系統模擬、統計學、作業研究. 統計學(一). 課程列表. 第一章導論(二) · 第一章必須先學機率才能學統計 · 第一章機率與統計的分野與關係(一) · 第一章機率與統計的 ...該內容僅限校內網絡觀看。

線上課程>統計學(一)授課教師資訊管理系楊維寧教授 【學歷】美國俄亥俄州立大學工業及系統工程博士 【經歷】國立台灣科技大學資訊管理系副教授 【學術專長】系統模擬、統計學、作業研究 統計學(一)課程列表第一章導論(二)第一章必須先學機率才能學統計第一章機率與統計的分野與關係(一)第一章機率與統計的分野與關係(二)第一章不學機率如何從事統計推論(一)第一章不學機率如何從事統計推論(二)第一章不學機率如何從事統計推論(三)第一章不學機率如何從事統計推論(四)第一章從事統計推論的過程中發現必須學習如何求算(一)第一章從事統計推論的過程中發現必須學習如何求算(二)第一章從事統計推論的過程中發現必須學習如何求算(三)第一章從事統計推論的過程中發現必須學習如何求算(四)第一章從事統計推論的過程中發現必須學習如何求算(五)第一章從事統計推論的過程中發現必須學習如何求算(六)第一章機率的涵義、統計定義與古典定義第一章機率的排列組合及其應用(一)第一章機率的排列組合及其應用(二)第一章機率的排列組合及其應用(三)第一章機率的排列組合及其應用(四)第一章機率的排列組合及其應用(五)第一章機率的基本性質與加法公式第一章條件機率與乘法公式第一章事件的獨立性第一章分割、總機率定理與貝氏定理(一)第一章分割、總機率定理與貝氏定理(二)第一章分割、總機率定理與貝氏定理(三)第一章分割、總機率定理與貝氏定理(四)第一章分割、總機率定理與貝氏定理(五)第一章分割、總機率定理與貝氏定理(六)第二章隨機變數、機率分配、期望值與變異數-導論(一)第二章導論(二)第二章導論(三)第二章導論(四)第二章導論(五)第二章求算隨機現象機率的步驟(一)第二章求算隨機現象機率的步驟(二)第二章求算隨機現象機率的步驟(三)第二章機率函數、機率密度函數與累積分配函數(一)第二章機率函數、機率密度函數與累積分配函數(二)第二章機率函數、機率密度函數與累積分配函數(三)第二章機率函數、機率密度函數與累積分配函數(四)第二章邊際機率分配(一)第二章邊際機率分配(二)第二章邊際機率分配(三)第二章邊際機率分配(四)第二章邊際機率分配(五)第二章邊際機率分配(六)第二章邊際機率分配(七)第二章邊際機率分配(八)第二章邊際機率分配(九)第二章平均數、變異數與標準差第二章平均數與變異數的基本運算(一)第二章平均數與變異數的基本運算(二)第二章平均數與變異數的基本運算(三)第二章平均數與變異數的基本運算(四)第二章平均數與變異數的基本運算(五)第二章平均數與變異數的基本運算(六)第二章平均數與變異數的基本運算(七)第二章平均數與變異數的基本運算(八)第二章平均數與變異數的基本運算(九)第二章條件期望值與條件變異數(一)第二章條件期望值與條件變異數(二)第二章條件期望值與條件變異數(三)第二章兩大機率不等式(一)第二章兩大機率不等式(二)第三章離散隨機變數的機率分配-導論第三章百努利實驗(一)第三章百努利實驗(二)第三章二項分配、負二項分配與幾何分配的差異(一)第三章二項分配、負二項分配與幾何分配的差異(二)第三章隨機變數出現的數值與機率分配參數之分辨(一)第三章隨機變數出現的數值與機率分配參數之分辨(二)第三章隨機變數出現的數值與機率分配參數之分辨(三)第三章超幾何分配第三章多項分配與多維超幾何分配(一)第三章多項分配與多維超幾何分配(二)第三章多項分配與多維超幾何分配(三)第三章多項分配與多維超幾何分配(四)第三章多項分配與多維超幾何分配(五)第三章不阿松分配(一)第三章不阿松分配(二)第三章離散機率分配在統計推論上的應用(一)第三章離散機率分配在統計推論上的應用(二)第三章離散機率分配在統計推論上的應用(三)第四章連續隨機變數的機率分配-導論(一)第四章導論(二)第四章導論(三)第四章常態分配(一)第四章常態分配(二)第四章標準常態分配第四章累積分配函數(一)第四章累積分配函數(二)第四章累積分配函數(三)第四章累積分配函數(四)第四章中央極限定理第四章卡方分配第四章樣本變異數的分布第四章F分配(一)第四章F分配(二)第四章樣本變異數比值的分布第四章指數分配(一)第四章指數分配(二)第四章指數分配(三)第四章布阿松程序與指數分配第四章可靠度與失效率(一)第四章可靠度與失效率(二)課程綱要：Tolearnhowtomakestatisticalinferencesonpopulationparametersbasedonsamplestatistics;            th