法 11:58
- 07. 7. 独立事件介绍 6:53
- 08. 8. 独立事件的例子 11:47
- 09. 9. 独立事件的总结 3:52
- 10. 10. 条件概率引入 13:58
- 11. 11. 贝叶斯定理的内容 12:29
- 12. 12. 贝叶斯定理的例子 7:15
- 13. 13. 随机变量引入 13:54
- 14. 14. 随机变量的逆 4:31
- 15. 15. 累积分布函数 17:31
- 16. 16. 概率函数 13:03
- 17. 17. 概率密度函数 20:12
- 18. 18. 分位函数 8:18
- 19. 19. 离散型的随机变量的分布 9:48
- 20. 20. 连续性概率分布 6:42
- 21. 21. 二维分布和边缘密度函数 17:14
- 22. 22. 独立随机变量 11:20
- 23. 23. 独立性判别 8:57
- 24. 24. 条件分布 14:44
- 25. 25. 期望 10:52
- 26. 26. 期望的推演 9:03
- 27. 27. 期望的性质 7:30
- 28. 28. 方差及其性质 16:25
- 29. 29. 平均数和中位数 8:35
- 30. 30. 协方差和相关性 21:40
- 31. 31. 条件概率的期望 10:47
- 32. 32. 条件期望的性质 8:03
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