概率论基础教程(英文版第9版)/华章数学原版精品系列

作者简介：

内容提要：

由谢尔登M.罗斯主编的《概率论基础教程(英文\版第9版)/华章数学原版精品系列》通过大量的例子\系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用，内容涉\及组合分析、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。
    

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目录：

前言
**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
3.5P（·|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
4.7泊松随机变量
4.8其他离散型概率分布
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
5.7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
6.4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
7.3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
7.6条件期望及预测
7.7矩母函数
7.8正态随机变量的*多性质
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
**0章模拟
10.1引言
10.2模拟连续型随机变量的一般方法
10.3模拟离散分布
10.4方差缩减技术
附录A部分习题答案
附录B自检习题解答

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基本信息

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