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概率导论(第2版·修订版)

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Dimitri P. Bertsekas
人民邮电出版社
郑忠国
2015-12
464
79.00元
平装
图灵数学·统计学丛书
9787115405074

图书标签: 数学  概率论  统计学  数学/统计/数据  概率  概率导论  统计  计算机科学   


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发表于2024-12-25

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图书描述

本书是在MIT开设概率论入门课程的基础上编写的,内容全面,例题和习题丰富,结构层次性强,能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基本知识,还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、最小二乘估计等高级内容。

本书可作为所有高等院校概率论入门的基础教程,也可作为有关概率论方面的参考书。

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著者简介

Dimitri P. Bertsekas

美国工程院院士,IEEE会士。1971年获MIT电子工程博士学位。长期在MIT执教,曾获得2001年度美国控制协会J. Ragazzini教育奖。其研究领域涉及优化、控制、大规模计算、数据通信网络等,许多研究具有开创性贡献。著有Nonlinear Programming等十余部教材和专著,其中许多被MIT等名校用作研究生或本科生教材。

John N. Tsitsiklis

美国工程院院士,IEEE会士,MIT教授。分别于1980年、1981年、1984年在MIT获得学士、硕士、博士学位。他的研究成果颇丰,已发表学术论文上百篇。


图书目录


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用户评价

评分

上半年的业余时间都耗在这门课了,非常棒的教材。

评分

edx上那个老师讲的很细致,但是声音……总有种有气无力的感觉,让人昏昏欲睡……

评分

有些推导有点过于“显然”

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edx上那个老师讲的很细致,但是声音……总有种有气无力的感觉,让人昏昏欲睡……

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这是一本值得慢慢看、慢慢做、反复做的概率书,也是我的概率入门书。

读后感

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此书讲解细致,语言不生涩。 最喜欢的是这本书能够对很多理论给出直觉的解释,而且还有很多很好玩锻炼思考的例子。 以前上大学时不懂的,只会记公式的东西,看过这本书后,恍然大明白。 这本书里面对连续随机变量讲解的很直观化,尤其适合这块没学懂的人。  

评分

第1章 样本空间和事件 全概率定理:先把样本空间分割成一组互不相容的事件,再计算条件概率的加权平均。 贝叶斯准则:计算B发生的情况下Ai发生的概率(B是结果,A是原因,算这个概率的目的是由结果推原因,它称为后验概率),则可以先计算所有的Ai发生的情况下B发生的概率之和...

评分

算是……击沉敌舰?Bertsekas这本前4章讲得非常棒,尤其是各种图像、直观解释把我当时心中的设想都展现出来了,有一种和人聊天的自然、顺畅。第5章极限部分讲得有点儿浅了,这章的习题量也有点儿少。后4章,关于Bernoulli Perocess,Poisson Process,Markov Process,Bayes统...  

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算是……击沉敌舰?Bertsekas这本前4章讲得非常棒,尤其是各种图像、直观解释把我当时心中的设想都展现出来了,有一种和人聊天的自然、顺畅。第5章极限部分讲得有点儿浅了,这章的习题量也有点儿少。后4章,关于Bernoulli Perocess,Poisson Process,Markov Process,Bayes统...  

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第1章 样本空间和事件 全概率定理:先把样本空间分割成一组互不相容的事件,再计算条件概率的加权平均。 贝叶斯准则:计算B发生的情况下Ai发生的概率(B是结果,A是原因,算这个概率的目的是由结果推原因,它称为后验概率),则可以先计算所有的Ai发生的情况下B发生的概率之和...

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