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  • 音像概率论基础教程(原书0版)[美]SheldonM.Ross
  • 正版
    • 作者: [美]SheldonM.Ross著 | [美]SheldonM.Ross编 | [美]SheldonM.Ross译 | [美]SheldonM.Ross绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-09-01
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    • 作者: [美]SheldonM.Ross著| [美]SheldonM.Ross编| [美]SheldonM.Ross译| [美]SheldonM.Ross绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2021-09-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 页数:460
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111698562
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:[美]SheldonM.Ross
    • 著:[美]SheldonM.Ross
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:99.00
    • ISBN:9787111698562
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-09-01
    • 页数:460
    • 外部编号:31413460
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序<br/>前言<br/>章组合分析1<br/>1.1引言1<br/>1.2基本法则1<br/>1.3排列2<br/>1.4组合4<br/>1.5多项式系数7<br/>1.6方程的整数解个数10<br/>第2章概率论公理20<br/>2.1引言20<br/>2.2样本空间和事件20<br/>.概率论公理<br/>2.4几个简单命题25<br/>2.5等可能结果的样本空间29<br/>2.6概率:连续集函数37<br/>2.7概率:确信程度的度量41<br/>第3章条件概率和独立51<br/>3.1引言51<br/>3.2条件概率51<br/>3.3贝叶斯公式56<br/>3.4独立事件65<br/>3.5P(·|F)是概率79<br/>第4章随机变量104<br/>4.1引言104<br/>4.2离散型随机变量107<br/>4.3期望109<br/>4.4随机变量函数的期望111<br/>4.5方差114<br/>4.6伯努利随机变量和二项随机变量117<br/>4.6.1二项随机变量的质121<br/>4.6.2计算二项分布函数1<br/>4.7泊松随机变量125<br/>4.8离散型概率分布134<br/>4.8.1几何随机变量134<br/>4.8.2负二项随机变量136<br/>4.8.3超几何随机变量138<br/>4.8.4ζ分布141<br/>4.9随机变量和的期望142<br/>4.10累积分布函数的质145<br/>第5章连续型随机变量164<br/>5.1引言164<br/>5.2连续型随机变量的期望和方差166<br/>5.3均匀随机变量169<br/>5.4正态随机变量172<br/>5.5指数随机变量180<br/>5.6连续型概率分布185<br/>5.6.1Γ分布185<br/>5.6.2韦布尔分布186<br/>5.6.3柯西分布187<br/>5.6.4β分布187<br/>5.6.5帕雷托分布189<br/>5.7随机变量函数的分布190<br/>第6章随机变量的联合分布204<br/>6.1联合分布函数204<br/>6.2独立随机变量210<br/>6.3独立随机变量的和219<br/>6.3.1独立同分布均匀随机变量219<br/>6.3.2Г随机变量221<br/>6.3.3正态随机变量222<br/>6.3.4泊松随机变量和二项随机变量225<br/>6.4离散情形下的条件分布226<br/>6.5连续情形下的条件分布228<br/>*6.6次序统计量2<br/>6.7随机变量函数的联合分布<br/>*6.8可交换随机变量241<br/>第7章期望的质259<br/>7.1引言259<br/>7.2随机变量和的期望259<br/>*7.2.1通过概率方法将期望值作为界269<br/>*7.2.2关于值与值的恒等式270<br/>7.3试验序列中事件发生次数的矩272<br/>7.4随机变量和的协方差、方差及相关系数279<br/>7.5条件期望285<br/>7.5.1定义285<br/>7.5.2通过取条件计算期望286<br/>7.5.3通过取条件计算概率294<br/>7.5.4条件方差298<br/>7.6条件期望及预测299<br/>7.7矩母函数302<br/>7.8正态随机变量的更多质309<br/>7.8.1多元正态分布309<br/>7.8.2样本均值与样本方差的联合分布311<br/>7.9期望的一般定义312<br/>第8章极限定理335<br/>8.1引言335<br/>8.2切比雪夫不等式及弱大数定律335<br/>8.3中心极限定理337<br/>8.4强大数定律343<br/>8.5不等式345<br/>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352<br/>8.7洛伦兹曲线354<br/>第9章概率论的课题364<br/>9.1泊松过程364<br/>9.2马尔可夫链366<br/>9.3惊奇、不确定及熵370<br/>9.4编码定理及熵372<br/>0章模拟381<br/>10.1引言381<br/>10.2模拟连续型随机变量的一般方法383<br/>10.2.1逆变换方法383<br/>10.2.2舍取法384<br/>10.3模拟离散分布388<br/>10.4方差缩减技术390<br/>10.4.1利用对偶变量390<br/>10.4.2利用“条件”391<br/>10.4.3控制变量392<br/>附录A 部分习题396<br/>附录B 自检习题解答399<br/>索引444

    SheldonM.Ross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,在1976年至2004年期间于加州大学伯克利分校任教,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《ProbabilityintheEngineeringandInformationalSciences》杂志并一直担任主编,他的多种教材均产生了世界的影响,其中《统计模拟(英文版·第5版)》和《随机过程(原书第2版)》等均由机械工业出版社出版。

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