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概率論導論(翻譯版)/名校名家基礎學科系列

  • 作者：(美)約瑟夫·K.布利茨斯坦//傑西卡·黃|譯者:張景肖
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111610540
  • 出版日期：2019/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：450
人民幣：RMB 118 元      售價：元
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內容大鋼
    約瑟夫·K.布利茨斯坦、傑西卡·黃著的《概率論導論(翻譯版)/名校名家基礎學科系列》源自著名的哈佛大學統計學講座的專用講義，介紹了幫助讀者理解統計方法、隨機性和不確定性的基本語言和工具，並列舉了多種多樣的應用實例，內容涉及偶然性、概率悖論、谷歌的網頁排名演算法(PageRank)及馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法(MCMC)等。本書還探討了概率論在諸如基因學、醫學、電腦科學和信息科學等領域的應用。
    全書共13章，分別介紹了概率與計數、條件概率、隨機變數及其分佈、期望、連續型隨機變數、矩、聯合分佈、變換、條件期望、不等式與極限定理、馬爾可夫鏈、馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法、泊松過程等內容。本書用容易理解的方式來呈現內容，用實例來揭示統計學中基本分佈之間的聯繫，並通過條件化將複雜的問題歸結為易於解決的若干小問題。書中還包含了很多直觀的解釋、圖示和實踐問題。每一章的結尾部分都給出了如何利用R軟體來完成相關模擬和計算的方法。
    本書可作為高等院校本科生概率論課程的教材，也可作為相關科研人員的參考書。
作者介紹
(美)約瑟夫·K.布利茨斯坦//傑西卡·黃|譯者:張景肖
目錄
譯者序
前言
第1章  概率與計數
  1.1  為什麼要學習概率論？
  1.2  樣本空間
  1.3  概率的樸素定義
  1.4  如何計數
  1.5  講述證明
  1.6  概率的非樸素定義
  1.7  要點重述
  1.8  R語言應用示例
  1.9  練習題
第2章  條件概率
  2.1  條件思考的重要性
  2.2  定義和直觀解釋
  2.3  貝葉斯準則和全概率公式
  2.4  條件概率也是概率
  2.5  事件的獨立性
  2.6  貝葉斯準則的一致性
  2.7  條件概率作為解決問題的工具
  2.8  陷阱與悖論
  2.9  要點重述
  2.10  R語言應用示例
  2.11  練習題
第3章  隨機變數及其分佈
  3.1  隨機變數
  3.2  隨機變數的分佈與概率質量函數
  3.3  伯努利分佈及二項分佈
  3.4  超幾何分佈
  3.5  離散型均勻分佈
  3.6  累積分佈函數
  3.7  隨機變數的函數
  3.8  隨機變數的獨立性
  3.9  二項分佈與超幾何分佈之間的聯繫
  3.10  要點重述
  3.11  R語言應用示例
  3.12  練習題
第4章  期望
  4.1  期望的定義
  4.2  期望的線性性質
  4.3  幾何分佈與負二項分佈
  4.4  示性隨機變數與基本橋樑
  4.5  無意識的統計規律
  4.6  方差
  4.7  泊松分佈
  4.8  泊松分佈和二項分佈之間的聯繫
  4.9  用概率與期望證明存在性
  4.10  要點重述
  4.11  R語言應用示例
  4.12  練習題

第5章  連續型隨機變數
  5.1  概率密度函數
  5.2  均勻分佈
  5.3  均勻分佈的普遍性
  5.4  正態分佈
  5.5  指數分佈
  5.6  泊松過程
  5.7  獨立同分佈的連續型隨機變數的對稱性
  5.8  要點重述
  5.9  R語言應用示例
  5.10  練習題
第6章  矩
  6.1  分佈的數字特徵
  6.2  矩的解釋
  6.3  樣本矩
  6.4  矩母函數
  6.5  由矩母函數導出分佈的各階矩
  6.6  由矩母函數求獨立隨機變數和的分佈
  6.7  概率母函數
  6.8  要點重述
  6.9  R語言應用示例
  6.10  練習題
第7章  聯合分佈
  7.1  聯合分佈，邊緣分佈和條件分佈
  7.2  二維LOTUS
  7.3  協方差與相關係數
  7.4  多項式分佈
  7.5  多元正態分佈
  7.6  要點重述
  7.7  R語言應用示例
  7.8  練習題
第8章  變換
  8.1  變數的變換
  8.2  卷積
  8.3  貝塔分佈
  8.4  伽馬分佈
  8.5  貝塔分佈與伽馬分佈的關係
  8.6  順序統計量
  8.7  要點重述
  8.8  R語言應用示例
  8.9  練習題
第9章  條件期望
  9.1  給定事件的條件期望
  9.2  給定隨機變數的條件期望
  9.3  條件期望的性質
  9.4  條件期望的幾何解釋
  9.5  條件方差
  9.6  亞當定律與夏娃定律的實例
  9.7  要點重述
  9.8  R語言應用示例

  9.9  練習題
第10章  不等式與極限定理
  10.1  不等式
  10.2  大數定律
  10.3  中心極限定理
  10.4  卡方分佈和t分佈
  10.5  要點重述
  10.6  R語言應用示例
  10.7  練習題
第11章  馬爾可夫鏈
  11.1  馬爾可夫性與轉移轉陣
  11.2  狀態的分類
  11.3  平穩分佈
  11.4  可逆性
  11.5  要點重述
  11.6  R語言應用示例
  11.7  練習題
第12章  馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法
  12.1  Metropolis-Hastings方法
  12.2  Gibbs抽樣
  12.3  要點重述
  12.4  R語言應用示例
  12.5  練習題
第13章  泊松過程
  13.1  一維泊松過程
  13.2  條件作用、疊加性、分解性
  13.3  多維泊松過程
  13.4  要點重述
  13.5  R語言應用示例
  13.6  練習題
附錄
附錄A  數學基礎
  A.1  集合
  A.2  函數
  A.3  矩陣
  A.4  差分方程
  A.5  微分方程
  A.6  偏導數
  A.7  多重積分
  A.8  求和
  A.9  模式識別
  A.10  常識與核對答案
附錄B  R命令
  B.1  向量
  B.2  矩陣
  B.3  數學運算
  B.4  抽樣和模擬
  B.5  繪圖
  B.6  編程
  B.7  統計量匯總

  B.8  概率分佈
附錄C  分佈表

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