本书是根据工科多层次教学改革的需要并经过了多年的教学实践而编写形成的，主要包括概率论、*过程两部分。其中概率论部分包括：概率论的基本概念、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、重要的极限定理及应用。*过程部分包括：*过程的概念、平稳*过程及其谱分析、马尔可夫链、泊松过程。每章均配有丰富的例题与习题。
本书可以作为高校工科、理科(非数学专业)“概率论与*过程”课程的教材，也可作为高校理工科学生、教师的教学参考用书，亦可供工程技术人员阅读参考。
图书详情 | 《概率论与随机过程》
图书分类 一 〉理学 一 〉数学
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目录
第1章 概率论的基本概念 1.1 随机事件及其运算 1.1.1 随机试验、样本点、样本空间 1.1.2 事件间的关系和运算 1.2 事件的概率及其性质 1.2.1 古典概率 1.2.2 几何概率 1.2.3 概率的统计定义 1.2.4 概率的公理化定义 1.3 条件概率 1.3.1 条件概率与乘法公式 1.3.2 全概率公式和贝叶斯公式 1.4 事件的独立性 1.4.1 两个事件的独立性 1.4.2 两个以上事件的独立性 1.4.3 伯努利(Bernoulli)概型 习题一第2章 随机变量及其分布 2.1 随机变量及其分布函数 2.1.1 随机变量的引入及定义 2.1.2 随机变量的分布函数及其性质 2.2 离散型随机变量及其分布律 2.2.1 离散型随机变量及其分布律 2.2.2 几种常见的离散型随机变量 2.3 连续型随机变量及其概率密度 2.3.1 连续型随机变量及其概率密度 2.3.2 三种重要的连续型随机变量 2.4 随机变量函数的分布 2.4.1 离散型随机变量函数的分布 2.4.2 连续型随机变量函数的分布 习题二第3章 多维随机变量及其分布 3.1 二维随机变量及其分布 3.1.1 二维随机变量及其分布函数 3.1.2 二维离散型随机变量及其分布律 3.1.3 二维连续型随机变量及其概率密度 3.1.4 两个重要的二维连续型随机变量 3.2 边缘分布与随机变量的独立性 3.2.1 边缘分布函数与两个随机变量的独立性. 3.2.2 边缘分布律与两个离散型随机变量独立的等价条件 3.2.3 边缘概率密度与两个连续型随机变量独立的等价条件 3.3 条件分布 3.3.1 二维离散型随机变量的条件分布律 3.3.2 二维连续型随机变量的条件概率密度 3.4 两个随机变量函数的分布 3.4.1 二维离散型随机变量函数的分布 3.4.2 二维连续型随机变量函数的分布 3.5 咒维随机变量简介 3.5.1 n维随机变量及其分布函数、边缘分布函数和独立性 3.5.2 n维离散型随机变量及其分布律、边缘分布律和独立性的等价条件 3.5.3 n维连续型随机变量及其概率密度、边缘概率密度和独立性的等价条件 3.5.4 条件分布 习题三第4章 随机变量的数字特征 4.1 数学期望 4.1.1 数学期望的定义……第5章 大数定律与中心极限定理第6章 随机过程的概念及其统计特性第7章 平稳随机过程第8章 平稳过程的谱分析第9章 马尔可夫链第10章 时间连续的马尔可夫链第11章 泊松过程附录1 本书附表附录2 傅里叶变换的若干性质习题答案参考文献
