图解概率笔记:葉丙成概率公开课

『课程目录』:  
1.路人版:图解概率的直觉(用15分钟直觉串联16小时概率课)
6 B# }/ i# r! I! W) i
2.一句话版bayes theorem:尝试直观理解条件概率和Bayes rul
3.一句话版条件概率:如何套用公式计算良品与合格的条件概率问题
4.1.1intro
  d1 P* V9 N" E* _
5.1.2a集合论
6.1.2b 集合论
7.1.3a 实验experiment
+ }7 c+ F& P$ x' o
8.1.3b event space
9.2.1a 机率3公理
10.2.1b 机率3公理的衍生
11.2.1c 机率三公理衍生
12.2.2a条件概率
' t- w- U2 F. i3 ~6 ~: @' ^
13.2.2b 条件机率三性质
7 I0 H0 b. n# n9 n5 a! H$ `
14.2.2c bayes rule and monty hall proble
15.3.1a机率的独立性
4 C7 {7 i, [' \/ n4 }
16.3.1b机率的独立性
17.3.2 图解复杂概率问题
5 c" k, ?) f0 p
18.3.3a图解 permutation combination
19.图解 permutation combination 应用
20.3.3b 图解 multinomial 多项组合的直觉和应用
2 h$ g* y$ ~# S. s) ^
21.图解 从multinomial多项组合到某类现象或组合发生的概率
+ i$ t2 |2 N! u9 I
22.4.1a图解 Random variable 直觉
23.4.1.b图解 离散变量与连续变量的本质区别和无穷大的大小关系
5 |& j% B" ^" V2 Z2 f
24.4.1.c图解 随机变量的函数本质
25.4.2.a图解CDF 累积分布函数
26.4.2.b图解CDF在离散变量上的计算
% k' D9 v) B: \4 Y- Q+ C
27.图解CDF在离散变量上的计算纠正
% S# {8 W1 T! ^2 }1 i+ b# ]( P5 v+ q
28.4.2.c 图解CDF在连续变量上的计算
" C7 }: N& k6 f' g; S  M, S
29.4.3图解 PMF与CDF的区别
  u6 c5 k  c! m  h
30.图解如何理解permutation, combination算法选择
: ], l% n" U1 B2 C; U) u/ O
31.图解如何理解10flips, 4次S1,3次S2, 2次S3, 1次S4的
32.图解 10flips8heads发生的PMF与CDF值
33.梳理uniform 和 bernoulli distribution的符号
" {8 d/ K* d# B9 E# P( n3 E- u$ S6 Z
34.梳理geometric 机率分布逻辑和图片细节
35.图解 pascal distribution
/ N' h! a. q: M& A& J# s
36.图解 poisson distribution
" F0 C8 y! Q5 u& A) Z. c4 r
37.图解 PDF 概率密度函数
38.梳理连续的uniform dist, exponential dist, 
39.图解连续概率分布的由来
40.图解 gaussian PDF CDF属性和求解
41.图解 大数法则和预期值的由来
) B$ p3 q; Z" I7 J
42.图解 期望值计算公式及属性
43.梳理 各种离散分布均值和方差计算公式
44.图解 对比离散和连续变量的预期值构建逻辑
45.梳理不同连续随机分布的均值与方差
* [! c- [4 J0 H) c5 T
46.图解 离散和连续变量的函数值的概率PMF和PDF的计算公式推导
47.图解 离散和连续变量的函数值的概率PMF和PDF计算案例
48.图解 给定条件下的变量概率分布的求解直觉
49.图解 Geometric Exponential 的条件分布的失忆性理解
50.图解 两个变量联动下的概率分布理解
51.图解 给定条件下的变量概率分布的求解直觉
* x: |- G7 w  f, F8 Q
52.图解 双变量概率分布的期望值计算和边际概率计算公式
0 X! c3 r8 s, |: [$ g" C$ w
53.图解 多变量之和的概率分布
54.梳理 利用MGF来简化多变量求和的概率分布
55.梳理 什么是中央极限定理和案例应用

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