NoteDeep

  • 概率论与数理统计

概率论基础一（随机变量与概率）
1、概率空间，随机变量，分布，随机变量函数的分布，随机变量独立性，条件概率，条件分布，边缘分布
2、离散随机变量，古典概型，连续随机变量
3、常见的古典概型，常见的离散随机变量，常见的连续随机变量
4、一元和二元正态分布

概率论基础二（数字特征）
1、期望，方差，相关系数，中心距、原点矩和高阶矩
2、条件数学期望与最佳线性预测
3、熵——不确定性的度量，熵的基本性质
4、母函数及其应用
5、特征函数及其应用
6、多元正态分布（密度函数，特征函数，独立性，线性变换，条件分布）

概率论基础三（极限定理）
随机变量独立和序列的收敛
1、大数定律：弱大数定律，强大数定律
2、伯努利试验的情形，独立同分布的情形（分别成立哪些大数定律），不同分布的情形
3、积分极限定理（利莫夫-拉普拉斯极限定理，林德贝格-莱维中心极限定理），独立同分布的情形与不同分布的情形
分布函数的收敛
4、正极限定理，逆极限定理
随机变量的收敛
5、依分布收敛、依概率收敛、r阶收敛、以概率1收敛

概率论基础四（强大数定律，中心极限定理）？
1、强大数定律？
2、中心极限定理？


评论列表