作者:
Sheldon M.Ross
译者: 郑忠国 / 詹从赞
出版社: 人民邮电出版社
出版年: 2010
ISBN: 9787115221100
页数: 428
装帧: 平装
定价: 59.00元
原作名: A First Course in Probability
丛书: 图灵数学·统计学丛书
译者: 郑忠国 / 詹从赞
出版社: 人民邮电出版社
出版年: 2010
ISBN: 9787115221100
页数: 428
装帧: 平装
定价: 59.00元
原作名: A First Course in Probability
丛书: 图灵数学·统计学丛书
内容简介 · · · · · ·
概率论作为数学的一个重要分支,在众多领域发挥着越来越突出的作用。本书是全球高校采用率最高的概率论教材之一,初版于1976年,多年来不断重印修订,是作者几十年教学和研究经验的结晶。
本书叙述清晰、例子丰富,被国外众多名校采用。
中文版很好地体现了原作者的写作风格,每道例题和习题译者都精心演算过,并在译文融入了译者的理解,使得本书更通俗、易懂。
作者简介 · · · · · ·
Sheldon M. Ross 国际知名概率与统计学家,南加州大学工业工程与运筹系
目录 · · · · · ·
第1章 组合分析
1.1 引言
1.2 计数基本法则
1.3 排列
1.4 组合
1.5 多项式系数
1.6 方程的整数解个数
小结
习题
理论习题
自检习题
第2章 概率论公理化
2.1 简介
2.2 样本空间和事件
2.3 概率论公理
2.4 几个简单命题
2.5 等可能结果的样本空间
2.6 概率:连续集函数
2.7 概率:确信程度的度量
小结
习题
理论习题
自检习题
第3章 条件概率和独立性
3.1 简介
3.2 条件概率
3.3 贝叶斯公式
3.4 独立事件
3.5 P(·\F)为概率
小结
习题
理论习题
自检习题
第4章 随机变量
4.1 随机变量
4.2 离散型随机变量
4.3 期望
4.4 随机变量函数的期望
4.5 方差
4.6 伯努利随机变量和二项随机变量
4.6.1 二项随机变量的性质
4.6.2 计算二项分布函数
4.7 泊松随机变量
4.8 其他离散型分布
4.8.1 几何随机变量
4.8.2 负二项分布
4.8.3 超几何随机变量
4.8.4 ζ(Zipf)分布
4.9 随机变量和的期望值
4.10 分布函数的性质
小结
习题
理论习题
自检习题
第5章 连续型随机变量
5.1 简介
5.2 连续型随机变量的期望和方差
5.3 均匀分布的随机变量
5.4 正态随机变量
5.5 指数随机变量
5.6 其他连续型分布
5.6.1 Γ分布
5.6.2 威布尔分布
5.6.3 柯西分布
5.6.4 β分布
5.7 随机变量函数的分布
小结
习题
理论习题
自检习题
第6章 随机变量的联合分布
6.1 联合分布函数
6.2 独立随机变量
6.3 独立随机变量的和
6.3.1 均匀分布的随机变量
6.3.2 Γ随机变量
6.3.3 正态随机变量
6.3.4 泊松随机变量和二项随机变量
6.3.5 几何随机变量
6.4 离散情形下的条件分布
6.5 连续情形下的条件分布
6.6 次序统计量
6.7 随机变量函数的联合分布
6.8 可交换随机变量
小结
习题
理论习题
自检习题
第7章 期望的性质
7.1 引言
7.2 随机变量和的期望
7.2.1 通过概率方法将期望值作为界
7.2.2 关于最大数与最小数的恒等式
7.3 试验序列中事件发生次数的矩
7.4 协方差、和的方差及相关系数
7.5 条件期望
7.5.1 定义
7.5.2 利用条件计算期望
7.5.3 利用条件计算概率
7.5.4 条件方差
7.6 条件期望及预测
7.7 矩母函数
7.8 正态随机变量进一步的性质
7.8.1 多元正态分布
7.8.2 样本均值与样本方差的联合分布
7.9 期望的一般定义
小结
习题
理论习题
自检习题
第8章 极限定理
8.1 引言
8.2 切比雪夫不等式及弱大数律
8.3 中心极限定理
8.4 强大数律
8.5 其他不等式
8.6 用泊松随机变量逼近独立的伯努利随机变量和的概率误差界
小结
习题
理论习题
自检习题
第9章 概率论的其他课题
9.1 泊松过程
9.2 马尔可夫链
9.3 惊奇、不确定性及熵
9.4 编码定理及熵
小结
理论习题
自检习题
第10章 模拟
10.1 引言
10.2 具有连续分布函数的随机变量的模拟技术
10.2.1 反变换方法
10.2.2 舍取法
10.3 模拟离散分布
10.4 方差缩减技术
10.4.1 利用对偶变量
10.4.2 利用“条件”缩减方差
10.4.3 控制变量
小结
习题
自检习题
索引
附录A 部分习题答案(图灵网站下载)
附录B 自检习题答案(图灵网站下载)
· · · · · · (收起)
1.1 引言
1.2 计数基本法则
1.3 排列
1.4 组合
1.5 多项式系数
1.6 方程的整数解个数
小结
习题
理论习题
自检习题
第2章 概率论公理化
2.1 简介
2.2 样本空间和事件
2.3 概率论公理
2.4 几个简单命题
2.5 等可能结果的样本空间
2.6 概率:连续集函数
2.7 概率:确信程度的度量
小结
习题
理论习题
自检习题
第3章 条件概率和独立性
3.1 简介
3.2 条件概率
3.3 贝叶斯公式
3.4 独立事件
3.5 P(·\F)为概率
小结
习题
理论习题
自检习题
第4章 随机变量
4.1 随机变量
4.2 离散型随机变量
4.3 期望
4.4 随机变量函数的期望
4.5 方差
4.6 伯努利随机变量和二项随机变量
4.6.1 二项随机变量的性质
4.6.2 计算二项分布函数
4.7 泊松随机变量
4.8 其他离散型分布
4.8.1 几何随机变量
4.8.2 负二项分布
4.8.3 超几何随机变量
4.8.4 ζ(Zipf)分布
4.9 随机变量和的期望值
4.10 分布函数的性质
小结
习题
理论习题
自检习题
第5章 连续型随机变量
5.1 简介
5.2 连续型随机变量的期望和方差
5.3 均匀分布的随机变量
5.4 正态随机变量
5.5 指数随机变量
5.6 其他连续型分布
5.6.1 Γ分布
5.6.2 威布尔分布
5.6.3 柯西分布
5.6.4 β分布
5.7 随机变量函数的分布
小结
习题
理论习题
自检习题
第6章 随机变量的联合分布
6.1 联合分布函数
6.2 独立随机变量
6.3 独立随机变量的和
6.3.1 均匀分布的随机变量
6.3.2 Γ随机变量
6.3.3 正态随机变量
6.3.4 泊松随机变量和二项随机变量
6.3.5 几何随机变量
6.4 离散情形下的条件分布
6.5 连续情形下的条件分布
6.6 次序统计量
6.7 随机变量函数的联合分布
6.8 可交换随机变量
小结
习题
理论习题
自检习题
第7章 期望的性质
7.1 引言
7.2 随机变量和的期望
7.2.1 通过概率方法将期望值作为界
7.2.2 关于最大数与最小数的恒等式
7.3 试验序列中事件发生次数的矩
7.4 协方差、和的方差及相关系数
7.5 条件期望
7.5.1 定义
7.5.2 利用条件计算期望
7.5.3 利用条件计算概率
7.5.4 条件方差
7.6 条件期望及预测
7.7 矩母函数
7.8 正态随机变量进一步的性质
7.8.1 多元正态分布
7.8.2 样本均值与样本方差的联合分布
7.9 期望的一般定义
小结
习题
理论习题
自检习题
第8章 极限定理
8.1 引言
8.2 切比雪夫不等式及弱大数律
8.3 中心极限定理
8.4 强大数律
8.5 其他不等式
8.6 用泊松随机变量逼近独立的伯努利随机变量和的概率误差界
小结
习题
理论习题
自检习题
第9章 概率论的其他课题
9.1 泊松过程
9.2 马尔可夫链
9.3 惊奇、不确定性及熵
9.4 编码定理及熵
小结
理论习题
自检习题
第10章 模拟
10.1 引言
10.2 具有连续分布函数的随机变量的模拟技术
10.2.1 反变换方法
10.2.2 舍取法
10.3 模拟离散分布
10.4 方差缩减技术
10.4.1 利用对偶变量
10.4.2 利用“条件”缩减方差
10.4.3 控制变量
小结
习题
自检习题
索引
附录A 部分习题答案(图灵网站下载)
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· · · · · · (收起)
原文摘录 · · · · · · ( 全部 )
-
虽然上述定义很直观,而且大多数读者也一直这么认为,但它却有很严重的缺陷... 英文原文:Although the preceding definition is certainly intuitively pleasing and should always be kept in mind by the reader, it possesses a serious drawback .. (查看原文) —— 引自第22页 -
P(E) = P(EF) + P(EFc) = P(E|F)P(F) + P(E|Fc)P(Fc) 这个公式说明了,事件E发生的概率,等于在F发生的条件下E的条件概率,与在F不发生条件下E发生的条件概率的加权平均,其中加在每个条件概率上的权重就是作为条件的事件的发生的概率。 (查看原文) —— 引自章节:贝叶斯公式(1)
> 全部原文摘录
丛书信息
· · · · · ·
图灵数学·统计学丛书(共70册),
这套丛书还有
《普林斯顿微积分读本 (修订版)》《损失模型》《多元统计分析导论》《微积分入门 (修订版)》《概率论及其应用(第1卷·第3版)》
等
。
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