概率论基础教程（第9版） PDF 清晰完整版

内容简介

本书是经过锤炼的优秀教材，已在世界范围内畅销三十多年。在美国的概率论教材中，本书占有50%以上的市场，被华盛顿大学、斯坦福大学、普度大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学、得克萨斯大学等众多名校采用。国内很多高校也采用这本书作为教材或参考书，如北京大学、清华大学、华东师范大学、浙江大学、武汉大学、中央财经大学和上海财经大学等。

书中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。第9版继续对教材进行微调和优化，做了大量的小修改，还增加了有助于建立概率直觉的例子和练习，使得叙述更加清晰。各章末附有大量的练习，还在书末给出自检习题的全部解答。这本极佳的入门教材，尤其适用于统计学、经管类和工程类专业的学生学习概率论知识。

目录

• 译者序
• 前言
• 第1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
• 4.6.1二项随机变量的性质
• 4.6.2计算二项分布函数
• 4.7泊松随机变量
• 4.8其他离散型概率分布
• 4.8.1几何随机变量
• 4.8.2负二项随机变量
• 4.8.3超几何随机变量
• 4.8.4ζ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
• 5.6.1Γ分布
• 5.6.2韦布尔分布
• 5.6.3柯西分布
• 5.6.4β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
• 6.3.1独立同分布均匀随机变量
• 6.3.2Г随机变量
• 6.3.3正态随机变量
• 6.3.4泊松随机变量和二项随机变量
• 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
• 7.2.1通过概率方法将期望值作为界
• 7.2.2关于最大值与最小值的恒等式
• 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
• 7.5.1定义
• 7.5.2通过取条件计算期望
• 7.5.3通过取条件计算概率
• 7.5.4条件方差
• 7.6条件期望及预测
• 7.7矩母函数
• 7.8正态随机变量的更多性质
• 7.8.1多元正态分布
• 7.8.2样本均值与样本方差的联合分布
• 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
• 第10章模拟
• 10.1引言
• 10.2模拟连续型随机变量的一般方法
• 10.2.1逆变换方法
• 10.2.2舍取法
• 10.3模拟离散分布
• 10.4方差缩减技术
• 10.4.1利用对偶变量
• 10.4.2利用“条件”
• 10.4.3控制变量
• 附录A部分习题答案
• 附录B自检习题解答
• 索引