✍ Scribed by 作者: （美）Sheldon M. Ross 译者: 童行伟 / 梁宝生
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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
3.5 P（·|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
4.8.4ξ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
5.6.1 Γ分布
5.6.2韦布尔分布
5.6.3柯西分布
5.6.4 β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
6.3.2 Γ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
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概率论作为数学的一个重要分支，在众多领域发挥着越来越突出的作用。本书是全球高校采用率最高的概率论教材之一，初版于1976年，多年来不断重印修订，是作者几十年教学和研究经验的结晶。 本书叙述清晰、例子丰富，被国外众多名校采用。 中文版很好地体现了原作者的写作风格，每道例题和习题译者都精心演算过，并在译文融入了译者的理解，使得本书更通俗、易懂。
<p>《概率论基础》主要内容包括有：第一章：事件与概率；第二章：条件概率与统计独立性；第三章：随机变量与分布函数；第四章：数字特征与特征函数；第五章：极限定理等。</p>
<p>概率论作为数学的一个重要分支，在众多领域发挥着越来越突出的作用。本书是全球高校采用率最高的概率论教材之一，初版于1976年，多年来不断重印修订，是作者几十年教学和研究经验的结晶。</p> <p>本书叙述清晰、例子丰富，被国外众多名校采用。</p> <p>中文版很好地体现了原作者的写作风格，每道例题和习题译者都精心演算过，并在译文融入了译者的理解，使得本书更通俗、易懂。</p>