第 1 页 / 共 34 页
第 2 页 / 共 34 页
第 3 页 / 共 34 页
第 4 页 / 共 34 页
第 5 页 / 共 34 页
第 6 页 / 共 34 页
第 7 页 / 共 34 页
第 8 页 / 共 34 页
第 9 页 / 共 34 页
第 10 页 / 共 34 页
第 11 页 / 共 34 页
第 12 页 / 共 34 页
第 13 页 / 共 34 页
第 14 页 / 共 34 页
第 15 页 / 共 34 页
第 16 页 / 共 34 页
第 17 页 / 共 34 页
_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png "【猴博士】概率论与数理统计 笔记总结（完结） - 09_《概率论与数理统计》复习资料_《概率论与数理统计》知识点(详细)_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com")
第 18 页 / 共 34 页
_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png "【猴博士】概率论与数理统计 笔记总结（完结） - 09_《概率论与数理统计》复习资料_《概率论与数理统计》知识点(详细)_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com")
第 19 页 / 共 34 页
第 20 页 / 共 34 页
第 21 页 / 共 34 页
_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png "【猴博士】概率论与数理统计 笔记总结（完结） - 11_《概率论与数理统计》复习资料_《概率论与数理统计》知识点总结(详细)_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com")
第 22 页 / 共 34 页
_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png "【猴博士】概率论与数理统计 笔记总结（完结） - 11_《概率论与数理统计》复习资料_《概率论与数理统计》知识点总结(详细)_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com")
第 23 页 / 共 34 页
第 24 页 / 共 34 页
第 25 页 / 共 34 页
第 26 页 / 共 34 页
第 27 页 / 共 34 页
第 28 页 / 共 34 页
_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png "【猴博士】概率论与数理统计 笔记总结（完结） - 15_《概率论与数理统计》复习资料_《概率论与数理统计》练(含答案)_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com")
第 29 页 / 共 34 页
_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png "【猴博士】概率论与数理统计 笔记总结（完结） - 15_《概率论与数理统计》复习资料_《概率论与数理统计》练(含答案)_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com")
第 30 页 / 共 34 页
_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png "【猴博士】概率论与数理统计 笔记总结（完结） - 16_《概率论与数理统计》复习资料_《概率论与数理统计》练(附答案)_第1页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com")
第 31 页 / 共 34 页
_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com.png "【猴博士】概率论与数理统计 笔记总结（完结） - 16_《概率论与数理统计》复习资料_《概率论与数理统计》练(附答案)_第2页_学霸英雄_www.xuebayingxiong.com")
第 32 页 / 共 34 页
第 33 页 / 共 34 页
第 34 页 / 共 34 页
【猴博士】概率论与数理统计 笔记总结（完结）
【猴博士】概率论与数理统计 笔记总结（完结） 好吧，各位小伙伴，这里就是我整理的概率论与数理统计笔记，我给它起个名字叫“猴博士”，因为我感觉自己有点像只好奇的猴子，到处乱跳，想搞懂这些玩意儿。 准备好迎接一场充满乐趣的数学旅程吧！ 首先，概率论的核心就是用数学语言描述随机事件的可能性。 关键概念包括随机变量（discrete and continuous），它们是描述随机现象的基石。比如，一枚硬币落地正面朝上或反面朝上，就是一个二元随机变量。 连续随机变量呢，就像温度，可以取任意实数。 其次，概率分布是概率论的灵魂。 离散随机变量的常见分布有二项分布（理解宝可梦的进化成功率，哈哈）、泊松分布，还有正态分布（就是很多自然现象都遵循这个规律）。 连续随机变量的概率密度函数是关键，用来计算特定概率。 然后，我们要讲讲条件概率，这就像在迷宫里找到出口的线索。 P(A|B) = P(A∩B) / P(B)，意思是“在已知事件B发生的条件下，事件A发生的概率”。 再者，贝叶斯定理简直是概率论中的明星！它让我们能够根据新信息修正旧信念。公式是： P(A|B) = [P(B|A) P(A)] / P(B) 。 这玩意儿可厉害了，在机器学习和数据分析中应用广泛。 最后，数理统计的精髓在于用样本数据推断总体特征。 比如，参数估计（点估计、区间估计），假设检验（t检验、卡方检验）都是常用的方法。 我们用样本来学习，用概率论来指导学习。 总之，概率论与数理统计就像一把万能钥匙，可以解开现实世界中许多问题的密码。 希望这些笔记能帮助大家更好地理解和掌握这些重要的知识。 祝大家学习愉快！
展开
概率论与数理统计
2025-08-06
3次阅读
资料获取方式
温馨提示：登录学霸英雄官网后可获取更多大学生必备科目和考证等复习备考资料！