✍ Scribed by 苏淳 冯群强 编著
No coin nor oath required. For personal study only.
本书为中国科学技术大学数学类本科生的"概率论"教材，既保留了第
二版中原有的基本内容:初等概率论、随机变量、随机向量、数字特征与特
征函数、极限定理等，又根据国际通用表述习惯和教学需求调整了叙述方式
和部分内容，增加了例题，使得主干脉络更清楚，枝叶更丰满.
本书内容丰富，叙述严谨，深入浅出，既以生动浅显的方式说明了概率
论中的许多基本概念的直观意义，又以严密的数学形式陈述了这些概念的
数学本质.书中的有趣例题和大量习题有助于读者理解和掌握概率论基础
知识在教学中，标有*号的节或小节可以跳过不讲，不影响内容的衔接
本书可供高等院校数学类师生阅读参考，也可供其他专业人士进一步
学习概率论时使用.
目录
序
第三版前言
第一版前言
第1章预备知识
1.1随机现象和随机事件
1.2随机事件的运算
1.3古典概型
1.4古典概型的一些例子
1.5几何概型
1.6絮话概率论
第2章初等概率论
2.1概率论的公理化体系
2.1.1什么是随机事件
2.1.2事件σ域
2.1.3关于事件σ域的一些讨论
2.1.4什么是概率
2.1.5概率空间的例子
2.2利用概率性质解题的一些例子
2.3条件概率
2.3.1条件概率的初等概念和乘法定理
2.3.2全概率公式
2.3.3Bayes公式
2.4一些应用
2.4.1求概率的递推方法
2.4.2秘书问题
2.4.3直线上的随机游动
2.5事件的独立性
2.5.1两个事件的独立性
2.5.2多个事件的独立性
2.5.3独立场合下的概率计算
第3章随机变量
3.1初识随机变量
3.1.1随机变量与随机试验
3.1.2随机事件的示性函数是随机变量
3.1.3Bernoulli随机变量
3.1.4Bernoulli随机变量应用举例
3.2与Bernoulli试验有关的随机变量
3.2.1多重Bernoulli试验中的成功次数
3.2.2Bernoulli试验中等待成功所需的试验次数
3.2.3Pascal分布（负二项分布）
3.2.4区间[0，1]上的均匀分布
3.3随机变量与分布函数
3.3.1随机变量及其分布函数
3.3.2分布函数与随机变量
3.3.3分布函数的类型
3.3.4Riemann－Stieltjes积分与期望方差
3.4Poisson分布与指数分布
3.4.1Poisson定理
3.4.2Poisson分布的性质,随机和
3.4.3指数分布
3.4.4指数分布与Poisson过程的关系
3.5正态分布
3.5.1正态分布的定义与性质
3.5.2正态分布的高度集中性
3.6随机变量的若干变换及其分布
3.6.1随机变量的截尾
3.6.2与连续型随机变量有关的两种变换
3.6.3随机变量的初等函数
3.7絮话正态分布
3.7.1正态分布的来历
3.7.26σ原则
3.7.3高考中的标准分
第4章随机向量
4.1随机向量的概念
4.1.1随机向量的定义
4.1.2多维分布
4.2边缘分布与条件分布
4.2.1边缘分布与条件分布的概念
4.2.2离散型场合
4.2.3连续型场合：边缘分布与边缘密度
4.2.4连续型场合：条件分布与条件密度
4.2.5随机变量的独立性
4.3常见的多维连续型分布
4.3.1多维均匀分布
4.3.2二维正态分布
4.4随机向量的函数
4.4.1随机变量的和
4.4.2两个随机变量的商
4.4.3多维连续型随机向量函数的一般情形
4.4.4最大值和最小值
4.4.5随机变量的随机加权平均
4.4.6顺序统计量
4.4.7纪录值
第5章数字特征与特征函数
5.1矩与分位数
5.1.1对于数学期望的进一步认识
5.1.2数学期望的性质
5.1.3随机变量的矩
5.1.4方差
5.1.5中位数和p分位数
5.2条件期望与条件方差
5.2.1条件数学期望及其应用
5.2.2连续情形下的全概率公式
5.2.3数学期望的一些其他应用
5.2.4条件方差及其应用
5.2.5随机足标和的期望和方差
5.3协方差和相关系数
5.3.1协方差
5.3.2相关系数
5.3.3随机向量的数字特征
5.4特征函数
5.4.1特征函数的定义
5.4.2特征函数的性质
5.4.3关于特征函数的一些讨论
5.4.4特征函数的几个初步应用
5.4.5多元特征函数
5.5多维正态分布
5.5.1多维正态分布的定义
5.5.2多维正态分布定义的推广
5.5.3多维正态分布的性质
第6章极限定理
6.1依概率收敛与平均收敛
6.1.1依概率收敛
6.1.2平均收敛
6.2依分布收敛
6.2.1依分布收敛的概念
6.2.2连续性定理及其应用
6.3弱大数律和中心极限定理
6.3.1弱大数律
6.3.2Slutsky引理
6.3.3中心极限定理
6.3.4独立不同分布场合下的中心极限定理
6.3.5关于中心极限定理成立条件的进一步讨论
6.3.6多维场合下的中心极限定理
6.4a.s.收敛
6.4.1a.s.收敛的概念
6.4.2无穷多次发生
6.4.3若干引理与不等式
6.5强大数律
6.5.1独立随机变量级数的a.s.收敛性
6.5.2强大数律
参考文献
附录
A.1一些计数模式
A.1.1关于排列组合计数模式的再认识
A.1.2多组组合
A.1.3分球入盒问题
A.1.4可重排列和可重组合
A.1.5大间距组合
A.2一些概念和一些定理的证明
A.2.1Poisson过程初谈
A.2.2反演公式与唯一性定理
A.2.3连续性定理
A.3统计学中的三大分布
A.3.1x2分布
A.3.2t分布
A.3.3F分布
A.3.4三大分布在统计中的重要性
附表I常用分布表
附表IIPoisson分布数值表
附表III标准正态分布数值表
📜 SIMILAR VOLUMES
<p>《普通高等教育十一五国家级规划教材:概率论基础(第3版)》是“普通高等教育十一五国家级规划教材”之一，全书共分5个章节，主要对概率论的基本概念、方法、理论和应用作了介绍，具体内容包括事件与概率、条件概率与统计独立性、随机变量与分布函数、数字特征与特征函数等五章。每章有简要的小结并配有精选的习题。只假定读者具有微积分基础知识，可供高等学校数学类专业作为教材使用，也可供理工科各专业和经济、金融类专业作为教学参考书使用。</p> <p>《概率论基础(第3版)》前两版为各高校广泛采用，普遍反映体系合理，材料丰富，结构严密，文字通顺，很适合作为教材使用。实践证明，此书理论性较强，但叙述深入浅出，
<p>本书以概率空间和随机变量为主线，力求将概率论的直观思想同严密的数学逻辑结合起来，主要讲述概率论和随机变量的一些基本理论、经典问题，包括一些重要的分布、数学期望、条件概率和独立性、随机变量的各种收敛性以及相互间关系、大数定律、特征函数的方法、中心极限定理等。</p> <p>本书可作为高等学校理科各专业和其他相关专业的教材，亦可供有关科研人员参考。</p>
<p>《概率导论(第2版)》是在MIT开设概率论入门课程的基础上编写的, 其内容全面, 例题和习题丰富, 结构层次性强, 能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基本知识, 还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、最小二乘估计等高级内容。</p> <p>《概率导论(第2版)》可作为所有高等院校概率论入门的基础教程, 也可作为有关概率论方面的参考书。</p>