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Harvard Stat 110: Probability

课程简介

  • 所属大学：Harvard University
  • 先修要求：微积分（一元为主，少量多元）
  • 编程语言：无（部分示例用 R 演示模拟，可跳过）
  • 授课教师：Joe Blitzstein
  • 课程难度：🌟🌟🌟
  • 预计学时：70 小时（全 35 讲）

Stat 110 是哈佛统计系的王牌概率入门课，Joe Blitzstein 讲课以“讲故事”著称。课程不堆砌公式，而是反复追问每个概念背后的直觉，把条件概率当作全课的灵魂主线。35 讲覆盖计数与古典概型、条件概率与贝叶斯定理、离散与连续随机变量、常见分布全家桶、期望与方差、矩母函数、联合分布与协方差、条件期望、大数定律与中心极限定理，最后以马尔可夫链收尾。课程官网提供讲义、作业和往年试题，配套教材有官方免费 PDF。

对微电子学生来说，概率是 AI 与机器学习的数学地基，也是随机信号处理、通信系统、器件统计与良率分析的共同语言。无论你以后做 EDA 里的统计时序分析，还是做电路蒙特卡洛仿真和工艺涨落建模，这门课训练的概率直觉都会反复派上用场。

课程资源