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动手学概率论与数理统计

英文名：Hands on Probability and Mathematical Statistics

👋这门课是大家在大学里的老朋友《概率论与数理统计》。 对于这门课，你是不是既熟悉又陌生，熟悉到4年都能见到他的身影，陌生到见到这位老朋友就要抓耳挠腮？

❗❗❗在这门课中，我们通过趣味横生的python案例，带大家重新从生活的角度出发理解《概率论与数理统计》这位老朋友。

🎯课程目标

回顾数学建模中最基本的数学知识，建立起理论-实战的翻译思维，打破说啥啥都懂，用啥啥不会的困境！

📆课程安排

动手学概率论与数理统计 ➡️ [Sympy、Numpy、Pandas 、Scipy、Matplotlib]

（一）概率论专题：

• 什么是概率？
• 概率的难兄难弟：条件概率
• 条件概率的三大法宝：乘法公式、全概率公式与贝叶斯公式
• 随机变量与概率：分布函数、密度函数与分布列
• 常见的一维随机变量及其分布
• 一维随机变量的数字特征：期望、方差、分位数与中位数
• 多维随机变量及其联合分布、边际分布、条件分布
• 多维随机变量的数字特征：期望向量、协方差与协方差矩阵、相关系数与相关系数矩阵、条件期望
• 随机变量序列的收敛状态：依概率收敛、依分布收敛
• 大数定律
• 中心极限定理
• 数学建模案例分析：投资组合分析

（二）数理统计专题：

• 从概率论过渡到数理统计
• 总体与样本
• 经验分布函数与直方图
• 统计量与三大抽样分布
• 参数估计之点估计的概念
• 参数估计之点估计的方法：矩估计
• 参数估计之点估计的方法：极大似然估计
• 参数估计之点估计的评价：无偏性与有效性
• 参数估计之区间估计
• 假设检验之基本**
• 假设检验之正态总体参数的假设检验
• 假设检验之似然比检验与Bootstrap方法
• 数学建模案例分析：量化投资的投资组合分析

🛠️我们将用到的工具

🧑‍💻贡献者

🧑‍🔧课程开发

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李祖贤	概率论与数理统计	[email protected]

🧩改进优化

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