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📁 茆书第三版习题讲解-2.7
📄 2.7.10.mp4
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📁 茆书第三版习题讲解-1.4
📄 1.4.4.mp4
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📁 茆书第三版习题讲解-7.2
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📁 茆书第三版习题讲解-6.2
📄 6.2.8.mp4
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📁 茆书第三版习题讲解-6.1
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📄 6.1.12.mp4
📁 茆书第三版习题讲解-3.2
📄 3.2.6.mp4
📄 3.2.2.mp4
📄 3.2.14.mp4
📄 3.2.1.mp4
📄 3.2.7.mp4
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📁 茆书第三版习题讲解-5.3
📄 5.3.29.mp4
📄 5.3.26.mp4
📄 (二刷)5.3.mp4
📄 5.3.16.mp4
📄 5.3.13.mp4
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📁 茆书第三版习题讲解-7.3
📄 7.3.7.mp4
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📄 7.3.11.mp4
📁 茆书第三版习题讲解-5.4
📄 5.4.1.mp4
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📁 相关资料
📄 茆诗松《概率论与数理统计教程》第三版刷题指南（1.0）.pdf
📄 茆诗松+《概率论与数理统计教程》第二版习题答案PDF.pdf
📄 茆诗松第三版习题与解答-扫描版.pdf
📁 07.25统计战线厦大应统定向班
📁 13.25茆书题目难度分级
📄 使用说明.mp4
📁 12.24厦门大学专业课
📄 厦门大学黄良文4-5.mp4
📄 7月5日厦门大学黄良文1-3.mp4
📄 厦大茆书结合计量1.mp4
📄 厦大黄良文8-9.mp4
📄 厦大黄良文11-12.mp4
📄 厦大茆书结合计量2.mp4
📄 厦大黄良文7-8.mp4
📄 厦大黄良文10-11.mp4
📄 厦门大学黄良文5-6.mp4
📁 01.25应统小白必看课程
📄 3.3茆书复习框架梳理.mp4
📄 3.4专业课复习时间线.mp4
📄 1.4应统就业概况.mp4
📄 3.2贾书复习框架梳理.mp4
📄 3.1应统主流参考书风格.mp4
📄 2.3择校-交流答疑回放.mp4
📄 2.2择校-院校情况分析.mp4
📄 1.2专硕、学硕区别.mp4
📄 1.3应统培养计划.mp4
📄 1.1应统考研科目介绍.mp4
📄 2.1择校-自身情况分析.mp4
📁 05.25茆诗松强化课（课后习题讲解）
📁 24茆诗松强化课（习题讲解）【可提前学】
📄 茆强化4.3（大数定律）.mp4
📄 茆强化6.6（区间估计）.mp4
📄 茆强化1.2下（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化5.4（三大抽样分布）.mp4
📄 茆强化2.1（随机变量及其分布）.mp4
📄 茆强化1.2上（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化3.3（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化1.4上（条件概率）.mp4
📄 茆强化3.4上（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化6.3（最大似然估计与EM算法）.mp4
📄 茆第二章补充内容.mp4
📄 茆强化2.7（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆强化3.1（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆强化6.2（矩估计及相合性）.mp4
📄 茆强化4.4（中心极限定理）.mp4
📄 茆强化6.5（贝叶斯估计）.mp4
📄 茆强化2.2（随机变量的数学期望）.mp4
📄 茆强化1.1（随机事件及其运算）.mp4
📄 茆强化1.3（概率的性质）.mp4
📄 茆强化5.5（充分统计量）.mp4
📄 茆强化5.1-5.2（总体与样本、样本数据整理与展示）.mp4
📄 茆强化7.2（正态总体参数假设检验）.mp4
📄 茆强化6.4（最小方差无偏估计）.mp4
📄 茆强化2.6（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆第三章补充内容.mp4
📄 茆强化4.1（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆强化4.2（特征函数）.mp4
📄 茆强化2.4（常用离散分布）.mp4
📄 茆强化3.2（边际分布与随机变量的独立性）.mp4
📄 茆强化3.5（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆强化1.5（独立性）.mp4
📄 茆强化5.3上（统计量及其分布）.mp4
📄 茆强化7.3（其他分布参数的假设检验）.mp4
📄 茆强化3.4下（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化7.1（假设检验的基本思想与概念）.mp4
📄 茆强化6.1（点估计的概念与无偏性）.mp4
📄 茆强化7.4-7.6（似然比、分布拟合、正态性检验）.mp4
📄 茆强化8.4~8.5（一元回归分析）.mp4
📄 茆强化2.5（常用连续分布）.mp4
📄 茆强化2.3（随机变量的方差与标准差）.mp4
📄 茆强化8.1~8.3（方差分析）.mp4
📄 茆强化5.3下（统计量及其分布）.mp4
📄 茆强化1.4下（条件概率）.mp4
📄 茆强化6.4中（最小方差无偏估计）.mp4
📄 茆强化3.4三（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化4.3（大数定律）.mp4
📄 茆强化5.3四（统计量及其分布）.mp4
📄 茆强化3.4六（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化4.1上（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆强化3.3中（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化3.1上（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆强化1.1（随机事件及其运算）.mp4
📄 茆前三章补充内容（难题）.mp4
📄 茆强化3.2（边际分布与随机变量的独立性）.mp4
📄 茆强化5.2（样本数据的整理与显示）.mp4
📄 茆强化7.2（正态总体参数假设检验）.mp4
📄 茆强化6.3下（最大似然估计）.mp4
📄 茆强化1.3（概率的性质）.mp4
📄 茆强化5.3五（统计量及其分布）.mp4
📄 茆强化8.1（方差分析）.mp4
📄 茆强化6.5（贝叶斯估计）.mp4
📄 茆强化5.1（总体与样本）.mp4
📄 茆强化5.3三（统计量及其分布）.mp4
📄 茆强化3.5下（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆强化2.6（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化2.1（随机变量及其分布）.mp4
📄 茆强化6.6上（区间估计）.mp4
📄 茆强化5.4中（三大抽样分布）.mp4
📄 茆强化1.2上（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化6.1上（点估计的概念及其性质）.mp4
📄 茆强化5.4下（三大抽样分布）.mp4
📄 茆第四章难题讲解.mp4
📄 茆强化2.7（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆强化3.4五（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化3.4四（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化3.1下（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆强化6.3上（最大似然估计）.mp4
📄 茆前三章补充内容（常规题）.mp4
📄 茆强化4.1下（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆强化4.2（特征函数）.mp4
📄 茆强化3.3上（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化6.1下（点估计的概念及其性质）.mp4
📄 茆强化3.3下（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化1.4下（条件概率）.mp4
📄 茆强化1.2中（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化2.5上（常用连续分布）.mp4
📄 茆强化2.4（常用离散分布）.mp4
📄 茆强化7.3（其他分布参数的假设检验）.mp4
📄 茆强化3.4二（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化7.1（假设检验的基本思想与概念）.mp4
📄 茆强化6.4下（最小方差无偏估计）.mp4
📄 茆强化8.4下（一元线性回归）.mp4
📁 15.25厦大考情分析与经验分享
📄 25厦大考情分析与经验分享.mp4
📁 14.25数三测试
📄 数三测试：9月-强化测试-1.mp4
📄 数三测试：6月-高数基础测试-2.mp4
📄 数三测试：7月-线代基础测试.mp4
📄 数三测试：4月-高数基础测试-1.mp4
📄 数三测试：8月-概率基础测试.mp4
📁 09.23黄良文《统计学》精讲
📄 黄良文《统计学》第七章假设检验第三节.mp4
📄 黄良文《统计学》第八章第九章.mp4
📄 黄良文《统计学》第八章方差分析第一节.mp4
📄 黄良文《统计学》第十一章.mp4
📄 黄良文《统计学》习题课2.mp4
📄 黄良文《统计学》真题与习题讲解.mp4
📄 黄良文《统计学》第十一章（1）.mp4
📄 黄良文《统计学》第二章第三章.mp4
📄 黄良文《统计学》复习课1.mp4
📄 黄良文《统计学》第七章假设检验第二节.mp4
📄 黄良文《统计学》第七章假设检验第一节.mp4
📄 黄良文《统计学》习题班-时间序列.mp4
📄 黄良文《统计学》第五，六章.mp4
📄 黄良文《统计学》第一章.mp4
📁 10.25厦大黄书重点章节梳理
📄 25厦大黄书重点章节梳理.mp4
📁 06.25《应统660A》习题册
📄 660A第八（64-71题）、九、十（1-21题）章讲解.mp4
📄 660A第八章（1-43题）讲解.mp4
📄 660A第六章（1-26题）讲解.mp4
📄 660A第六章（27-53题）讲解.mp4
📄 660A第七章（1-18题）讲解.mp4
📄 660A第八章（44-63题）讲解.mp4
📄 660A第五章（51-85题）讲解.mp4
📄 660A第三、四章讲解.mp4
📄 660A第十一章（23-53题）讲解.mp4
📄 660A第十三、十四章讲解.mp4
📄 660A第十章（22-31题）、第十一章（1-22题）讲解.mp4
📄 660A第七章（19-61题）讲解.mp4
📄 660A第一、二章讲解.mp4
📄 660A第十二章讲解.mp4
📄 660A第五章（26-50题）讲解.mp4
📄 660A第五章（1-25题）讲解.mp4
📁 04.25茆诗松基础课
📁 24茆诗松基础课【可提前学】
📄 茆基础7.1（假设检验的基本思想与概念）.mp4
📄 茆基础6.1（点估计的概念与无偏性）.mp4
📄 茆基础4.2（特征函数）.mp4
📄 茆基础1.3（概率的性质）.mp4
📄 茆基础5.4（三大抽样分布）.mp4
📄 茆基础3.2（边际分布与随机变量的独立性）.mp4
📄 茆基础7.3（其他分布参数的假设检验）.mp4
📄 茆基础1.4（条件概率）.mp4
📄 茆基础2.1（随机变量及其分布）.mp4
📄 茆基础6.6（区间估计）.mp4
📄 茆基础1.1（随机事件及其运算）.mp4
📄 茆基础4.3（大数定律）.mp4
📄 茆基础3.4（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础2.6（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础2.4（常用离散分布）.mp4
📄 茆基础3.3（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础5.3（统计量及其分布）.mp4
📄 茆基础7.4-7.6（似然比、分布拟合、正态性检验）.mp4
📄 茆基础4.4（中心极限定理）.mp4
📄 茆基础5.1-5.2（总体与样本、样本数据整理与展示）.mp4
📄 茆基础1.5（独立性）.mp4
📄 茆基础6.5（贝叶斯估计）.mp4
📄 茆基础8.4（一元线性回归）.mp4
📄 茆基础1.2（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆基础5.5（充分统计量）.mp4
📄 茆基础6.2（矩估计及相合性）.mp4
📄 茆基础8.5（一元非线性回归）.mp4
📄 茆基础2.3（随机变量的方差与标准差）.mp4
📄 茆基础2.7（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆基础3.5（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆基础2.5（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础7.2（正态总体参数假设检验）.mp4
📄 茆基础8.1-8.3（方差分析）.mp4
📄 茆基础4.1（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆基础6.3（最大似然估计与EM算法）.mp4
📄 茆基础2.2（随机变量的数学期望）.mp4
📄 茆基础3.1（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆基础6.4（最小方差无偏估计）.mp4
📄 茆基础3.4四（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础7.4下（分布拟合检验）.mp4
📄 茆基础8.4三（一元线性回归）.mp4
📄 茆基础2.4中（常用离散分布）.mp4
📄 茆基础6.4下（最小方差无偏估计）.mp4
📄 茆基础3.3中（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础7.1下（假设检验的基本思想与概念）.mp4
📄 茆基础8.1上（方差分析）.mp4
📄 茆基础8.4四（一元线性回归）.mp4
📄 茆基础4.4下（中心极限定理）.mp4
📄 茆基础2.1（随机变量及其分布）.mp4
📄 茆基础6.3上（最大似然估计）.mp4
📄 茆基础3.4二（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础3.1（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆基础8.4二（一元线性回归）.mp4
📄 茆基础4.3（大数定律）.mp4
📄 茆基础8.1下（方差分析）.mp4
📄 茆基础6.6中（区间估计）.mp4
📄 茆基础6.5（贝叶斯估计）.mp4
📄 茆基础5.4上（三大抽样分布）.mp4
📄 茆基础3.4三（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础1.2（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆基础6.3下（最大似然估计）.mp4
📄 茆基础4.1（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆基础5.2（样本数据的整理与显示）.mp4
📄 茆基础7.3（其他分布参数的假设检验）.mp4
📄 茆基础1.5（独立性）.mp4
📄 茆基础4.4上（中心极限定理）.mp4
📄 茆基础2.4上（常用离散分布）.mp4
📄 茆前四章课程勘误.mp4
📄 茆基础5.3下（统计量及其分布）.mp4
📄 茆基础2.4下（常用离散分布）.mp4
📄 茆基础8.2-8.3（多重比较、方差齐性检验）.mp4
📄 茆基础6.6上（区间估计）.mp4
📄 茆基础5.3上（统计量及其分布）.mp4
📄 茆基础2.6上（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础3.5下（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆基础7.1上（假设检验的基本思想与概念）.mp4
📄 茆基础7.5-7.6（正态性检验、非参数检验）.mp4
📄 茆基础5.5（充分统计量）.mp4
📄 茆基础3.3下（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础5.1（总体与样本）.mp4
📄 茆基础1.3（概率的性质）.mp4
📄 茆基础3.2（边际分布与随机变量的独立性）.mp4
📄 茆基础3.5上（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆基础6.1上（点估计的概念及其性质）.mp4
📄 茆基础2.5下（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础7.4上（似然比检验）.mp4
📄 茆基础5.4下（三大抽样分布）.mp4
📁 07.25《应统660B》习题册
📄 660B第一章（1-60题）讲解.mp4
📄 660B第一章（61-93题）、第二章（1-31题）讲解.mp4
📄 660B第三章（1-38题）讲解.mp4
📄 660B第三章（90-111题）讲解.mp4
📄 660B第六章（44-50题）讲解.mp4
📄 660B第六章（51-54题）讲解.mp4
📄 660B第五章（63-80题）讲解.mp4
📄 660B第六章（37-43题）讲解.mp4
📄 660B第五章（43-62题）讲解.mp4
📄 660B第六章（83-97题）讲解.mp4
📄 660B第六章（65-82题）讲解.mp4
📄 660B第六章（1-21题）讲解.mp4
📄 660B第二章（32-84题）讲解.mp4
📄 660B第四章讲解.mp4
📄 660B第五章（1-42题）讲解.mp4
📄 660B第三章讲解（39-89题）.mp4
📄 660B第六章（55-64题）讲解.mp4
📄 660B第六章（22-36题）讲解.mp4
📁 08.25黄良文《统计学》专题讲解
📄 黄良文第七章假设检验.mp4
📄 黄良文第一章导论.mp4
📄 黄良文第六章参数估计.mp4
📄 黄良文第三章统计综合指标.mp4
📄 黄良文第五章抽样分布与抽样方法.mp4
📄 黄良文第二章统计数据的搜集与整理.mp4
📁 17.25厦大历年真题解析
📄 厦大真题讲解20-24年.mp4
📁 11.25厦大茆书重点章节梳理
📄 茆书串讲.mp4
📁 03.25贾俊平强化课（课后习题讲解）
📁 24贾俊平强化课（习题讲解）【第七版】
📄 贾强化第二章（数据的搜集）.mp4
📄 贾强化第十章（方差分析）.mp4
📄 贾强化第八章（假设检验）.mp4
📄 贾强化第十一章（一元线性回归）.mp4
📄 贾强化第十二章（多元线性回归）.mp4
📄 贾强化第五章（概率与概率分布）.mp4
📄 贾强化第十四章（指数）.mp4
📄 贾强化第九章（分类数据分析）.mp4
📄 贾强化第一章（导论）.mp4
📄 贾强化第三章（数据的图表展示）.mp4
📄 贾强化第十三章（时间序列分析和预测）.mp4
📄 贾强化第七章（参数估计）.mp4
📄 贾强化第四章（数据的概括性度量）.mp4
📄 贾强化第六章（统计量及其抽样分布）.mp4
📄 贾强化第二章（数据的搜集）.mp4
📄 贾强化第八章上（假设检验）.mp4
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📄 贾强化第五章上（概率与概率分布）.mp4
📄 贾强化第十三章（时间序列分析和预测）.mp4
📄 贾强化第十四章（指数）.mp4
📄 贾强化第十一章（一元线性回归）.mp4
📄 贾强化第四章（数据的概括性度量）.mp4
📄 贾强化第十二章（多元线性回归）.mp4
📄 贾强化第六章（统计量及其抽样分布）.mp4
📄 贾强化第九章（分类数据分析）.mp4
📄 贾强化第七章（参数估计）.mp4
📄 贾强化第五章下（概率与概率分布）.mp4
📄 贾强化第十章（方差分析）.mp4
📄 贾强化第八章下（假设检验）.mp4
📄 贾强化第八章中（假设检验）.mp4
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📁 16.武理真题讲解
📄 武理真题简答题部分.mp4
📄 武理真题计算题部分.mp4
📁 02.25贾俊平基础课
📁 24贾俊平基础课【第七版】
📄 贾基础第十二章（多元线性回归）.mp4
📄 贾基础第七章1（参数估计）.mp4
📄 贾基础第三章（数据的图表展示）.mp4
📄 贾基础第七章3、4（参数估计）.mp4
📄 贾基础第六章（统计量及其抽样分布）.mp4
📄 贾基础第九章（分类数据分析）.mp4
📄 贾基础第八章3、4（假设检验）.mp4
📄 贾基础第四章（数据的概括性度量）.mp4
📄 贾基础第七章2（参数估计）.mp4
📄 贾基础第二章下（数据的搜集）.mp4
📄 贾基础第十四章（指数）.mp4
📄 贾基础第十章（方差分析）.mp4
📄 贾基础第五章（概率与概率分布）.mp4
📄 贾基础第八章2（假设检验）.mp4
📄 贾基础第十三章（时间序列分析和预测）.mp4
📄 贾基础第二章上（数据的搜集）.mp4
📄 贾基础第十一章（一元线性回归）.mp4
📄 贾基础第一章（导论）.mp4
📄 贾基础第八章1（假设检验）.mp4
📄 贾基础第十二章（显著性检验）.mp4
📄 贾基础第八章（假设检验的思想）.mp4
📄 贾基础第十章（无交互作用双因素方差分析）.mp4
📄 贾基础第五章（加法公式、条件概率）.mp4
📄 贾基础第四章（离散程度的度量）.mp4
📄 贾基础第十二章（回归方程的拟合优度）.mp4
📄 贾基础第七章（一个总体参数的区间估计）.mp4
📄 贾基础第五章（事件的独立性）.mp4
📄 贾基础第九章（独立性检验）.mp4
📄 贾基础第五章（均匀分布、指数分布）.mp4
📄 贾基础第十一章（最小二乘法）.mp4
📄 贾基础第八章（检验方向的确定）.mp4
📄 贾基础第十一章（回归直线的拟合优度）.mp4
📄 贾基础第十三章（平滑预测法） (1).mp4
📄 贾基础第十三章（时间序列的分解、描述性分析）.mp4
📄 贾基础第五章（超几何分布、几何分布）.mp4
📄 贾基础第八章（两个总体参数的假设检验）.mp4
📄 贾基础第三章（数据分组）.mp4
📄 贾基础第十四章（常见指数、综合评价指数） (1).mp4
📄 贾基础第九章（列联表中的相关测量）.mp4
📄 贾基础第六章（统计量）.mp4
📄 贾基础第二章（数据的误差）.mp4
📄 贾基础第二章（非概率抽样、它和概率抽样的比较）.mp4
📄 贾基础第五章（泊松分布）.mp4
📄 贾基础第十三章（时间序列的预测程序） (1).mp4
📄 贾基础第十一章（变量间关系的度量）.mp4
📄 贾基础第八章（假设检验的流程）.mp4
📄 贾基础第九章（卡方统计量、拟合优度检验）.mp4
📄 贾基础第十二章（多元线性回归模型、最小二乘法）.mp4
📄 贾基础第十三章（复合型时间序列分解预测） (1).mp4
📄 贾基础第七章（区间估计的概念）.mp4
📄 贾基础第四章（集中趋势的度量）.mp4
📄 贾基础第三章（数值数据的图示、合理使用图表）.mp4
📄 贾基础第五章（方差与标准差、离散系数）.mp4
📄 贾基础第十四章（加权指数） (1).mp4
📄 贾基础第八章（两类错误）.mp4
📄 贾基础第六章（中心极限定理）.mp4
📄 贾基础第五章（随机事件）.mp4
📄 贾基础第十章（单因素方差分析）.mp4
📄 贾基础第八章（一个总体参数的假设检验）.mp4
📄 贾基础第五章（概率密度函数）.mp4
📄 贾基础第三章（数据的预处理）.mp4
📄 贾基础第五章（事件的概率）.mp4
📄 贾基础第五章（概率分布列）.mp4
📄 贾基础第八章（利用P值进行决策）.mp4
📄 贾基础第十章（有交互作用双因素方差分析）.mp4
📄 贾基础第十四章（指数的概念、简单指数） (1).mp4
📄 贾基础第十一章（估计和预测、残差分析）.mp4
📄 贾基础第五章（全概率公式、贝叶斯公式）.mp4
📁 08.25统计战线央财应统定向班
📁 04.25央财刘扬《统计学》重点专题强化及补充讲解
📄 专题三：数据的概括性度量+专题四：概率与概率分布.mp4
📄 专题二：数据的图表展示.mp4
📄 专题十二：指数体系.mp4
📄 专题十：多元线性回归.mp4
📄 专题十一：时间序列分析和预测.mp4
📄 专题九：一元线性回归.mp4
📄 专题七：假设检验.mp4
📄 专题八：方差分析.mp4
📄 专题六：参数估计.mp4
📄 专题五：统计量及其抽样分布.mp4
📄 专题一：导论与数据的收集.mp4
📁 13.25北林历年真题讲解
📄 2020年真题讲解.mp4
📄 2023年真题讲解.mp4
📄 2022年真题讲解.mp4
📄 2024年真题讲解.mp4
📄 北林2021年真题讲解.mp4
📁 08.25央财计算题总结
📄 央财计算题讲解（1）-2.mp4
📄 央财计算题讲解（2）.mp4
📄 央财计算题讲解（1）-1.mp4
📁 10.25重庆大学历年真题解析
📄 2022真题讲解.mp4
📄 2024真题讲解.mp4
📄 2023真题讲解.mp4
📄 2021真题讲解.mp4
📄 2020真题讲解.mp4
📁 09.25中央财经大学历年真题讲解
📄 央财21年初试真题讲解.mp4
📄 央财22年初试真题讲解.mp4
📄 央财24年初试真题讲解.mp4
📄 央财20年初试真题讲解.mp4
📄 央财23年初试真题讲解.mp4
📁 06.25数三测试
📄 数三测试：4月-高数基础测试-1.mp4
📄 数三测试：7月-线代基础测试.mp4
📄 数三测试：6月-高数基础测试-2.mp4
📄 数三测试：8月-概率基础测试.mp4
📄 数三测试：9月-强化测试-1.mp4
📁 07.25央财考情分析与经验分享
📄 25央财考情分析与经验分享.mp4
📁 12.25北工大历年真题讲解
📄 20年真题讲解.mp4
📄 北工大真题19年、20年讲解.mp4
📄 21年真题讲解.mp4
📄 22年真题讲解.mp4
📁 01.25应统小白必看课程
📄 1.3应统培养计划.mp4
📄 1.4应统就业概况.mp4
📄 3.3茆书复习框架梳理.mp4
📄 2.3择校-交流答疑回放.mp4
📄 1.2专硕、学硕区别.mp4
📄 3.2贾书复习框架梳理.mp4
📄 1.1应统考研科目介绍.mp4
📄 2.2择校-院校情况分析.mp4
📄 3.1应统主流参考书风格.mp4
📄 3.4专业课复习时间线.mp4
📄 2.1择校-自身情况分析.mp4
📁 03.25贾俊平强化课（课后习题讲解）
📁 24贾俊平强化课（习题讲解）【第七版】
📄 贾强化第十三章（时间序列分析和预测）.mp4
📄 贾强化第十四章（指数）.mp4
📄 贾强化第二章（数据的搜集）.mp4
📄 贾强化第八章（假设检验）.mp4
📄 贾强化第三章（数据的图表展示）.mp4
📄 贾强化第十章（方差分析）.mp4
📄 贾强化第九章（分类数据分析）.mp4
📄 贾强化第十二章（多元线性回归）.mp4
📄 贾强化第十一章（一元线性回归）.mp4
📄 贾强化第五章（概率与概率分布）.mp4
📄 贾强化第四章（数据的概括性度量）.mp4
📄 贾强化第六章（统计量及其抽样分布）.mp4
📄 贾强化第七章（参数估计）.mp4
📄 贾强化第一章（导论）.mp4
📄 贾强化第二章（数据的搜集）.mp4
📄 贾强化第一章（导论）.mp4
📄 贾强化第十二章（多元线性回归）.mp4
📄 贾强化第四章（数据的概括性度量）.mp4
📄 贾强化第十章（方差分析）.mp4
📄 贾强化第十一章（一元线性回归）.mp4
📄 贾强化第七章（参数估计）.mp4
📄 贾强化第八章中（假设检验）.mp4
📄 贾强化第三章（数据的图表展示）.mp4
📄 贾强化第十三章（时间序列分析和预测）.mp4
📄 贾强化第十四章（指数）.mp4
📄 贾强化第五章上（概率与概率分布）.mp4
📄 贾强化第九章（分类数据分析）.mp4
📄 贾强化第五章下（概率与概率分布）.mp4
📄 贾强化第六章（统计量及其抽样分布）.mp4
📄 贾强化第八章上（假设检验）.mp4
📄 贾强化第八章下（假设检验）.mp4
📁 11.25湘潭大学历年真题讲解
📄 15-17真题讲解.mp4
📁 05.25《应统660A》习题册
📄 660A第五章（26-50题）讲解.mp4
📄 660A第八章（44-63题）讲解.mp4
📄 660A第三、四章讲解.mp4
📄 660A第十一章（23-53题）讲解.mp4
📄 660A第五章（51-85题）讲解.mp4
📄 660A第十二章讲解.mp4
📄 660A第八章（1-43题）讲解.mp4
📄 660A第十三、十四章讲解.mp4
📄 660A第八（64-71题）、九、十（1-21题）章讲解.mp4
📄 660A第十章（22-31题）、第十一章（1-22题）讲解.mp4
📄 660A第六章（27-53题）讲解.mp4
📄 660A第一、二章讲解.mp4
📄 660A第五章（1-25题）讲解.mp4
📄 660A第七章（1-18题）讲解.mp4
📄 660A第六章（1-26题）讲解.mp4
📄 660A第七章（19-61题）讲解.mp4
📁 02.25贾俊平基础课
📁 24贾俊平基础课【第七版】
📄 贾基础第七章3、4（参数估计）.mp4
📄 贾基础第八章1（假设检验）.mp4
📄 贾基础第十二章（多元线性回归）.mp4
📄 贾基础第七章1（参数估计）.mp4
📄 贾基础第三章（数据的图表展示）.mp4
📄 贾基础第十三章（时间序列分析和预测）.mp4
📄 贾基础第十章（方差分析）.mp4
📄 贾基础第五章（概率与概率分布）.mp4
📄 贾基础第六章（统计量及其抽样分布）.mp4
📄 贾基础第八章3、4（假设检验）.mp4
📄 贾基础第四章（数据的概括性度量）.mp4
📄 贾基础第十一章（一元线性回归）.mp4
📄 贾基础第二章上（数据的搜集）.mp4
📄 贾基础第九章（分类数据分析）.mp4
📄 贾基础第七章2（参数估计）.mp4
📄 贾基础第一章（导论）.mp4
📄 贾基础第十四章（指数）.mp4
📄 贾基础第八章2（假设检验）.mp4
📄 贾基础第二章下（数据的搜集）.mp4
📄 贾基础第二章（二手资料、概率抽样）.mp4
📄 贾基础第六章（卡方分布）.mp4
📄 贾前七章课程勘误.mp4
📄 贾基础第七章（点估计）.mp4
📄 贾基础第九章（列联表中的相关测量）.mp4
📄 贾基础第五章（随机事件）.mp4
📄 贾基础第十三章（时间序列的分解、描述性分析） (1).mp4
📄 贾基础第四章（分布形状的度量）.mp4
📄 贾基础第七章（样本量的确定）.mp4
📄 贾基础第五章（加法公式、条件概率）.mp4
📄 贾基础第十一章（最小二乘法） (1).mp4
📄 贾基础第十二章（显著性检验） (1).mp4
📄 贾基础第七章（区间估计的概念）.mp4
📄 贾基础第九章（卡方统计量、拟合优度检验）.mp4
📄 贾基础第五章（方差与标准差、离散系数）.mp4
📄 贾基础第五章（均匀分布、指数分布）.mp4
📄 贾基础第三章（数值数据的图示、合理使用图表）.mp4
📄 贾基础第二章（数据的误差）.mp4
📄 贾基础第三章（数据分组）.mp4
📄 贾基础第十二章（回归方程的拟合优度） (1).mp4
📄 贾基础第四章（离散程度的度量）.mp4
📄 贾基础第三章（分类数据的整理与展示）.mp4
📄 贾基础第一章（导论）.mp4
📄 贾基础第八章（假设检验的流程）.mp4
📄 贾基础第五章（二项分布）.mp4
📄 贾基础第十四章（指数体系）.mp4
📄 贾基础第九章（独立性检验） (1).mp4
📄 贾基础第十三章（趋势预测法）.mp4
📄 贾基础第十章（单因素方差分析） (1).mp4
📄 贾基础第十四章（指数的概念、简单指数）.mp4
📄 贾基础第十一章（显著性检验） (1).mp4
📄 贾基础第二章（非概率抽样、它和概率抽样的比较）.mp4
📄 贾基础第十章（有交互作用双因素方差分析） (1).mp4
📄 贾基础第十一章（回归直线的拟合优度） (1).mp4
📄 贾基础第三章（数据的预处理）.mp4
📄 贾基础第五章（正态分布下） (1).mp4
📄 贾基础第十四章（常见指数、综合评价指数）.mp4
📄 贾基础第十章（无交互作用双因素方差分析） (1).mp4
📄 贾基础第五章（正态分布上） (1).mp4
📄 贾基础第二章（搜集数据的基本方法、实验方法）.mp4
📄 贾基础第八章（两类错误） (1).mp4
📄 贾基础第八章（假设检验的思想）.mp4
📄 贾基础第八章（检验方向的确定）.mp4
📄 贾基础第七章（两个总体参数的区间估计）.mp4
📄 贾基础第十四章（加权指数）.mp4
📄 贾基础第六章（中心极限定理）.mp4
📄 贾基础第十三章（时间序列的预测程序）.mp4
📄 贾基础第五章（全概率公式、贝叶斯公式）.mp4
📄 贾基础第六章（t分布、F分布）.mp4
📁 06.25统计战线贸大应统定向班
📁 12.25贸大专题讲解
📄 时间序列的平稳性.mp4
📁 03.25贾俊平强化课（课后习题讲解）
📁 24茆诗松强化课（习题讲解）【可提前学】
📄 茆强化7.1（假设检验的基本思想与概念）.mp4
📄 茆强化2.6（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化1.3（概率的性质）.mp4
📄 茆强化8.4~8.5（一元回归分析）.mp4
📄 茆强化6.5（贝叶斯估计）.mp4
📄 茆强化2.2（随机变量的数学期望）.mp4
📄 茆强化6.1（点估计的概念与无偏性）.mp4
📄 茆强化1.4下（条件概率）.mp4
📄 茆强化2.7（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆强化3.1（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆强化3.4上（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化3.5（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆强化6.6（区间估计）.mp4
📄 茆强化6.3（最大似然估计与EM算法）.mp4
📄 茆强化7.2（正态总体参数假设检验）.mp4
📄 茆强化5.5（充分统计量）.mp4
📄 茆第二章补充内容.mp4
📄 茆强化1.2下（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化4.3（大数定律）.mp4
📄 茆强化1.4上（条件概率）.mp4
📄 茆强化2.5（常用连续分布）.mp4
📄 茆强化6.4（最小方差无偏估计）.mp4
📄 茆强化3.3（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化4.2（特征函数）.mp4
📄 茆强化4.1（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆强化2.1（随机变量及其分布）.mp4
📄 茆强化3.2（边际分布与随机变量的独立性）.mp4
📄 茆强化4.4（中心极限定理）.mp4
📄 茆强化5.4（三大抽样分布）.mp4
📄 茆强化7.4-7.6（似然比、分布拟合、正态性检验）.mp4
📄 茆强化8.1~8.3（方差分析）.mp4
📄 茆强化6.2（矩估计及相合性）.mp4
📄 茆强化1.5（独立性）.mp4
📄 茆强化5.3上（统计量及其分布）.mp4
📄 茆第三章补充内容.mp4
📄 茆强化5.1-5.2（总体与样本、样本数据整理与展示）.mp4
📄 茆强化5.3下（统计量及其分布）.mp4
📄 茆强化1.1（随机事件及其运算）.mp4
📄 茆强化2.3（随机变量的方差与标准差）.mp4
📄 茆强化2.4（常用离散分布）.mp4
📄 茆强化1.2上（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化7.3（其他分布参数的假设检验）.mp4
📄 茆强化3.4下（多维随机变量的特征数）.mp4
📁 24贾俊平强化课（习题讲解）【第七版】
📄 贾强化第十三章（时间序列分析和预测）.mp4
📄 贾强化第九章（分类数据分析）.mp4
📄 贾强化第十四章（指数）.mp4
📄 贾强化第二章（数据的搜集）.mp4
📄 贾强化第一章（导论）.mp4
📄 贾强化第十一章（一元线性回归）.mp4
📄 贾强化第三章（数据的图表展示）.mp4
📄 贾强化第五章（概率与概率分布）.mp4
📄 贾强化第四章（数据的概括性度量）.mp4
📄 贾强化第八章（假设检验）.mp4
📄 贾强化第十章（方差分析）.mp4
📄 贾强化第七章（参数估计）.mp4
📄 贾强化第六章（统计量及其抽样分布）.mp4
📄 贾强化第十二章（多元线性回归）.mp4
📄 贾强化第八章上（假设检验） (1).mp4
📄 贾强化第四章（数据的概括性度量） (1).mp4
📄 贾强化第五章上（概率与概率分布） (1).mp4
📄 贾强化第十一章（一元线性回归） (1).mp4
📄 贾强化第六章（统计量及其抽样分布） (1).mp4
📄 贾强化第十章（方差分析） (1).mp4
📄 贾强化第七章（参数估计） (1).mp4
📄 贾强化第二章（数据的搜集）.mp4
📄 贾强化第八章中（假设检验） (1).mp4
📄 贾强化第十三章（时间序列分析和预测） (1).mp4
📄 贾强化第八章下（假设检验） (1).mp4
📄 贾强化第三章（数据的图表展示） (1).mp4
📄 贾强化第五章下（概率与概率分布） (1).mp4
📄 贾强化第一章（导论）.mp4
📄 贾强化第十四章（指数） (1).mp4
📄 贾强化第九章（分类数据分析） (1).mp4
📄 贾强化第十二章（多元线性回归） (1).mp4
📁 04.25茆诗松基础课
📁 24茆诗松基础课【可提前学】
📄 茆基础6.4（最小方差无偏估计）.mp4
📄 茆基础4.1（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆基础1.1（随机事件及其运算）.mp4
📄 茆基础2.3（随机变量的方差与标准差）.mp4
📄 茆基础1.2（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆基础2.4（常用离散分布）.mp4
📄 茆基础3.2（边际分布与随机变量的独立性）.mp4
📄 茆基础3.4（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础1.3（概率的性质）.mp4
📄 茆基础6.2（矩估计及相合性）.mp4
📄 茆基础5.1-5.2（总体与样本、样本数据整理与展示）.mp4
📄 茆基础8.1-8.3（方差分析）.mp4
📄 茆基础4.2（特征函数）.mp4
📄 茆基础5.4（三大抽样分布）.mp4
📄 茆基础2.1（随机变量及其分布）.mp4
📄 茆基础2.6（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础5.5（充分统计量）.mp4
📄 茆基础1.4（条件概率）.mp4
📄 茆基础7.4-7.6（似然比、分布拟合、正态性检验）.mp4
📄 茆基础3.5（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆基础6.5（贝叶斯估计）.mp4
📄 茆基础8.5（一元非线性回归）.mp4
📄 茆基础4.4（中心极限定理）.mp4
📄 茆基础1.5（独立性）.mp4
📄 茆基础8.4（一元线性回归）.mp4
📄 茆基础6.6（区间估计）.mp4
📄 茆基础7.1（假设检验的基本思想与概念）.mp4
📄 茆基础3.3（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础2.5（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础7.3（其他分布参数的假设检验）.mp4
📄 茆基础6.3（最大似然估计与EM算法）.mp4
📄 茆基础5.3（统计量及其分布）.mp4
📄 茆基础2.2（随机变量的数学期望）.mp4
📄 茆基础2.7（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆基础4.3（大数定律）.mp4
📄 茆基础3.1（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆基础7.2（正态总体参数假设检验）.mp4
📄 茆基础6.1（点估计的概念与无偏性）.mp4
📄 茆基础7.1下（假设检验的基本思想与概念）.mp4
📄 茆基础4.2下（特征函数）.mp4
📄 茆基础7.1中（假设检验的基本思想与概念）.mp4
📄 茆基础3.3中（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础2.7上（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆基础2.4下（常用离散分布）.mp4
📄 茆基础1.4（条件概率）.mp4
📄 茆基础6.4下（最小方差无偏估计）.mp4
📄 茆基础6.5（贝叶斯估计）.mp4
📄 茆基础3.3下（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础2.5上（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础7.3（其他分布参数的假设检验）.mp4
📄 茆基础3.4四（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础3.4一（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础5.5（充分统计量）.mp4
📄 茆基础4.1（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆基础6.1下（点估计的概念及其性质）.mp4
📄 茆基础6.3下（最大似然估计）.mp4
📄 茆基础8.4三（一元线性回归）.mp4
📄 茆基础2.3（随机变量的方差与标准差）.mp4
📄 茆基础2.5下（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础7.2下（正态总体参数假设检验）.mp4
📄 茆前四章课程勘误.mp4
📄 茆基础6.6中（区间估计）.mp4
📄 茆基础4.4上（中心极限定理）.mp4
📄 茆基础3.4三（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础7.1上（假设检验的基本思想与概念）.mp4
📄 茆基础3.1（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆基础5.4上（三大抽样分布）.mp4
📄 茆基础8.4四（一元线性回归）.mp4
📄 茆基础3.4二（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础6.4上（最小方差无偏估计）.mp4
📄 茆基础6.6下（区间估计）.mp4
📄 茆基础2.7下（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆基础7.4上（似然比检验）.mp4
📄 茆基础2.5中（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础3.5下（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆基础8.1上（方差分析）.mp4
📄 茆基础7.5-7.6（正态性检验、非参数检验）.mp4
📄 茆基础2.6下（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础6.3上（最大似然估计）.mp4
📄 茆基础3.4五（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础8.4一（一元线性回归）.mp4
📄 茆基础5.3上（统计量及其分布）.mp4
📄 茆基础5.1（总体与样本）.mp4
📄 茆基础4.3（大数定律）.mp4
📄 茆基础8.1下（方差分析）.mp4
📄 茆基础3.2（边际分布与随机变量的独立性）.mp4
📄 茆基础1.1（随机事件及其运算）.mp4
📁 14.25中南财历年真题讲解
📄 22-23真题讲解（重点）.mp4
📄 21年及早年真题串讲.mp4
📁 11.25贸大考情分析与经验分享
📄 25贸大考情分析与经验分享.mp4
📁 01.25应统小白必看课程
📄 3.2贾书复习框架梳理.mp4
📄 2.3择校-交流答疑回放.mp4
📄 2.1择校-自身情况分析.mp4
📄 1.4应统就业概况.mp4
📄 3.3茆书复习框架梳理.mp4
📄 3.1应统主流参考书风格.mp4
📄 3.4专业课复习时间线.mp4
📄 1.2专硕、学硕区别.mp4
📄 1.3应统培养计划.mp4
📄 1.1应统考研科目介绍.mp4
📄 2.2择校-院校情况分析.mp4
📁 05.25茆诗松强化课（课后习题讲解）
📄 茆强化3.1下（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆强化1.2下（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化5.3二（统计量及其分布）.mp4
📄 茆强化2.7（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆强化1.2中（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化4.1下（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆强化4.4（中心极限定理）.mp4
📄 茆强化1.5（独立性）.mp4
📄 茆强化8.1（方差分析）.mp4
📄 茆强化3.5下（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆强化6.2（矩估计）.mp4
📄 茆强化2.1（随机变量及其分布）.mp4
📄 茆强化3.4三（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆第四章难题讲解.mp4
📄 茆强化3.5上（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆强化5.4上（三大抽样分布）.mp4
📄 茆强化6.4上（最小方差无偏估计）.mp4
📄 茆强化3.4四（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化2.5上（常用连续分布）.mp4
📄 茆强化1.1（随机事件及其运算）.mp4
📄 茆前三章补充内容（常规题）.mp4
📄 茆强化8.4上（一元线性回归）.mp4
📄 茆强化7.4上（似然比检验与分布拟合检验）.mp4
📄 茆强化4.1上（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆强化6.3下（最大似然估计）.mp4
📄 茆强化7.4下（似然比检验与分布拟合检验）.mp4
📄 茆强化5.4中（三大抽样分布）.mp4
📄 茆强化8.4下（一元线性回归）.mp4
📄 茆强化3.3下（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化1.3（概率的性质）.mp4
📄 茆前三章补充内容（难题）.mp4
📄 茆强化1.4下（条件概率）.mp4
📄 茆强化2.2（随机变量的数学期望）.mp4
📄 茆强化3.3中（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化2.3（随机变量的方差与标准差）.mp4
📄 茆强化7.3（其他分布参数的假设检验）.mp4
📄 茆强化5.4下（三大抽样分布）.mp4
📄 茆强化3.2（边际分布与随机变量的独立性）.mp4
📄 茆强化1.4上（条件概率）.mp4
📄 茆强化3.4一（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化2.6（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化3.1上（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆强化6.4中（最小方差无偏估计）.mp4
📄 茆强化3.4五（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化2.4（常用离散分布）.mp4
📄 茆强化6.1下（点估计的概念及其性质）.mp4
📄 茆强化7.2（正态总体参数假设检验）.mp4
📄 茆强化4.3（大数定律）.mp4
📄 茆强化3.3上（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化5.1（总体与样本）.mp4
📁 10.25数三测试
📄 数三测试：6月-高数基础测试-2.mp4
📄 数三测试：8月-概率基础测试.mp4
📄 数三测试：9月-强化测试-1.mp4
📄 数三测试：7月-线代基础测试.mp4
📄 数三测试：4月-高数基础测试-1.mp4
📁 08.25茆诗松补充习题讲解
📄 茆书第六章补充习题讲解（下）.mp4
📄 茆书第六章补充习题讲解（上）.mp4
📄 茆书第五章补充习题讲解.mp4
📄 茆书第二章补充习题讲解.mp4
📄 特征方程与茆书第三章补充习题讲解.mp4
📄 茆书第一章补充习题讲解.mp4
📄 n重积分补充知识讲解.mp4
📄 茆书第七、八章补充习题讲解.mp4
📁 06.25《应统660A》习题册
📄 660A第十三、十四章讲解.mp4
📄 660A第十一章（23-53题）讲解.mp4
📄 660A第三、四章讲解 (1).mp4
📄 660A第七章（19-61题）讲解.mp4
📄 660A第八章（1-43题）讲解.mp4
📄 660A第八（64-71题）、九、十（1-21题）章讲解.mp4
📄 660A第七章（1-18题）讲解.mp4
📄 660A第五章（1-25题）讲解.mp4
📄 660A第八章（44-63题）讲解.mp4
📄 660A第五章（26-50题）讲解.mp4
📄 660A第六章（1-26题）讲解.mp4
📄 660A第十章（22-31题）、第十一章（1-22题）讲解.mp4
📄 660A第六章（27-53题）讲解.mp4
📄 660A第五章（51-85题）讲解.mp4
📄 660A第十二章讲解.mp4
📄 660A第一、二章讲解 (1).mp4
📁 09.25茆书题目难度分级
📄 使用说明.mp4
📁 13.25华东师范大学历年真题解析
📄 2024年真题讲解.mp4
📄 2021年真题讲解.mp4
📄 2022年真题讲解.mp4
📄 2023年真题讲解.mp4
📄 2020年真题讲解.mp4
📁 02.25贾俊平基础课
📁 24贾俊平基础课【第七版】
📄 贾基础第六章（统计量及其抽样分布）.mp4
📄 贾基础第二章下（数据的搜集）.mp4
📄 贾基础第八章3、4（假设检验）.mp4
📄 贾基础第十一章（一元线性回归）.mp4
📄 贾基础第八章2（假设检验）.mp4
📄 贾基础第七章3、4（参数估计）.mp4
📄 贾基础第七章1（参数估计）.mp4
📄 贾基础第十章（方差分析）.mp4
📄 贾基础第十二章（多元线性回归）.mp4
📄 贾基础第十四章（指数）.mp4
📄 贾基础第九章（分类数据分析）.mp4
📄 贾基础第四章（数据的概括性度量）.mp4
📄 贾基础第七章2（参数估计）.mp4
📄 贾基础第二章上（数据的搜集）.mp4
📄 贾基础第八章1（假设检验）.mp4
📄 贾基础第十三章（时间序列分析和预测）.mp4
📄 贾基础第一章（导论）.mp4
📄 贾基础第五章（概率与概率分布）.mp4
📄 贾基础第三章（数据的图表展示）.mp4
📄 贾基础第十章（单因素方差分析）.mp4
📄 贾基础第七章（两个总体参数的区间估计） (1).mp4
📄 贾基础第五章（二项分布） (1).mp4
📄 贾基础第十章（有交互作用双因素方差分析）.mp4
📄 贾基础第十一章（最小二乘法）.mp4
📄 贾基础第八章（假设检验的流程）.mp4
📄 贾基础第三章（分类数据的整理与展示） (1).mp4
📄 贾基础第八章（假设检验的思想）.mp4
📄 贾基础第九章（独立性检验）.mp4
📄 贾基础第十二章（回归方程的拟合优度）.mp4
📄 贾基础第十三章（趋势预测法）.mp4
📄 贾基础第九章（卡方统计量、拟合优度检验）.mp4
📄 贾基础第五章（泊松分布）.mp4
📄 贾基础第十一章（回归直线的拟合优度）.mp4
📄 贾基础第十一章（估计和预测、残差分析）.mp4
📄 贾基础第五章（正态分布上）.mp4
📄 贾基础第一章（导论） (1).mp4
📄 贾基础第五章（均匀分布、指数分布）.mp4
📄 贾基础第二章（二手资料、概率抽样） (1).mp4
📄 贾基础第六章（中心极限定理）.mp4
📄 贾基础第五章（正态分布下）.mp4
📄 贾基础第三章（数据分组） (1).mp4
📄 贾基础第五章（概率分布列） (1).mp4
📄 贾基础第十三章（时间序列的分解、描述性分析）.mp4
📄 贾基础第三章（数据的预处理）.mp4
📄 贾基础第二章（搜集数据的基本方法、实验方法） (1).mp4
📄 贾基础第六章（统计量） (1).mp4
📄 贾基础第五章（全概率公式、贝叶斯公式） (1).mp4
📄 贾前七章课程勘误.mp4
📄 贾基础第七章（样本量的确定）.mp4
📄 贾基础第五章（随机事件） (1).mp4
📄 贾基础第十二章（显著性检验）.mp4
📄 贾基础第十四章（指数的概念、简单指数）.mp4
📄 贾基础第十三章（复合型时间序列分解预测）.mp4
📄 贾基础第十一章（变量间关系的度量）.mp4
📄 贾基础第四章（分布形状的度量） (1).mp4
📄 贾基础第五章（加法公式、条件概率） (1).mp4
📄 贾基础第九章（列联表中的相关测量）.mp4
📄 贾基础第十四章（加权指数）.mp4
📄 贾基础第六章（卡方分布）.mp4
📄 贾基础第十三章（时间序列的预测程序）.mp4
📄 贾基础第八章（利用P值进行决策）.mp4
📄 贾基础第十二章（多元线性回归模型、最小二乘法）.mp4
📄 贾基础第八章（两类错误）.mp4
📄 贾基础第五章（事件的概率） (1).mp4
📄 贾基础第二章（数据的误差） (1).mp4
📄 贾基础第五章（超几何分布、几何分布） (1).mp4
📄 贾基础第三章（数值数据的图示、合理使用图表） (1).mp4
📄 贾基础第十二章（多重共线性）.mp4
📁 07.25《应统660B》习题册
📄 660B第三章讲解（39-89题）.mp4
📄 660B第四章讲解.mp4
📄 660B第六章（55-64题）讲解.mp4
📄 660B第五章（43-62题）讲解.mp4
📄 660B第一章（61-93题）、第二章（1-31题）讲解.mp4
📄 660B第三章（90-111题）讲解 (1).mp4
📄 660B第五章（63-80题）讲解.mp4
📄 660B第六章（37-43题）讲解.mp4
📄 660B第六章（65-82题）讲解.mp4
📄 660B第六章（83-97题）讲解.mp4
📄 660B第六章（1-21题）讲解.mp4
📄 660B第三章（1-38题）讲解.mp4
📄 660B第六章（51-54题）讲解.mp4
📄 660B第二章（32-84题）讲解.mp4
📄 660B第六章（22-36题）讲解.mp4
📄 660B第六章（44-50题）讲解.mp4
📄 660B第五章（1-42题）讲解.mp4
📄 660B第一章（1-60题）讲解.mp4
📁 01.【2026统计432】统计战线全程班！
📁 26统计战线应统全国A+B班（贾+茆）
📁 05.25应统小白必看课程
📄 1.3应统培养计划.mp4
📄 3.3茆书复习框架梳理.mp4
📄 3.2贾书复习框架梳理.mp4
📄 1.1应统考研科目介绍.mp4
📄 1.4应统就业概况.mp4
📄 2.1择校-自身情况分析.mp4
📄 2.3择校-交流答疑回放.mp4
📄 3.4专业课复习时间线.mp4
📄 2.2择校-院校情况分析.mp4
📄 1.2专硕、学硕区别.mp4
📄 3.1应统主流参考书风格.mp4
📁 04.26茆强化课（课后习题讲解）
📄 茆强化2.5下（常用连续分布）.mp4
📄 茆强化1.3（概率的性质）.mp4
📄 茆强化1.1（随机事件及其运算）.mp4
📄 茆强化2.1（随机变量及其分布）.mp4
📄 茆强化3.4六（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化2.3（随机变量的方差与标准差）.mp4
📄 茆强化1.4下（条件概率）.mp4
📄 茆强化3.1下（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆强化2.5上（常用连续分布）.mp4
📄 茆强化3.3下（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化3.4一（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化3.4四（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化1.4上（条件概率）.mp4
📄 茆强化3.1上（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆强化2.2（随机变量的数学期望）.mp4
📄 茆强化1.2下（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化2.7（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆强化1.2上（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化3.3中（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化2.4（常用离散分布）.mp4
📄 茆强化3.3上（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化1.2中（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化3.4二（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化3.2（边际分布与随机变量的独立性）.mp4
📄 茆强化2.6（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化3.4三（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化3.4五（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化1.5（独立性）.mp4
📁 03.26贾强化课（课后习题讲解）
📄 贾强化第三章（数据的图表展示）.mp4
📄 贾强化第四章（数据的概括性度量）.mp4
📄 贾强化第一章（导论）.mp4
📄 贾强化第二章（数据的搜集）.mp4
📄 贾强化第五章上（概率与概率分布）.mp4
📁 05.26茆强化课（课后习题讲解）
📄 茆强化1.1（随机事件及其运算）.mp4
📄 茆强化3.3上（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆强化1.3（概率的性质）.mp4
📄 茆强化2.7（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆强化2.4（常用离散分布）.mp4
📄 茆强化1.2上（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化4.2（特征函数）.mp4
📄 茆强化3.5上（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆强化3.3中（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆前三章补充内容（常规题）.mp4
📄 茆强化4.1下（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆强化3.4四（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化1.2中（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆强化1.5（独立性）.mp4
📄 茆强化2.2（随机变量的数学期望）.mp4
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📄 茆强化3.1上（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆前三章补充内容（难题）.mp4
📄 茆强化3.4五（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆强化2.5上（常用连续分布）.mp4
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📄 茆强化1.2下（概率的定义及其确定方法）.mp4
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📄 茆强化1.4下（条件概率）.mp4
📄 茆强化2.5下（常用连续分布）.mp4
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📁 01.26贾基础课
📄 贾基础第五章（事件的概率）.mp4
📄 贾基础第二章（非概率抽样、它和概率抽样的比较）.mp4
📄 贾基础第五章（二项分布）.mp4
📄 贾基础第二章（数据的误差）.mp4
📄 贾基础第五章（加法公式、条件概率）.mp4
📄 贾基础第五章（随机变量与分布函数）.mp4
📄 贾基础第五章（概率密度函数）.mp4
📄 贾基础第四章（离散程度的度量）.mp4
📄 贾基础第三章（分类数据的整理与展示）.mp4
📄 贾基础第五章（事件的独立性）.mp4
📄 贾基础第二章（搜集数据的基本方法、实验方法）.mp4
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📄 贾基础第一章（导论）.mp4
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📄 茆基础3.4（三）（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 贾基础第五章（分位数）.mp4
📄 贾基础第五章（方差与标准差、离散系数）.mp4
📄 贾基础第五章（概率分布列）.mp4
📄 贾基础第四章（集中趋势的度量）.mp4
📄 贾基础第三章（数据分组）.mp4
📄 茆基础3.4（四）（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 贾基础第二章（二手资料、概率抽样）.mp4
📄 贾基础第五章（数学期望）.mp4
📄 贾基础第五章（全概率公式、贝叶斯公式）.mp4
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📄 贾基础第三章（数值数据的图示、合理使用图表）.mp4
📁 01.26应统考研寒假训练营
📄 三哥带你认识应统考研.mp4
📄 主流应统高校专业风格分析.mp4
📄 贾书+茆书复习框架与备考时间线.mp4
📄 应统择校“五步走”缕清思路.mp4
📁 06.26应统考研寒假训练营
📄 应统择校“五步走”缕清思路.mp4
📄 贾书+茆书复习框架与备考时间线.mp4
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📁 02.26贾基础课
📄 贾基础第五章（分位数）.mp4
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📄 贾基础第五章（随机变量与分布函数）.mp4
📄 贾基础第三章（数据分组）.mp4
📄 贾基础第一章（导论）.mp4
📄 贾基础第五章（泊松分布）.mp4
📄 贾基础第五章（超几何分布、几何分布）.mp4
📄 贾基础第五章（均匀分布、指数分布）.mp4
📄 贾基础第三章（数据的预处理）.mp4
📄 贾基础第四章（集中趋势的度量）.mp4
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📄 贾基础第四章（分布形状的度量）.mp4
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📄 贾基础第三章（分类数据的整理与展示）.mp4
📄 贾基础第五章（事件的概率）.mp4
📄 贾基础第二章（搜集数据的基本方法、实验方法）.mp4
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📄 贾基础第五章（二项分布）.mp4
📄 贾基础第二章（非概率抽样、它和概率抽样的比较）.mp4
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📄 贾基础第二章（二手资料、概率抽样）.mp4
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📁 03.26茆基础课
📄 茆基础3.1（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆基础2.5下（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础2.1（随机变量及其分布）.mp4
📄 茆基础3.4（五）（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础2.5上（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础3.3上（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础3.4（三）（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础1.4（条件概率）.mp4
📄 茆基础3.3下（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础2.2（随机变量的数学期望）.mp4
📄 茆基础2.5中（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础2.7上（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆基础1.1（随机事件及其运算）.mp4
📄 茆基础3.2（边际分布与随机变量的独立性）.mp4
📄 茆基础2.6上（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础3.4（一）（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础3.4（二）（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础1.3（概率的性质）.mp4
📄 茆基础2.6下（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础2.4上（常用离散分布）.mp4
📄 茆基础2.7下（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆基础2.4下（常用离散分布）.mp4
📄 茆基础2.3（随机变量的方差与标准差）.mp4
📄 茆基础2.4中（常用离散分布）.mp4
📄 茆基础3.3中（多维随机变量函数的分布）.mp4
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📄 茆基础3.4（四）（多维随机变量的特征数）.mp4
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📁 00.相关资料
📁 26贾强化课（课后习题讲解）
📄 贾第三章强化课.pdf
📄 贾第二章强化课_空白版.pdf
📄 贾第四章强化课_空白版.pdf
📄 贾第一章强化课.pdf
📄 贾第四章强化课.pdf
📄 贾第五章强化课_空白版.pdf
📄 贾第四章强化课计算底稿.xlsx
📄 贾第三章强化课_空白版.pdf
📄 贾第五章强化课.pdf
📄 贾第一章强化课_空白版.pdf
📄 贾第二章强化课.pdf
📁 26茆基础课
📄 茆第一章基础课.pdf
📄 茆第二章基础课.pdf
📄 茆书课程-勘误.pdf
📄 茆诗松教材第三版.pdf
📄 茆书第三版勘误-统计战线.pdf
📄 茆第三章基础课.pdf
📁 26贾基础课
📄 贾第四章基础课 .pdf
📄 贾第二章基础课.pdf
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📄 贾第五章基础课（上）.pdf
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📄 《统计学》（上）第8版.pdf
📄 《统计学》（下）第8版.pdf
📄 贾书课程-勘误.pdf
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📁 26茆强化课（课后习题讲解）
📄 （空白习题）茆第二章强化课.pdf
📄 （空白习题）茆第一章强化课.pdf
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📄 （空白习题）茆第三章强化课.pdf
📄 茆书课程-勘误.pdf
📄 茆第三章强化课.pdf
📁 26应统考研寒假训练营
📄 应统专业课备考建议.pdf
📄 应统专业课风格分析.pdf
📄 应统考研基本情况介绍.pdf
📄 26应统择校五步走.pdf
📁 02.26贾强化课（课后习题讲解）
📄 贾强化第五章上（概率与概率分布）.mp4
📄 贾强化第三章（数据的图表展示）.mp4
📄 贾强化第二章（数据的搜集）.mp4
📄 贾强化第一章（导论）.mp4
📄 贾强化第四章（数据的概括性度量）.mp4
📁 04.26茆基础课
📄 茆基础2.4下（常用离散分布）.mp4
📄 茆基础3.3上（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础4.1（随机变量序列的两种收敛性）.mp4
📄 茆基础3.4一（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础2.5上（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础3.3下（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础2.5中（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础3.3中（多维随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础3.4二（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础3.4四（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础1.3（概率的性质）.mp4
📄 茆基础3.2（边际分布与随机变量的独立性）.mp4
📄 茆基础1.2（概率的定义及其确定方法）.mp4
📄 茆基础2.7下（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆基础3.5上（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆基础1.5（独立性）.mp4
📄 茆基础2.4上（常用离散分布）.mp4
📄 茆基础2.1（随机变量及其分布）.mp4
📄 茆基础3.1（多维随机变量及其联合分布）.mp4
📄 茆基础2.6下（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础4.2下（特征函数）.mp4
📄 茆基础2.4中（常用离散分布）.mp4
📄 茆基础3.4三（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础4.2上（特征函数）.mp4
📄 茆基础3.4五（多维随机变量的特征数）.mp4
📄 茆基础3.5下（条件分布与条件期望）.mp4
📄 茆基础2.2（随机变量的数学期望）.mp4
📄 茆基础2.3（随机变量的方差与标准差）.mp4
📄 茆基础2.7上（分布的其他特征数）.mp4
📄 茆基础2.5下（常用连续分布）.mp4
📄 茆基础1.1（随机事件及其运算）.mp4
📄 茆基础2.6上（随机变量函数的分布）.mp4
📄 茆基础1.4（条件概率）.mp4
📁 06.25应统小白必看课程
📄 3.4专业课复习时间线.mp4
📄 1.3应统培养计划.mp4
📄 2.2择校-院校情况分析.mp4
📄 2.1择校-自身情况分析.mp4
📄 1.1应统考研科目介绍.mp4
📄 3.2贾书复习框架梳理.mp4
📄 1.2专硕、学硕区别.mp4
📄 3.1应统主流参考书风格.mp4
📄 2.3择校-交流答疑回放.mp4
📄 3.3茆书复习框架梳理.mp4
📄 1.4应统就业概况.mp4

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