数据科学概率基础 大中专理科计算机 作者 新华正版
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作者作者
出版社中国人民大学出版社
ISBN9787300318233
出版时间2023-06
版次1
装帧平装
开本16
页数244页
字数346千字
定价59元
货号xhwx_1203007130
上书时间2024-04-23
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目录：
章事件与概率空间1
1.1概率是什么1
1.2事件及其运算律3
1.3古典概型7
1.4几何概型12
1.5概率空间16
1.6本章小结23
1.7练一23
第2章事件的条件概率与独立26
2.1条件概率27
2.2事件的独立.34
2.3与条件概率有关的陷阱与悖论43
2.4本章小结46
2.5练二46
2.6数据科学扩展——概率问题的数值模拟48
第3章变量、向量及其概率分布54
3.1变量及其分布规律54
3.2离散型变量57
3.3连续型变量67
3.4其他分类下的典型变量75
3.5变量的函数76
3.6向量及其概率分布80
3.7变量的独立86
3.8向量的函数87
3.9本章小结93
3.10练三93
3.11数据科学扩展——概率分布的数值模拟95
第4章期望、信息熵、矩母函数、特征
函数与数字特征110
4.1数学期望110
4.2方差、矩与数字特征121
4.3条件期望133
4.4信息熵136
4.5矩母函数与概率母函数146
4.6特征函数151
4.7本章小结165
4.8练四166
4.9数据科学扩展——变量数字特征的数值模拟168
第5章大数定律与中心极限定理177
5.1变量列的收敛178
5.2大数定律185
5.3强大数定律191
5.4中心极限定理201
5.5本章小结210
5.6练五210
5.7数据科学扩展——大数定律与中心极限定理的数值模拟212
第6章前沿方法选讲与概率不等式214
6.1耦合214
6.2泊松近似217
6.3斯泰因方法在正态分布中的应用221
6.4概率不等式226
6.5本章小结232
6.6练六232
参文献234
内容简介：
不确定给人们带来的迷惑需要在坚实的概率论的基础上去解除。这恰好体现了概率的重要和未来发展的方向。本书先介绍经典的概率模型、变量和数字特征工具，之后引入概率论的——大数定律和中心极限定理，正是它们揭示了现象背后隐藏的确定规律。在此基础上，结合概率、统计、信息论、数据科学的前沿理论发展方向，引入近期新的非特征函数方法(耦合的想法和斯泰因方法)研究大数定律和中心极限定理，给出逼近的误差界。本书注重用计算机程序模拟一些概率事件、基于概率的算法的实现。我们坚信数据科学、概率论也是要靠积极动手去做题、编程才能学好，才能将概率论的思想方法内化于心、外化于行。
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