81. 二维连续型的联合分布与边缘分布1【板书】 - 1

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《概率论与数理统计》教学视频全集（宋浩）

大学课程 / 数学

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1随机试验与随机事件【板书】 - 1
12:10
2随机试验与随机事件【板书】 - 3
12:13
3样本空间与事件的集合表示【板书】 - 1
05:33
4样本空间与事件的集合表示【板书】 - 3
05:36
5事件间的关系【板书】 - 1
25:37
6事件间的关系【板书】 - 2
25:47
7事件间的关系【板书】 - 3
25:32
8概率的初等描述【板书】
02:38
9古典概型（排列组合）理论【板书】 - 1
10:53
10古典概型（排列组合）理论【板书】 - 2
10:55
11古典概型（排列组合）理论【板书】 - 3
10:53
12古典概型（排列组合）例题【板书】 - 1
15:19
13古典概型（排列组合）例题【板书】 - 2
15:23
14古典概型（排列组合）例题【板书】 - 3
15:22
15几何概型【板书】 - 1
10:49
16几何概型【板书】 - 2
10:53
17几何概型【板书】 - 3
10:47
18频率与概率【板书】 - 1
05:31
19频率与概率【板书】 - 3
05:32
20公理化（理论）【板书】 - 1
10:54
21公理化（理论）【板书】 - 2
10:59
22公理化（理论）【板书】 - 3
10:57
23公理化（例题）【板书】 - 1
10:10
24公理化（例题）【板书】 - 2
10:17
25公理化（例题）【板书】 - 3
10:07
26条件概率【板书】 - 1
10:27
27条件概率【板书】 - 3
10:30
28乘法公式【板书】 - 1
13:02
29乘法公式【板书】 - 2
13:13
30乘法公式【板书】 - 3
12:54
31全概率公式【板书】 - 1
14:22
32全概率公式【板书】 - 3
14:25
33贝叶斯公式【板书】 - 1
12:12
34贝叶斯公式【板书】 - 2
12:21
35贝叶斯公式【板书】 - 3
12:13
36事件的独立性【板书】
08:40
37事件的独立性#2【板书】 - 1
12:35
38事件的独立性#2【板书】 - 2
12:43
39事件的独立性#2【板书】 - 3
12:33
40事件的独立性#3例题【板书】 - 1
11:10
41事件的独立性#3例题【板书】 - 3
11:14
42伯努利模型【板书】 - 1
10:57
43伯努利模型【板书】 - 3
11:00
44随机变量的概念【板书】 - 1
06:32
45随机变量的概念【板书】 - 3
06:33
46离散型随机变量及其概率分布【板书】 - 1
10:34
47离散型随机变量及其概率分布【板书】 - 3
10:37
48连续性随机变量及其概率密度函数【板书】 - 1
22:19
49连续性随机变量及其概率密度函数【板书】 - 2
22:23
50连续性随机变量及其概率密度函数【板书】 - 3
22:22
51离散型的分布函数【板书】 - 1
13:21
52离散型的分布函数【板书】 - 2
13:27
53离散型的分布函数【板书】 - 3
13:16
54连续型的分布函数【板书】 - 1
12:10
55连续型的分布函数【板书】 - 3
12:13
56分布【板书】
04:40
57几何分布【板书】
04:25
58二项分布【板书】 - 1
10:50
59二项分布【板书】 - 3
10:57
60泊松分布【板书】 - 1
14:20
61泊松分布【板书】 - 3
14:21
62超几何分布【板书】 - 1
12:20
63超几何分布【板书】 - 3
12:22
64均匀分布【板书】 - 1
10:14
65均匀分布【板书】 - 3
10:22
66指数分布【板书】 - 1
12:14
67指数分布【板书】 - 3
12:16
68正态分布【板书】 - 1
23:40
69正态分布【板书】 - 2
23:45
70正态分布【板书】 - 3
23:34
71随机变量函数的分布（离散型）【板书】 - 1
05:12
72随机变量函数的分布（离散型）【板书】 - 3
05:17
73随机变量函数的分布（连续型）【板书】 - 1
24:14
74随机变量函数的分布（连续型）【板书】 - 2
24:20
75随机变量函数的分布（连续型）【板书】 - 3
24:08
76二维随机变量及其分布函数【板书】 - 1
11:29
77二维随机变量及其分布函数【板书】 - 2
11:31
78二维随机变量及其分布函数【板书】 - 3
11:29
79二维离散型的联合分布和边缘分布【板书】 - 1
12:26
80二维离散型的联合分布和边缘分布【板书】 - 3
12:34
81二维连续型的联合分布与边缘分布1【板书】 - 1
11:42
82二维连续型的联合分布与边缘分布1【板书】 - 2
11:45
83二维连续型的联合分布与边缘分布1【板书】 - 3
11:44
84二维连续型随机变量的边缘密度函数【板书】 - 1
10:43
85二维连续型随机变量的边缘密度函数【板书】 - 2
10:47
86二维连续型随机变量的边缘密度函数【板书】 - 3
10:45
87条件分布的定义【板书】 - 1
07:17
88条件分布的定义【板书】 - 3
07:16
89离散型随机变量的条件分布【板书】
07:27
90连续型随机变量的条件分布【板书】 - 1
12:44
91连续型随机变量的条件分布【板书】 - 3
12:45
92随机变量的独立性【板书】 - 1
13:10
93随机变量的独立性【板书】 - 3
13:17
94二维离散型随机变量函数的分布【板书】 - 1
06:24
95二维离散型随机变量函数的分布【板书】 - 3
06:30
96宋浩老师与韩帅的午餐之旅
07:18
97离散型变量的数学期望 - 1
06:29
98离散型变量的数学期望 - 3
06:27
99随机变量函数的数学期望 - 1
16:08
100随机变量函数的数学期望 - 2
16:13
101随机变量函数的数学期望 - 3
16:00
102条件期望
08:22
103方差的定义 - 1
08:03
104方差的定义 - 3
08:11
105常见离散型的期望与方差 - 1
13:04
106常见离散型的期望与方差 - 2
13:13
107常见离散型的期望与方差 - 3
12:56
108常见连续型的期望与方差 - 1
13:08
109常见连续型的期望与方差 - 3
13:15
110【coindance】抖肩舞--宋老师友情出演
02:26
111中心矩与原点矩
05:10
112统计量的定义
06:24
113常用统计量 - 1
11:43
114常用统计量 - 3
11:44
115抽样分布 - 1
23:26
116抽样分布 - 2
23:37
117抽样分布 - 3
23:25
118极大似然估计 - 1
19:51
119极大似然估计 - 2
20:03
120极大似然估计 - 3
19:46
121点估计的优良性准则 - 1
10:17
122点估计的优良性准则 - 2
10:19
123点估计的优良性准则 - 3
10:16
124财富radio 宋浩：数学有意思【精华版】
03:57
125置信区间与枢轴变量的定义 - 1
10:30
126置信区间与枢轴变量的定义 - 2
10:33
127置信区间与枢轴变量的定义 - 3
10:32
128一个正态总体的期望和方差的区间估计 - 1
13:26
129一个正态总体的期望和方差的区间估计 - 2
13:37
130一个正态总体的期望和方差的区间估计 - 3
13:27
131【姜老师】假设检验的基本概念2 - 1
16:08
132【姜老师】假设检验的基本概念2 - 2
16:12
133【姜老师】假设检验的基本概念2 - 3
16:01
134【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（1） - 1
26:17
135【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（1） - 2
26:19
136【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（1） - 3
26:13
137【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（2） - 1
12:42
138【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（2） - 2
12:50
139【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（2） - 3
12:36
140【姜老师】两个正态总体的参数假设检验 - 1
27:43
141【姜老师】两个正态总体的参数假设检验 - 2
27:51
142【姜老师】两个正态总体的参数假设检验 - 3
27:43
143山东教育电视台--宋浩老师
00:21
144【以下是旧版PPT录制】1.1 随机事件 - 1
20:05
145【以下是旧版PPT录制】1.1 随机事件 - 2
20:07
146【以下是旧版PPT录制】1.1 随机事件 - 3
20:03
147公理化定义 - 1
10:56
148公理化定义 - 2
11:01
149公理化定义 - 3
10:48
150古典概型 - 1
11:48
151古典概型 - 3
11:54
152几何概率模型 - 1
10:53
153几何概率模型 - 2
10:55
154几何概率模型 - 3
10:51
155排列组合的补充知识 - 1
17:23
156排列组合的补充知识 - 2
17:31
157排列组合的补充知识 - 3
30:50
158乘法公式 - 1
11:48
159乘法公式 - 2
11:57
160乘法公式 - 3
11:48
161条件概率 - 1
07:43
162条件概率 - 3
07:43
163贝叶斯公式 - 1
12:54
164贝叶斯公式 - 2
12:57
165贝叶斯公式 - 3
12:56
166全概率公式 - 1
14:01
167全概率公式 - 3
14:08
168伯努利概型 - 1
14:06
169伯努利概型 - 3
14:07
170独立性 - 1
24:04
171独立性 - 2
24:09
172独立性 - 3
23:58
173随机变量的概念 - 1
07:02
174随机变量的概念 - 3
07:09
175离散型随机变量及其概率分布 - 1
05:44
176离散型随机变量及其概率分布 - 3
05:45
177连续型随机变量及其概率密度函数 - 1
10:11
178连续型随机变量及其概率密度函数 - 2
10:19
179连续型随机变量及其概率密度函数 - 3
10:09
180随机变量的分布函数 - 1
14:18
181随机变量的分布函数 - 2
14:21
182随机变量的分布函数 - 3
14:19
183常见离散型变量的分布 - 1
28:46
184常见离散型变量的分布 - 2
28:53
185常见离散型变量的分布 - 3
28:45
186超几何分布 - 1
08:45
187超几何分布 - 3
08:47
188均匀分布指数分布 - 1
10:05
189均匀分布指数分布 - 2
10:07
190均匀分布指数分布 - 3
10:04
191正态分布 - 1
20:50
192正态分布 - 2
21:01
193正态分布 - 3
20:44
194离散变量函数的分布 - 1
06:09
195离散变量函数的分布 - 3
06:12
196连续函数变量函数的分布 - 1
11:49
197连续函数变量函数的分布 - 2
11:59
198连续函数变量函数的分布 - 3
11:51
199二维随机变量及其分布函数 - 1
08:58
200二维随机变量及其分布函数 - 3
09:01
201二维离散型随机变量的联合分布及其边缘密度 - 1
11:10
202二维离散型随机变量的联合分布及其边缘密度 - 3
11:13
203二维连续型随机变量的联合概率密度函数及其边缘密度 - 1
25:11
204二维连续型随机变量的联合概率密度函数及其边缘密度 - 2
25:20
205二维连续型随机变量的联合概率密度函数及其边缘密度 - 3
25:04
206条件分布的概念 - 1
08:08
207条件分布的概念 - 3
08:09
208离散型随机变量的条件概率分布 - 1
08:55
209离散型随机变量的条件概率分布 - 3
08:55
210连续性随机变量的条件分布 - 1
14:41
211连续性随机变量的条件分布 - 2
14:43
212连续性随机变量的条件分布 - 3
14:41
213随机变量的独立性 - 1
12:41
214随机变量的独立性 - 3
12:40
215二维离散型随机变量函数的分布 - 1
06:12
216二维离散型随机变量函数的分布 - 3
06:17
217二维连续型随机变量函数的分布 - 1
14:58
218二维连续型随机变量函数的分布 - 2
15:05
219二维连续型随机变量函数的分布 - 3
14:55
220离散型随机变量的数学期望
05:50
221连续型变量的数学期望 - 1
06:07
222连续型变量的数学期望 - 3
06:12
223随机变量函数的期望 - 1
10:17
224随机变量函数的期望 - 3
10:16
225数学期望的性质 - 1
09:10
226数学期望的性质 - 3
09:14
227条件数学期望
07:01
228方差的概念 - 1
13:10
229方差的概念 - 3
13:14
230方差的性质 - 1
09:46
231方差的性质 - 3
09:49
232常见离散型分布的数学期望和方差 - 1
08:16
233常见离散型分布的数学期望和方差 - 3
08:17
234常见连续型的期望和方差 - 1
08:24
235常见连续型的期望和方差 - 3
08:21
236协方差 - 1
12:20
237协方差 - 3
12:26
238相关系数 - 1
15:01
239相关系数 - 3
15:00
240随机变量的矩 - 1
07:07
241随机变量的矩 - 3
07:11
242大数定律 - 1
14:12
243大数定律 - 2
14:13
244大数定律 - 3
14:04
245中心极限定理 - 1
13:22
246中心极限定理 - 2
13:33
247中心极限定理 - 3
13:24
248总体与样本 - 1
05:36
249总体与样本 - 3
05:33
250统计量 - 1
13:48
251统计量 - 3
13:45
252重要分布 - 1
12:03
253重要分布 - 2
12:11
254重要分布 - 3
12:05
255正态总体下的抽样分布 - 1
08:44
256正态总体下的抽样分布 - 3
08:50
257矩估计法 - 1
13:24
258矩估计法 - 2
13:34
259矩估计法 - 3
13:25
260极大似然估计法 - 1
12:55
261极大似然估计法 - 3
12:53
262点估计优良性准则 - 1
13:27
263点估计优良性准则 - 2
13:31
264点估计优良性准则 - 3
13:27
265置信区间的概念 - 1
06:59
266置信区间的概念 - 3
06:55
267两个正态总体参数的区间估计 - 1
05:12
268两个正态总体参数的区间估计 - 3
05:09