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概率导论 (第2版·修订版)书籍详细信息
- ISBN：9787115405074
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2016-1
- 页数：464
- 价格：79.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
本书是在MIT开设概率论入门课程的基础上编写的，内容全面、例题和习题丰富、结构层次性强，能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量，以及极限理论等概率论基本知识，还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、最小二乘估计等高级内容。
本书可作为所有高等院校概率论入门的基础教程，也可作为有关概率论方面的参考书。
书籍目录：
译者序
第2版前言
前言
第1章 样本空间与概率 1
1.1 集合 2
1.2 概率模型 4
1.3 条件概率 15
1.4 全概率定理和贝叶斯准则 24
1.5 独立性 30
1.6 计数法 39
1.7 小结和讨论 46
习题 47
第2章 离散随机变量 63
2.1 基本概念 63
2.2 分布列 65
2.3 随机变量的函数 70
2.4 期望、均值和方差 71
2.5 多个随机变量的联合分布列 81
2.6 条件 86
2.7 独立性 96
2.8 小结和讨论 103
习题 105
第3章 一般随机变量 122
3.1 连续随机变量和概率密度函数 122
3.2 分布函数 129
3.3 正态随机变量 134
3.4 多个随机变量的联合概率密度 139
3.5 条件 145
3.6 连续贝叶斯准则 157
3.7 小结和讨论 160
习题 161
第4章 随机变量的深入内容 176
4.1 随机变量函数的概率密度函数 176
4.2 协方差和相关 190
4.3 再论条件期望和条件方差 194
4.4 矩母函数 200
4.5 随机数个相互独立的随机变量之和 210
4.6 小结和讨论 214
习题 214
第5章 极限理论 228
5.1 马尔可夫和切比雪夫不等式 229
5.2 弱大数定律 232
5.3 依概率收敛 234
5.4 中心极限定理 236
5.5 强大数定律 242
5.6 小结和讨论 244
习题 245
第6章 伯努利过程和泊松过程 255
6.1 伯努利过程 256
6.2 泊松过程 266
6.3 小结和讨论 279
习题 280
第7章 马尔可夫链 290
7.1 离散时间的马尔可夫链 290
7.2 状态的分类 297
7.3 稳态性质 300
7.4 吸收概率和吸收的期望时间 310
7.5 连续时间的马尔可夫链 316
7.6 小结和讨论 324
习题 325
第8章 贝叶斯统计推断 348
8.1 贝叶斯推断与后验分布 351
8.2 点估计, 假设检验, 最大后验概率准则 358
8.3 贝叶斯最小均方估计 367
8.4 贝叶斯线性最小均方估计 374
8.5 小结和讨论 380
习题 380
第9章 经典统计推断 390
9.1 经典参数估计 391
9.2 线性回归 405
9.3 简单假设检验 412
9.4 显著性检验 422
9.5 小结和讨论 431
习题 432
索引 443
附表 448
标准正态分布表 450
作者介绍：
Dimitri P. Bertsekas，美国工程院院士，IEEE会士。1971年获MIT电子工程博士学位。长期在MIT执教，曾获得2001年度美国控制协会 J. Ragazzini 教育奖。研究领域涉及优化、控制、大规模计算、数据通信网络等，许多研究具有开创性贡献。著有 Nonlinear Programming 等十余部教材和专著，其中许多被MIT等名校用作研究生或本科生教材。
John N. Tsitsiklis，美国工程院院士，IEEE会士，MIT教授。分别于1980年、1981年、1984年在MIT获得学士、硕士、博士学位。已发表学术论文上百篇。
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原文赏析：
We set up the tree so that an event of interest is associated with a leaf.
We view the occurrence of the event as a sequence of steps, namely, the
traversals of the branches along the path from the root to the leaf.
有人与你生日相同的概率有多大
You go to a party with 500 guests. What is the probability that exactly
one other guest has the same birthday as you? Calculate this exactly and
also approximately by using the Poisson PMF. ( For simplicity. exclude
birthdays on February 29 . )
g是一个函数，则g(X,Y)也是一个随机变量
其它内容：
书籍介绍
本书是在MIT开设概率论入门课程的基础上编写的，内容全面、例题和习题丰富、结构层次性强，能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量，以及极限理论等概率论基本知识，还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、最小二乘估计等高级内容。
本书可作为所有高等院校概率论入门的基础教程，也可作为有关概率论方面的参考书。
书籍真实打分
故事情节：5分
人物塑造：5分
主题深度：9分
文字风格：8分
语言运用：7分
文笔流畅：8分
思想传递：4分
知识深度：5分
知识广度：5分
实用性：5分
章节划分：3分
结构布局：7分
新颖与独特：4分
情感共鸣：4分
引人入胜：7分
现实相关：9分
沉浸感：5分
事实准确性：7分
文化贡献：7分
网站评分
书籍多样性：9分
书籍信息完全性：3分
网站更新速度：3分
使用便利性：7分
书籍清晰度：7分
书籍格式兼容性：4分
是否包含广告：6分
加载速度：6分
安全性：8分
稳定性：3分
搜索功能：3分
下载便捷性：9分
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