2.3.2复合泊松过程
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2.3.1非齐次泊松过程
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2.1Poisson过程的定义和性质
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2.3.3条件泊松过程
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1.1基本概念
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0.4独立性与条件期望下
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4.3.1第一部分
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0.3数字特征、矩母函数与特征函数
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3.2.1更新推理和更新方程
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1.2有限维分布与Kolmogorov定理
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7.1点估计第1部分矩估计
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7.1点估计第2部分最大似然估计
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0.4独立性与条件期望上
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1.2样本空间、随机事件
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7.4区间估计
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4.1.4 n 步转移矩阵和 C-K 方程
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4.5.2Kolmogorov微分方程第一部分
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4.3.1第二部分
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2.2.2事件发生时刻的条件分布
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5.1大数定律
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ECNU泛函分析与算子代数讨论班 第2次 拓扑线性空间
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81种数学符号的介绍
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0.5收敛性
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4.2状态的分类及性质-下
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2.3随机变量的分布函数
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3.2边缘分布
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4.2状态的分类及性质-上
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5.2中心极限定理
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1.3频率与概率
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1.4等可能概型（古典概型）
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3.2.2关键更新定理及其应用
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4.5.1连续时间Markov链
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3.1更新过程的定义和性质
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数 学 专 业 难 度 现 状
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6.2第3部分
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物竞第一课（上）
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华罗庚：《谈自学》，第三，没有什么秘密的学习方法
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4.5.2Kolmogorov微分方程第二部分