À propos de ce cours
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
1 heure pour terminer

Week 5

歡迎各位小夥伴加入「頑想學概率:機率二」!本課程延續「頑想學概率:機率一」,是前者的進階課程。在這一週我們將介紹專於於連續隨機變數的一個函數──機率密度函數 PDF ──並介紹連續機率分布。

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5 vidéos (Total 57 min), 2 lectures, 1 quiz
5 vidéos
5-1:機率密度函數 PDF19 min
5-2:連續機率分佈 I18 min
2 lectures
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 min
投影片下載10 min
1 exercice pour s'entraîner
第五週作業16 min
Semaine
2
2 heures pour terminer

WEEK 6

本週我們將延續上週還沒說完的連續機率分布,並介紹離散的隨機變數期望值。

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9 vidéos (Total 123 min), 1 quiz
9 vidéos
6-1.c:連續機率分佈 II (下) 17 min
6-1.d:連續機率分佈 II (末) 5 min
6-2.a:期望值 I (上) 16 min
6-2.b:期望值 I (中) 10 min
6-2.c:期望值 I (下) 16 min
6-2.d:期望值 I (末) 14 min
1 exercice pour s'entraîner
第六週作業16 min
Semaine
3
2 heures pour terminer

WEEK 7

上週提到離散的隨機變數期望值,本週我們會談到離散的隨機變數期望值該怎麼算出來?在 7-2 和 7-3 我們會了解隨機變速的函數、條件的幾率分佈、和失憶性──之前我們有提到 Geometric Distribution 跟Exponential 都是失憶性的這種幾率分佈,那什麼叫失憶性 (Memoryless) 呢?

...
7 vidéos (Total 105 min), 1 quiz
7 vidéos
7-2.a: 隨機變數之函數 (上) 10 min
7-2.b: 隨機變數之函數 (下) 8 min
7-3.a: 條件機率分佈與失憶性 (上)15 min
7-3b: 條件機率分佈與失憶性 (下) 19 min
1 exercice pour s'entraîner
第七週作業18 min
Semaine
4
2 heures pour terminer

WEEK 8

前面幾個禮拜我們所考慮的問題都是只有一個隨機變數的狀況,這週我們要介紹聯合機率分布 (Joint probability distribution)、邊際機率分布 (Marginal probability distribution),探討:如果有兩個隨機變數的話會有什麼不一樣的地方?期望值又是怎麼定義的?

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8 vidéos (Total 121 min), 1 quiz
8 vidéos
8-1.c:聯合機率分佈 (下)17 min
8-1.d:聯合機率分佈 (末) 11 min
8-2:邊際機率分佈 12 min
8-3.a:雙變數期望值 (上) 10 min
8-3.b:雙變數期望值 (下) 17 min
1 exercice pour s'entraîner
第八週作業12 min
4.8
12 avisChevron Right

Principaux examens pour 頑想學概率:機率二 (Probability (2))

par SSNov 30th 2017

Thanks for teacher's complete course of possibilities, it'll help me a lot in the future I think.\n\nㄧ

Enseignant

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葉丙成

教授 (Professor)
電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)

À propos de Université nationale de Taïwan

We firmly believe that open access to learning is a powerful socioeconomic equalizer. NTU is especially delighted to join other world-class universities on Coursera and to offer quality university courses to the Chinese-speaking population. We hope to transform the rich rewards of learning from a limited commodity to an experience available to all. More courses information, the official Facebook Page: https://www.facebook.com/ntumooc2017/...

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