本书是一本享誉世界的经典概率论教材,令众多读者受益无穷,自出版以来,已被世界75%以上的大学的数万名学生使用。本书内容丰富,逻辑清晰,叙述严谨,不仅可以拓展读者的视野,而且还将为其后续的学习和研究打下坚实基础。此外,本书的习题较多,都经过细心的遴选,从易到难,便于读者巩固练习。本版补充了有关测度和积分方面的内容,并增加了一些习题。
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书名 | 概率论教程(英文版第3版)/经典原版书库 |
分类 | 科学技术-自然科学-数学 |
作者 | (美)钟开莱 |
出版社 | 机械工业出版社 |
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简介 | 编辑推荐 本书是一本享誉世界的经典概率论教材,令众多读者受益无穷,自出版以来,已被世界75%以上的大学的数万名学生使用。本书内容丰富,逻辑清晰,叙述严谨,不仅可以拓展读者的视野,而且还将为其后续的学习和研究打下坚实基础。此外,本书的习题较多,都经过细心的遴选,从易到难,便于读者巩固练习。本版补充了有关测度和积分方面的内容,并增加了一些习题。 内容推荐 本书内容包括:随机变量和分布函数,测度论,数学期望,方差,各种收敛性,大数律,中心极限定理,特征函数,随机游动,马氏性和鞅理论。本书内容丰富,逻辑紧密,叙述严谨,不仅可以扩展读者的视野,而且还将为其后续的学习和研究打下坚实基础。此外,本书的习题较多,都经过细心的遴选,从易到难,便于读者巩固练习。本版补充了有关测度和积分方面的内容,并增加了一些习题。 目录 Preface to the third edition Preface to the second edition Preface to the first edition 1 Distribution function 1.1 Monotone functions 1.2 Distribution functions 1.3 Absolutely continuous and singular distributions 2 Measure theory 2.1 Classes of sets 2.2 Probability measures and their distribution functions 3 Random variable. Expectation. Independence 3.1 General definitions 3.2 Properties of mathematical expectation 3.3 Independence 4 Convergence concepts 4.1 Various modes of convergence 4.2 Almost sure convergence; Borel-Cantelli lemma 4.3 Vague convergence 4.4 Continuation 4.5 Uniform integrability; convergence of moments 5 Law of large numbers. Random series 5.1 Simple limit theorems 5.2 Weak law of large numbers 5.3 Convergence of series 5.4 Strong law of large numbers 5.5 Applications Bibliographical Note 6 Characteristic function 6.1 General properties; convolutions 6.2 Uniqueness and inversion 6.3 Convergence theorems 6.4 Simple applications 6.5 Representation theorems 6.6 Multidimensional case; Laplace transforms Bibliographical Note 7 Central limit theorem and its ramifications 7.1 Liapounov's theorem 7.2 Lindeberg-Feller theorem 7.3 Ramifications of the central limit theorem 7.4 Error estimation 7.5 Law of the iterated logarithm 7.6 Infinite divisibility Bibliographical Note 8 Random walk 8.1 Zero-or-one laws 8.2 Basic notions 8.3 Recurrence 8.4 Fine structure 8.5 Continuation Bibliographical Note 9 Conditioning. Markov property. Martingale 9.1 Basic properties of conditional expectation 9.2 Conditional independence; Markov property 9.3 Basic properties of smartingales4 9.4 Inequalities and convergence 6 9.5 Applications Bibliographical Note Supplement: Measure and Integral 1 Construction of measure 2 Characterization of extensions 3 Measures in R 4 Integral 5 Applications General Bibliography Index |
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