概率导论思维导图
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思维导图大纲
概率导论思维导图模板大纲
作者简介
Dimitri P. Bertsekas，美国工程院院士，IEEE会士。1971年获MIT电子工程博士学位。
长期在MIT执教，曾获得2001年度美国控制协会 J. Ragazzini 教育奖。
研究领域涉及优化、控制、大规模计算、数据通信网络等，许多研究具有开创性贡献。
著有 Nonlinear Programming 等十余部教材和专著，其中许多被MIT等名校用作研究生或本科生教材。
John N. Tsitsiklis，美国工程院院士，IEEE会士，MIT教授。
分别于1980年、1981年、1984年在MIT获得学士、硕士、博士学位。他的研究成果颇丰，已发表学术论文上百篇。
本书改动
统计推断方面增加了两章内容： 一章是贝叶斯统计;一章是经典统计推断.这两章 的主要内容是介绍基本概念,并通过例子加深对方法的理解.
重新安排组织了第3、 第4两章的内容,一方面是为了增加新的内容,另一方面是为 了表达的流畅.第1版中的4.7节(二元正态分布)已经删去,但是在本书的网页上还保留 着.
增加了一些例子和习题
主要内容
概率论是研究自然界和人类社会中的随机现象数量规律的数学分支. 概率论的理论和方法与数学的其他分支、自然科学、工程、人文及社会科学各领域相互交叉渗透, 已经成为这些学科中的基本方法. 概率论(或概率统计) 和高等数学一样,已经成为我国高等学校各专业普遍设立的一门基础课.
第1章 样本空间与概率
第2章 离散随机变量
第3章 一般随机变量
第4章 随机变量的深入内容
第5章 极限理论
第6章 伯努利过程和泊松过程
第7章 马尔可夫链
第8章 贝叶斯统计推断
第9章 经典统计推断
习题分类
理论习题
理论习题(用*标明)是教材的重要组成部分.具有数学背景的学生会发 现这部分内容是由课文自然拓展而来.我们同时给出了这部分习题的解答.但是,善于思 考的读者会发现大部分(特别是前几章的)习题都能自己独立地做出来.
课程习题
除理论习题外,书中还包含了难度各异的其他习题.这些习题是在MIT的 讨论班上经常研究的题目,也是MIT的学生学习概率论的主要方法之一.我们希望学生首 先独立地做习题,然后参考标准答案进行核对,这样可以提高他们的学习能力.答案公布 在教材的网页上： http://www. athenasc. com/probbook.
补充习题
有很多补充习题并没有印在书上,但是在本书的网页上可以查到(且越 来越多).其中许多习题是MIT学生的家庭作业和考试题目.我们希望采用本教材的教师 可以同样地利用它们.这些题目放在网上是公开的,但是题目的答案是不公开的.采用本 教材的教师可以联系作者得到这些答案.
内容简介
本书是在MIT开设概率论入门课程的基础上编写的，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。 本书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。
鲜明特点
教材的内容丰富,除了系统 地介绍概率论基本原理外,还包含了随机过程和统计学的内容.
随机过程部分涉及伯努 利和泊松过程、 马尔可夫过程等内容
统计学涉及贝叶斯统计和经典统计的主要方法
本书的内容可以提供两门具有不同特点的一学期课程的材料
概率论与随机过程
概率论与统计推断
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