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| 書名: | 《中英合售》機率學 Probability and Stochastic Processes: A Friendly Introduction for Electrical and Computer Engineers/Yates | |||
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| ISBN: | 9789865647230 combo | |||
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書名：Probability & Statistics for Engineers & Scientists (GE)9/E 作者：Walpole 出版社：Pearson 出版日期：2016/08/01 ISBN：9781292161365 目錄 Preface 1. Introduction to Statistics and Data Analysis 1.1 Overview: Statistical Inference, Samples, Populations, and the Role of Probability 1.2 Sampling Procedures; Collection of Data 1.3 Measures of Location: The Sample Mean and Median Exercises 1.4 Measures of Variability Exercises 1.5 Discrete and Continuous Data 1.6 Statistical Modeling, Scientific Inspection, and Graphical Methods 19 1.7 General Types of Statistical Studies: Designed Experiment, Observational Study, and Retrospective Study Exercises 2. Probability 2.1 Sample Space 2.2 Events Exercises 2.3 Counting Sample Points Exercises 2.4 Probability of an Event 2.5 Additive Rules Exercises 2.6 Conditional Probability, Independence and Product Rules Exercises 2.7 Bayes’ Rule Exercises Review Exercises 2.8 Potential Misconceptions and Hazards; Relationship to Material in Other Chapters 3. Random Variables and Probability Distributions 3.1 Concept of a Random Variable 3.2 Discrete Probability Distributions 3.3 Continuous Probability Distributions Exercises 3.4 Joint Probability Distributions Exercises Review Exercises 3.5 Potential Misconceptions and Hazards; Relationship to Material in Other Chapters 4. Mathematical Expectation 4.1 Mean of a Random Variable Exercises 4.2 Variance and Covariance of Random Variables Exercises 4.3 Means and Variances of Linear Combinations of Random Variables 127 4.4 Chebyshev’s Theorem Exercises Review Exercises 4.5 Potential Misconceptions and Hazards; Relationship to Material in Other Chapters 5. Some Discrete Probability Distributions 5.1 Introduction and Motivation 5.2 Binomial and Multinomial Distributions Exercises 5.3 Hypergeometric Distribution Exercises 5.4 Negative Binomial and Geometric Distributions 5.5 Poisson Distribution and the Poisson Process Exercises Review Exercises 5.6 Potential Misconceptions and Hazards; Relationship to Material in Other Chapters 6. Some Continuous Probability Distributions 6.1 Continuous Uniform Distribution 6.2 Normal Distribution 6.3 Areas under the Normal Curve 6.4 Applications of the Normal Distribution Exercises 6.5 Normal Approximation to the Binomial Exercises 6.6 Gamma and Exponential Distributions 6.7 Chi-Squared Distribution 6.8 Beta Distribution 6.9 Lognormal Distribution (Optional) 6.10 Weibull Distribution (Optional) Exercises Review Exercises 6.11 Potential Misconceptions and Hazards; Relationship to Material in Other Chapters 7. Functions of Random Variables (Optional) 7.1 Introduction 7.2 Transformations of Variables 7.3 Moments and Moment-Generating Functions Exercises 8. Sampling Distributions and More Graphical Tools 8.1 Random Sampling and Sampling Distributions 8.2 Some Important Statistics Exercises 8.3 Sampling Distributions 8.4 Sa
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The book is intended to undergraduate students, it presents exercices and problems with rigorous solutions covering the mains subject of the course with both theory and applications. The questions are solved using simple mathematical methods: Laplace and Fourier transforms provide direct proofs of the main convergence results for sequences of random variables. The book studies a large range of distribution functions for random variables and processes: Bernoulli, multinomial, exponential, Gamma, Beta, Dirichlet, Poisson, Gaussian, Chi2, ordered variables, survival distributions and processes, Markov chains and processes, Brownian motion and bridge, diffusions, spatial processes. Sample Chapter(s) Preface Chapter 1: Probability measures and spaces Errata(s) Errata Request Inspection Copy Contents: Probability Measures and Spaces Probability Distributions Generating Function and Discrete Distributions Laplace Transform and Characteristic Function Continuous Distributions Empirical Processes and Weak Convergence Discrete Martingales and Stopping Times Time-Continuous Martingales Jump Processes Continuous Processes Readership: Undergraduate students interested in more advanced statistics.
