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INTRODUCTION TO PROBABILITY 2/E
分類：
科學•自然
／
數學
叢書系列：大學一般
出版社：
全華圖書
出版日期：2008/1/1
ISBN：9781886529236
書籍編號：kk0223402
頁數：544
定價：
2400
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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內容簡介
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<b><font color="#aa0000">內容簡介</font></b> An intuitive, yet precise introduction to probability theory, stochastic processes, statistical inference, and probabilistic models used in science, engineering, economics, and related fields. This is the currently used textbook for "Probabilistic Systems Analysis," an introductory probability course at the Massachusetts Institute of Technology, attended by a large number of undergraduate and graduate students. The book covers the fundamentals of probability theory (probabilistic models, discrete and continuous random variables, multiple random variables, and limit theorems), which are typically part of a first course on the subject. It also contains, a number of more advanced topics, from which an instructor can choose to match the goals of a particular course. These topics include transforms, sums of random variables, a fairly detailed introduction to Bernoulli, Poisson, and Markov processes, Bayesian inference, and an introduction to classical statistics. The book strikes a balance between simplicity in exposition and sophistication in analytical reasoning. Some of the more mathematically rigorous analysis has been just intuitively explained in the text, but is developed in detail (at the level of advanced calculus) in the numerous solved theoretical problems. This introductory book provides the foundation for many other subjects in Science and Engineering, Economics, Business, and Finance, including those dealt with in our books Neuro-Dynamic Programming (Athena Scientific, 1996), Dynamic Programming and Optimal Control (Athena Scientific, 2007), and Stochastic Optimal Control: The Discrete-Time Case (Athena Scientific, 1996). <b><font color="#aa0000">目錄</font></b> 1.Sample Space and Probability 2.Discrete Random Variables 3.General Random Variables 4.Further Topics on Random Variables 5.Limit Theorems 6.The Bernoulli and Poisson Processes 7.Markov Chains 8.Bayesian Statistical Inference 9.Classical Statistical InferenceInd
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