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機率導論
作者
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出版日期
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1987/09/01
閱讀格式
：
PDF
ISBN
：
9789571405469
我們在日常生活中所見到的許多現象的發生都是機遇性的，機率理論就是探討各種機遇現象所遵循的法則的數學理論。本書的特點如下：1.儘量從直覺出發，注重引起動機。2.儘量附上各種表式及圖形，比較類似概念的異同，輔助讀者瞭解內文。3.每章均以「本章提要」結尾，提綱絜領地總結該章重點。4.隨機變數是整個現代機率的基礎，本書在定義隨機變數之後，立即討論累積分布函數的意義，而後利用它將隨機變數分類，使讀者對離散和連續隨機隨機變數的差別有明晰的體認。5.先將單元隨機變數進行完整介紹，再介紹多元隨機變數的概念。6.強調理論與
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第一章 機率概論
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1-1 緒論
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1-2 數學模式
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1-3 集合論簡介
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1-4 様本空間
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1-5 事件
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1-6 各種機率界定法
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1-7 機率公設
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1-8 本章提要
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第二章 有限樣本空間
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2-1 緒論
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2-2 有限様本空間
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2-3 抽樣與計數技巧
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2-4 本章提要
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第三章 條件機率與隨機獨立
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3-1 緒論
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3-2 條件機率
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3-3 貝氏定理
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3-4 獨立事件
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3-5 本章提要
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第四章 隨機變數
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4-1 緒論
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4-2 隨機雙數的一般概念
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4-3 累積分布函數
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4-4 隨機變數的分類
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4-4-1 離散隨機變數
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4-4-2 連續隨機變數
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4-5 隨機變數的函數
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4-6 隨機變數函數的機率分布
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4-7 本章提要
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第五章 隨機變數的望值
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5-1 緒論
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5-2 期望值的定義
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5-3 隨機變數函數的期望值
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5-4 期望值的性質
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5-5 隨機變數的變異數
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5-6 柴比雪夫不等式
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5-7 動差生成函數
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5-8 階乘動差生成函數
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5-9 本章提要
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第六章 常用機分布舉隅
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6-1 緒論
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6-2 離散分布
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6-2-1 柏努利過程與柏努利試行
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6-2-2 二項分布
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6-2-3 波瓦松過程與波瓦松分布
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6-2-4 幾何分布
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6-2-5 負二項分布
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6-2-6 超幾何分布
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6-3 連續分布
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6-3-1 均等分布
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6-3-2 常態分布
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6-3-3 伽瑪分布
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6-3-4 指數分布
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6-3-5 卡方分布
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6-3-6 貝塔分布
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6-3-7 章氏分布
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6-3-8 柯西分布
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6-4 各種分布比較
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6-5 本章提要
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第七章 多元隨機變數的機率分布
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7-1 緒論
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7-2 二元隨機變數
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7-3 二元隨機變數的果積分布函數
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7-4 二元隨機數的分類
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7-4-1 聯合離散分布
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7-4-2 聯合連續分布
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7-5 邊際機率分布
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7-6 條件機率分布
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7-7 二元隨機變數的機率分布
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7-8 獨立隨機變數
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7-8-1 離散情況
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7-8-2 連續情況
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7-9 多元隨機變數
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7-9-1 聯合分布函數
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7-9-2 離散型情況
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7-9-3 連續型情況
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7-10 本章提要
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第八章 多元隨機變數的函數
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8-1 緒論
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8-2 例示
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8-3 變數變換法
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8-4 條件法
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8-5 本章提要
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第九章 多元随機變數的期望值
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9-1 緒論
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9-2 多元隨機數的期值
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9-3 期望值的性質
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9-4 動差生成函數法
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9-5 共變數與相關係數
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9-6 多元隨機變數的變異數
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9-7 再論相關係數
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9-8 二元隨機變數的動差生成函數
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9-9 再論隨機獨立
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9-10 條件期望值
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9-11 本章提要
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第十章 極限定理
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10-1 緒論
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10-2 機率收斂
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10-3 分布收斂
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10-4 中央極限定理
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10-5 機率收斂和分布收斂的組合
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10-6 本章提要
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第十一章 機率理論的一些應用
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11-1 緒論
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11-2 貝氏決策理論
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11-3 抽樣檢驗
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11-4 可靠性理論
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11-5 訊息理論
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11-5-1 試驗的熵數
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11-5-2 熵數的性質
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11-5-3 應用
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11-6 有限馬可夫鏈
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- 附錄一 集合的應用
- 附錄二 常用數表
- 索引
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