华章数学原版精品系列:概率论基础教程(英文版·第8版)
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九品
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作者[美]罗斯(Sheldon Ross) 著
出版社机械工业出版社
出版时间2014-11
版次8
装帧平装
货号A4
上书时间2024-12-15
商品详情
- 品相描述:九品
图书标准信息
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作者
[美]罗斯(Sheldon Ross) 著
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出版社
机械工业出版社
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出版时间
2014-11
-
版次
8
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ISBN
9787111482772
-
定价
79.00元
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装帧
平装
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开本
16开
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纸张
胶版纸
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页数
465页
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正文语种
简体中文,英语
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丛书
华章数学原版精品系列
- 【内容简介】
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概率论是研究自然界和人类社会中随机现象数量规律的数学分支,《华章数学原版精品系列:概率论基础教程(英文版·第8版)》通过大量的例子讲述了概率论的基础知识,主要内容有组合分析、概率论公理化、条件概率和独立性、离散和连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理等。《华章数学原版精品系列:概率论基础教程(英文版·第8版)》附有大量的练习,分为习题、理论习题和自检习题三大类,其中自检习题部分还给出全部解答。《华章数学原版精品系列:概率论基础教程(英文版·第8版)》作为概率论的入门书,适用于大专院校数学、统计、工程和相关专业(包括计算科学、生物、社会科学和管理科学)的学生阅读,也可供应用工作者参考。
- 【作者简介】
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罗斯(SheldonRoss),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。他于1968年在斯坦福大学获得统计学博士学位,在1976年~2004年期间于加州大学伯克利分校任教,其研究领域包括统计模拟、金融工程、应用概率模型、随机动态规划等。Ross教授创办了《ProbabilityintheEngirleeringandInformationalSciences》杂志并一直担任主编,他的多种畅销教材均产生了世界性的影响,其中《统计模拟(第5版)》和《随机过程(第2版)》等均由机械工业出版社引进出版。
- 【目录】
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1COMBINATORIALANALYSIS
1.1Introduction
1.2TheBasicPrincipleofCounting
1.3Permutations
1.4Combinations
1.5MultinomialCoefficients
1.6TheNumberofIntegerSolutionsofEquations
2AXIOMSOFPROBABILITY
2.1Introduction
2.2SampleSpaceandEvents
2.3AxiomsofProbability
2.4SomeSimplePropositions
2.5SampleSpacesHavingEquallyLikelyOutcomes
2.6ProbabilityasaContinuousSetFunction
2.7ProbabilityasaMeasureofBelief
3CONDITIONALPROBABILITYANDINDEPENDENCE
3.1Introduction
3.2ConditionalProbabilities
3.3Bayes'sFormula
3.4IndependentEvents
3.5P(F)IsaProbability
4RANDOMVARIABLES
4.1RandomVariablesit
4.2DiscreteRandomVariables
4.3ExpectedValue
4.4ExpectationofaFunctionofaRandomVariable
4.5Variance
4.6TheBernoulliandBinomialRandomVariables
4.7ThePoissonRandomVariable
4.8OtherDiscreteProbabilityDistributions
4.9ExpectedValueofSumsofRandomVariables
4.10PropertiesoftheCumulativeDistributionFunction
5CONTINUOUSRANDOMVARIABLES
5.1Introduction
5.2ExpectationandVarianceofContinuousRandomVariables
5.3TheUniformRandomVariable
5.4NormalRandomVariables
5.5ExponentialRandomVariables
5.6OtherContinuousDistributions
5.7TheDistributionofaFunctionofaRandomVariable
6JOINTLYDISTRIBUTEDRANDOMVARIABLES
6.1JointDistributionFunctions
6.2IndependentRandomVariables
6.3SumsofIndependentRandomVariables
6.4ConditionalDistributions:DiscreteCase
6.5ConditionalDistributions:ContinuousCase
6.6OrderStatistics
6.7JointProbabilityDistributionofFunctionsofRandomVariables
6.8ExchangeableRandomVariables
7PROPERTIESOFEXPECTATION
7.1Introduction
7.2ExpectationofSumsofRandomVariables
7.3MomentsoftheNumberofEventsthatOccur
7.4Covariance,VarianceofSums,andCorrelations
7.SConditionalExpectation
7.6ConditionalExpectationandPrediction
7.7MomentGeneratingFunctions
7.8AdditionalPropertiesofNormalRandomVariables
7.9GeneralDefinitionofExpectation
8LIMITTHEOREMS
8.1Introduction
8.2Chebyshev'sInequalityandtheWeakLawofLargeNumbers
8.3TheCentralLimitTheorem
8.4TheStrongLawofLargeNumbers
8.5OtherInequalities
8.6BoundingtheErrorProbabilityWhenApproximatingaSumofIndependentBernoulliRandomVariablesbyaPoissonRandomVariable
9ADDITIONALTOPICSINPROBABILITY
9.1ThePoissonProcess
9.2MarkovChains
9.3Surprise,Uncertainty,andEntropy
9.4CodingTheoryandEntropy
10SIMULATION
10.1Introduction
10.2GeneralTechniquesforSimulatingContinuousRandomVariables
10.3SimulatingfromDiscreteDistributions
10.4VarianceReductionTechniques
AnswerstoSelectedProblems
SolutionstoSelf-TestProblemsandExercises
Index
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