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概率論基礎教程(英文版原書第10版)/華章數學原版精品系列

  • 作者：(美)謝爾登·M.羅斯|責編:柯敬賢
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111657620
  • 出版日期：2020/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：505
人民幣：RMB 119 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是經過錘煉的優秀教材，已在世界範圍內暢銷30多年。在美國的概率論教材中，本書佔有50%以上的市場，被華盛頓大學、斯坦福大學、普度大學、密歇根大學、約翰·霍普金斯大學、得克薩斯大學等眾多名校採用。國內很多高校也採用本書作為教材或參考書，如北京大學、清華大學、華東師範大學、浙江大學、武漢大學、中央財經大學和上海財經大學等。
    書中通過大量的例子系統介紹概率論的基礎知識及其廣泛應用，內容涉及組合分析、條件概率、離散型隨機變數、連續型隨機變數、隨機變數的聯合分佈、期望的性質、極限定理和模擬等。第10版繼續對教材進行微調和優化，做了大量的小修改，還增加了有助於建立概率直覺的例子和練習，使得敘述更加清晰。各章末附有大量的練習，書末還給出自檢習題的全部解答。這本極佳的入門教材，尤其適合統計學、經管類和工程類專業的學生學習概率論知識。
作者介紹
(美)謝爾登·M.羅斯|責編:柯敬賢
    謝爾登·M.羅斯（Sheldon M.Ross）世界著名的應用概率專家和統計學家，現為南加州大學工業與系統工程系Epstein講座教授。他于1968年在斯坦福大學獲得統計學博士學位，1976年至2004年期間于加州大學伯克利分校任教，其研究領域包括統計模擬、金融工程、應用概率模型、隨機動態規劃等。羅斯教授創辦了Probability in the Engineering and Informational Sciences雜誌並一直擔任主編，他的多種暢銷教材均產生了世界性的影響，其中《統計模擬（英文版·第5版）》和《隨機過程（原書第2版）》等均由機械工業出版社引進出版。
目錄
1  組合分析
  1.1  引言
  1.2  計數基本法則
  1.3  排列
  1.4  組合
  1.5  多項式係數
  1.6  方程的整數解個數
    總結
    問題
    習題
    自檢習題
2  概率論公理
  2.1  引言
  2.2  樣本空間和事件
  2.3  概率論公理
  2.4  幾個簡單命題
  2.5  等可能結果的樣本空間
  2.6  概率：連續集函數
  2.7  概率：確信程度的度量
    總結
    問題
    習題
    自檢習題
3  條件概率和獨立性
  3.1  引言
  3.2  條件概率
  3.3  貝葉斯公式
  3.4  獨立事件
  3.5  P(·|F)是概率
    總結
    問題
    習題
    自檢習題
4  隨機變數
  4.1  隨機變數
  4.2  離散型隨機變數
  4.3  期望
  4.4  隨機變數函數的期望
  4.5  方差
  4.6  伯努利隨機變數和二項隨機變數
    4.6.1  二項隨機變數的性質
    4.6.2  計算二項分佈函數
  4.7  泊松隨機變數
  4.8  其他離散型概率分佈
    4.8.1  幾何隨機變數
    4.8.2  負二項隨機變數
    4.8.3  超幾何隨機變數
    4.8.4  ζ分佈
  4.9  隨機變數和的期望
  4.10  累積分佈函數的性質

    總結
    問題
    習題
    自檢習題
5  連續型隨機變數
  5.1  引言
  5.2  連續型隨機變數的期望和方差
  5.3  均勻隨機變數
  5.4  正態隨機變數
  5.5  指數隨機變數
  5.6  其他連續型概率分佈
    5.6.1  Γ分佈
    5.6.2  韋布爾分佈
    5.6.3  柯西分佈
    5.6.4  β分佈
    5.6.5  帕雷托分佈
  5.7  隨機變數函數的分佈
    總結
    問題
    習題
    自檢習題
6  隨機變數的聯合分佈
  6.1  聯合分佈函數
  6.2  獨立隨機變數
  6.3  獨立隨機變數的和
    6.3.1  獨立同分佈均勻隨機變數
    6.3.2  ?隨機變數
    6.3.3  正態隨機變數
    6.3.4  泊松隨機變數和二項隨機變數
  6.4  離散情形下的條件分佈
  6.5  連續情形下的條件分佈
  6.6  次序統計量
  6.7  隨機變數函數的聯合分佈
  6.8  可交換隨機變數
    總結
    問題
    習題
    自檢習題
7  期望的性質
  7.1  引言
  7.2  隨機變數和的期望
    7.2.1  通過概率方法將期望值作為界
    7.2.2  關於最大值與最小值的恆等式
  7.3  試驗序列中事件發生次數的矩
  7.4  隨機變數和的協方差、方差及相關係數
  7.5  條件期望
    7.5.1  定義
    7.5.2  通過取條件計算期望
    7.5.3  通過取條件計算概率
    7.5.4  條件方差

  7.6  條件期望及預測
  7.7  矩母函數
  7.8  正態隨機變數的更多性質
    7.8.1  多元正態分佈
    7.8.2  樣本均值與樣本方差的聯合分佈
  7.9  期望的一般定義
    總結
    問題
    習題
    自檢習題
8  極限定理
  8.1  引言
  8.2  切比雪夫不等式及弱大數定律
  8.3  中心極限定理
  8.4  強大數定律
  8.5  其他不等式
  8.6  用泊松隨機變數逼近獨立的伯努利隨機變數和的概率誤差界
  8.7  洛倫茲曲線
    總結
    問題
    習題
    自檢習題
9  概率論的其他課題
  9.1  泊松過程
  9.2  馬爾可夫鏈
  9.3  驚奇、不確定性及熵
  9.4  編碼定理及熵
    總結
    習題
    自檢習題
10  模擬
  10.1  引言
  10.2  模擬連續型隨機變數的一般方法
    10.2.1  逆變換方法
    10.2.2  舍取法
  10.3  模擬離散分佈
  10.4  方差縮減技術
    10.4.1  利用對偶變數
    10.4.2  利用「條件」
    10.4.3  控制變數
    總結
    問題
    自檢習題
部分習題答案
自檢習題解答
索引
  離散型分佈
  連續型分佈

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