第一章 統計學概論-導論(一)
2013-10-30
 第一章 導論(二)
 第一章 統計學的範疇
 第一章 敘述統計(一)
 第一章 敘述統計(二)
 第一章 敘述統計(三)
 第一章 機率直覺與統計推論
 第一章 必須學習樣本統計量的機率分配函數及期望值才能從事統計推論(一)
 第一章 必須學習樣本統計量的機率分配函數及期望值才能從事統計推論(二)
 第一章 必須學習樣本統計量的機率分配函數及期望值才能從事統計推論(三)
 第二章 機率概論-導論
 第二章 重要名詞解釋
 第二章 集合之運算(一)
 第二章 集合之運算(二)
 第二章 機率與排列組合(一)
 第二章 機率與排列組合(二)
 第二章 機率與排列組合(三)
 第二章 機率與排列組合(四)
 第二章 條件機率、總機率定理與貝氏定理(一)
 第二章 條件機率、總機率定理與貝氏定理(二)
 第二章 條件機率、總機率定理與貝氏定理(三)
 第二章 分割
 第二章 總機率定理
 第二章 貝氏定理(一)
 第二章 貝氏定理(二)
 第二章 貝氏定理(三)
 第三章 機率與統計的分野與關係-導論(一)
 第三章 隨機變數與常用的機率分配
 第三章 機率與統計的分野與關係-(一)
 第三章 機率與統計的分野與關係-(二)
 第三章 機率與統計的分野與關係-(三)
 第三章 機率與統計的分野與關係-(四)
 第三章 機率與統計的分野與關係-(五)
 第三章 機率與統計的分野與關係-(六)
 第三章 機率與統計的分野
 第三章 機率與統計的關係
 第三章 區間估計可視為一連串的假設檢定
 第四章 隨機變數的機率分配-導論(一)
 第四章 統計實驗、隨機變數、事件與機率(一)
 第四章 統計實驗、隨機變數、事件與機率(二)
 第四章 統計實驗、隨機變數、事件與機率(三)
 第四章 統計實驗、隨機變數、事件與機率(四)
 第四章 二項分配(一)
 第四章 二項分配(二)
 第四章 負二項分配
 第四章 超幾何分配
 第四章 布阿松分配
 第四章 常態分配與中央極限定理(一)
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 第四章 常態分配與中央極限定理(三)
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 第四章 常態分配與中央極限定理(五)
 第四章 常態分配與中央極限定理(六)
 第四章 常態分配與中央極限定理(七)
 第四章 卡方分配
 第四章 t分配(一)
 第四章 t分配(二)
 第四章 F分配(一)
 第四章 F分配(二)
 第四章 平均數與變異數(一)
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 第四章 條件期望值與條件變異數(一)
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 第四章 二維常態分配與簡單線性迴歸(一)
 第四章 二維常態分配與簡單線性迴歸(二)
 第四章 二維常態分配與簡單線性迴歸(三)
2013-11-01
 第四章 二維常態分配與簡單線性迴歸(四)
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 第五章 假設檢定的基本邏輯思維(一)
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 第六章 原始假設H0與對立假設H1的設立
 第六章 單邊、雙邊檢定與棄卻域的決定(一)
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