华章数学译丛:概率论基础教程(原书第9版)

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作者: [美]
出版社: 机械工业出版社
2014-01
版次: 1
ISBN: 9787111447894
定价: 69.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 415页
正文语种: 简体中文
原版书名: A First Course in Probability,Ninth Edition
  •   《华章数学译丛:概率论基础教程(原书第9版)》系统介绍了概率论的基础知识及其应用,主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等,内容丰富,通俗易懂。各章末附有大量的练习,分为习题、理论习题和自检习题三大类,并在书末给出自检习题的全部解答。  《华章数学译丛:概率论基础教程(原书第9版)》是概率论的入门书,适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学专业本科生的教材,也适合作为研究生和应用工作者的参考书。 作者:(美国)罗斯(Sheldon M.Ross) 译者:童行伟 梁宝生    罗斯(Sheldon M.Ross),世界著名的应用概率专家和统计学家,现为南加州大学工业与系统工程系Epstein讲座教授。… 译者序前言第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 方程的整数解个数第2章 概率论公理2.1 引言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:确信程度的度量第3章 条件概率和独立性3.1 引言3.2 条件概率3.3 贝叶斯公式3.4 独立事件3.5 P(·|F)是概率第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 其他离散型概率分布4.8.1 几何随机变量4.8.2 负二项随机变量4.8.3 超几何随机变量4.8.4 ζ分布4.9 随机变量和的期望4.10 分布函数的性质第5章 连续型随机变量5.1 引言5.2 连续型随机变量的期望和方差5.3 均匀随机变量5.4 正态随机变量5.5 指数随机变量5.6 其他连续型概率分布5.6.1 Γ分布5.6.2 韦布尔分布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 独立同分布均匀随机变量6.3.2 Г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6.4 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 关于最大值与最小值的恒等式7.3 试验序列中事件发生次数的矩7.4 随机变量和的协方差、方差及相关系数7.5 条件期望7.5.1 定义7.5.2 通过取条件计算期望7.5.3 通过取条件计算概率7.5.4 条件方差7.6 条件期望及预测7.7 矩母函数7.8 正态随机变量的更多性质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 期望的一般定义第8章 极限定理8.1 引言8.2 切比雪夫不等式及弱大数定律8.3 中心极限定理8.4 强大数定律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 编码定理及熵第10章 模拟10.1 引言10.2 模拟连续型随机变量的一般方法10.2.1 逆变换方法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”10.4.3 控制变量附录A 部分习题答案附录B 自检习题解答索引
  • 内容简介:
      《华章数学译丛:概率论基础教程(原书第9版)》系统介绍了概率论的基础知识及其应用,主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等,内容丰富,通俗易懂。各章末附有大量的练习,分为习题、理论习题和自检习题三大类,并在书末给出自检习题的全部解答。  《华章数学译丛:概率论基础教程(原书第9版)》是概率论的入门书,适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学专业本科生的教材,也适合作为研究生和应用工作者的参考书。
  • 作者简介:
    作者:(美国)罗斯(Sheldon M.Ross) 译者:童行伟 梁宝生    罗斯(Sheldon M.Ross),世界著名的应用概率专家和统计学家,现为南加州大学工业与系统工程系Epstein讲座教授。…
  • 目录:
    译者序前言第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 方程的整数解个数第2章 概率论公理2.1 引言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:确信程度的度量第3章 条件概率和独立性3.1 引言3.2 条件概率3.3 贝叶斯公式3.4 独立事件3.5 P(·|F)是概率第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 其他离散型概率分布4.8.1 几何随机变量4.8.2 负二项随机变量4.8.3 超几何随机变量4.8.4 ζ分布4.9 随机变量和的期望4.10 分布函数的性质第5章 连续型随机变量5.1 引言5.2 连续型随机变量的期望和方差5.3 均匀随机变量5.4 正态随机变量5.5 指数随机变量5.6 其他连续型概率分布5.6.1 Γ分布5.6.2 韦布尔分布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 独立同分布均匀随机变量6.3.2 Г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6.4 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 关于最大值与最小值的恒等式7.3 试验序列中事件发生次数的矩7.4 随机变量和的协方差、方差及相关系数7.5 条件期望7.5.1 定义7.5.2 通过取条件计算期望7.5.3 通过取条件计算概率7.5.4 条件方差7.6 条件期望及预测7.7 矩母函数7.8 正态随机变量的更多性质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 期望的一般定义第8章 极限定理8.1 引言8.2 切比雪夫不等式及弱大数定律8.3 中心极限定理8.4 强大数定律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 编码定理及熵第10章 模拟10.1 引言10.2 模拟连续型随机变量的一般方法10.2.1 逆变换方法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”10.4.3 控制变量附录A 部分习题答案附录B 自检习题解答索引
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