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内容简介
本书的前身是清华大学自动化系、计算机系开设“随机数学引论”课程时所使用的讲义，此次出版对其做了系统的修改。书中包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征、独立随机变量序列的极限定理、泊松信号随机游动与马尔可夫链、布朗运动、参数估计、假设检验共10章内容。本书可供高等院校（特别是信息类专业）的学生作为教材使用，也可供教师和工程技术人员参考。
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顾客评论
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目录
目 录 序言 第1章 随机事件与概率 1. 1 样本空间与随机事件 1. 2 概率的公理化定义与性质 1. 3 古典概型的计算 1. 4 条件概率与全概率公式 1. 5 事件的独立性 练习题 第2章 随机变量及其分布 2. 1 随机变量 2. 2 离散型随机变量 2. 3 连续型随机变量 2. 4 随机变量的分布函数 2. 5 条件分布函数与条件密度函数 2. 6 随机变量函数的分布 练习题 第3章 多维随机变量及其分布 3. 1 离散型随机变量及其分布 3. 2 连续型随机变量及其概率密度函数 3. 3 联合分布函数 3. 4 连续型随机变量的条件概率密度 3. 5 随机变量的独立性 3. 6 随机向量函数的分布 3. 7 顺序统计量的分布 练习题 第4章 数字特征 4. 1 数学期望 4. 2 方差 4. 3 协方差和相关系数 4. 4 矩. 协方差矩阵及n维正态分布 4. 5 条件数学期望 4. 6 母函数 练习题 第5章 独立随机变量序列的极限定理 5. 1 大数定律 5. 2 特征函数 5. 3 中心极限定理 5. 4 随机变量序列的几种收敛性* 5. 5 强大数定律* 练习题 第6章 泊松信号流 6. 1 随机过程的有关概念 6. 2 泊松信号流的定义 6. 3 用相继到达的时间间隔刻画泊松流 6. 4 相继到达时刻的条件分布 6. 5 剩余寿命与年龄 6. 6 泊松流的若干推广 练习题 第7章 随机游动与马尔可夫链 7. 1 简单随机游动 7. 2 首达时间的分布及其数学期望 7. 3 马尔可夫链定义与例子 7. 4 转移概率矩阵 7. 5 状态的分类 7. 6 极限性态与平稳分布 7. 7 离散时间的Phase-Type分布 练习题 第8章 布朗运动 8. 1 定义和性质 8. 2 首中时与最大值的分布 8. 3 布朗运动的各种变形与推广 8. 4 布朗运动轨道的性质 练习题 第9章 参数估计 9. 1 数理统计的研究对象及基本概念 9. 2 点估计：极大似然估计与贝叶斯估计 9. 3 估计的优良性准则 9. 4 区间估计 9. 5 非参数估计 练习题 第10章 假设检验 lo. 1 问题的提法与基本概念 10. 2 两类错误与功效函数* 10. 3 常用的参数检验 10. 4 总体分布的假设检验 练习题 附录1 标准正态分布表 附录2 泊松分布表 附录3 t分布表 附录4 X2分布表 附录5 F分布表 参考书目
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