内容简介
《概率论》以英文的形式介绍了高等学校概率论方面的知识。The subject matter of probability theory is the mathematical analysis of random events, that is, of those empirical phenomena which do not have deterministic regularity but possess some statistical regularity.
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目录
chapter 1 events and probabilities
1.1 random phenomena and statistical regularity
1.1.1 random phenomena
1.1.2 the statistical definition of probability
1.2 classical probability models
1.2.1 sample points and sample spaces
1.2.2 classical probability models
1.2.3 geometric probability models
1.3 the axiomatic definition of probability
1.3.1 events
1.3.2 probability space
1.3.3 continuity of probability measure
1.4 conditional probability and independent events
1.4.1 conditional probability
1.4.2 total probability formula and bayes’rule
1.4.3 independent events
chapter 2 random variables and distribution functions
2.1 discrete random variables
2.1.1 the concept of random variables
2.1.2 discrete random variables
2.2 distribution functions and continuous random variables
2.2.1 distribution functions
2.2.2 continuous random variables and density functions
2.2.3 typical continuous random variables
2.3 random vectors
2.3.1 discrete random vectors
2.3.2 joint distribution functions
2.3.3 continuous random vectors
2.4 conditional distributions and independence
2.4.1 conditional distributions
2.4.2 i ndependence of random variables
2.5 functions of random variables
2.5.1 functions of discrete random variables
2.5.2 functions of continuous random variables
2.5.3 functions of continuous random vectors
2.5.4 transforms of random vectors
2.5.5 important distributions in statistics
chapter 3 numerical characteristics and characteristic functions
3.1 mathematical expectations
3.1.1 expectations for discrete random variables
3.1.2 expectations of continuous random variables
chapter 4 probability limit theorems
appendix a distribution of typical random variables
appendix b tables
index
前言/序言
The subject matter of probability theory is the mathematical analysis of random events
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立事件。且A和B的此一关系为对称的,这可以由一同价叙述:“,当A和B为独立事件时。”中看出。机率论中的两个重要概念为随机变量和随机变量之机率分布这两种概念。 作为数学统计基础的概率论的创始人分别是法国数学家帕斯卡和费马。
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概率
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(当P(B)不等于零时)。若B给之A的条件机率和A的机率相同时,则称A和B为独
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(当P(B)不等于零时)。若B给之A的条件机率和A的机率相同时,则称A和B为独
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概率
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其他对概率论的发展作出重要贡献的人还有荷兰物理、数学家惠更斯,瑞士物理、数学家伯努利,法国数学家美弗,法国数学、天文学家拉普拉斯,德国数学家高斯,法国物理、数学家泊松,意大利数学、医学家卡尔达诺以及苏联数学家柯尔莫哥洛夫。
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(当P(B)不等于零时)。若B给之A的条件机率和A的机率相同时,则称A和B为独
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概率论是一门研究事情发生的可能性的学问,但是最初概率论的起源与赌博问题
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有人对博弈中的一些问题发生争论,其中的一个问题是“赌金分配问题”,他们决定请教法国数学家帕斯卡(Pascal)和费马(Fermat)基于排列组合方法,研究了一些较复杂的赌博问题,他们解决了分赌注问题、赌徒输光问题。他们对这个问题进行了认真的讨论,花费了3年的思考,并最终解决了这个问题,这个问题的解决直接推动了概率论的产生。 概率与统计的一些概念和简单的方法,早期主要用于赌博和人口统计模型。随着人类的社会实践,人们需要了解各种不确定现象中隐含的必然规律性,并用数学方法研究各种结果出现的可能性大小,从而产生了概率论,并使之逐步发展成一门严谨的学科。概率与统计的方法日益渗透到各个领域,并广泛应用于自然科学、经济学、医学、金融保险甚至人文科学中。