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概率與統計:面向計算機專業 版權信息
- ISBN：9787111716358
- 條形碼：9787111716358 ; 978-7-111-71635-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
概率與統計:面向計算機專業 本書特色
適讀人群 ：本書可作為計算機專業、軟件工程、信息與通信、數據科學等專業的概率統計教材，也可以作為相關專業研究人員的自學用書。本書可作為計算機專業、軟件工程、信息與通信、數據科學等專業的概率統計教材，也可以作為相關專業研究人員的自學用書。
概率與統計:面向計算機專業 內容簡介
本書從概率論的基礎開始，帶領學生學習如計算機模擬、蒙特卡羅方法、隨機過程、馬爾可夫鏈、排隊系統、統計推斷和回歸等廣泛應用于現代計算機科學、計算機工程、軟件工程以及相關領域的重要內容．部分介紹概率和隨機變量，第二部分講解隨機過程，第三部分引入統計學的基礎知識，附錄部分給出了必要的微積分內容．另外，R和MATLAB的使用貫穿本書．本書適合計算機相關專業的高年級本科生和低年級研究生使用，也可以用作概率論和統計學的方法、模擬與建模工具的參考書．
概率與統計:面向計算機專業 目錄
譯者序
前言
第1章 簡介與概述1
1.1 在不確定性下做出決策1
1.2 本書概覽2
歸納總結4
練習題4
**部分 概率與隨機變量
第2章 概率6
2.1 事件及其概率6
2.1.1 結果、事件和樣本空間6
2.1.2 集合運算7
2.2 概率的規則9
2.2.1 概率的公理9
2.2.2 計算事件的概率10
2.2.3 可靠性的應用12
2.3 組合學13
2.3.1 等可能的結果13
2.3.2 排列組合15
2.4 條件概率和獨立性18
歸納總結22
練習題22
第3章 離散隨機變量及其分布27
3.1 隨機變量的分布27
3.1.1 主要概念27
3.1.2 隨機變量類型30
3.2 隨機向量的分布31
3.2.1 聯合分布和邊緣分布31
3.2.2 隨機變量的獨立性31
3.3 期望和方差33
3.3.1 期望33
3.3.2 期望函數34
3.3.3 性質34
3.3.4 方差和標準差35
3.3.5 協方差和相關性36
3.3.6 性質37
3.3.7 切比雪夫不等式39
3.3.8 金融應用39
3.4 離散分布族41
3.4.1 伯努利分布41
3.4.2 二項分布42
3.4.3 幾何分布44
3.4.4 負二項分布46
3.4.5 泊松分布47
3.4.6 二項分布的泊松近似48
歸納總結49
練習題50
第4章 連續分布55
4.1 概率密度55
4.2 連續分布族58
4.2.1 均勻分布59
4.2.2 指數分布60
4.2.3 伽馬分布62
4.2.4 正態分布66
4.3 中心極限定理68
歸納總結71
練習題72
第5章 計算機模擬和
蒙特卡羅方法77
5.1 簡介77
5.2 隨機變量的模擬78
5.2.1 隨機數生成器79
5.2.2 離散方法79
5.2.3 逆變換法82
5.2.4 舍選法84
5.2.5 生成隨機向量86
5.2.6 特殊方法87
5.3 用蒙特卡羅方法解決問題88
5.3.1 概率估算88
5.3.2 均值和標準差估算91
5.3.3 預測91
5.3.4 長度、面積、體積估算93
5.3.5 蒙特卡羅積分法95
歸納總結97
練習題97
第二部分 隨機過程
第6章 隨機過程102
6.1 定義和分類102
6.2 馬爾可夫過程和馬爾可夫鏈103
6.2.1 馬爾可夫鏈104
6.2.2 矩陣方法106
6.2.3 穩態分布110
6.3 計數過程114
6.3.1 二項過程115
6.3.2 泊松過程118
6.4 隨機過程模擬122
歸納總結125
練習題125
第7章 排隊系統129
7.1 排隊系統的主要組件129
7.2 利特爾法則131
7.3 伯努利單個服務器排隊過程133
7.3.1 容量有限的系統136
7.4 M/M/1系統137
7.4.1 評估系統的性能140
7.5 多服務器排隊系統143
7.5.1 伯努利k個服務器
排隊過程143
7.5.2 M/M/k系統146
7.5.3 無限數量的服務器和
M/M/∞148
7.6 排隊系統的模擬150
歸納總結154
練習題154
X
第三部分 統計學
第8章 統計概論160
8.1 總體與樣本、參數與統計160
8.2 統計描述162
8.2.1 均值163
8.2.2 中位數164
8.2.3 分位數、百分位數和
四分位數167
8.2.4 方差和標準差169
8.2.5 估算標準誤差170
8.2.6 四分位數范圍171
8.3 統計圖形172
8.3.1 直方圖172
8.3.2 莖葉圖175
8.3.3 箱線圖177
8.3.4 散點圖和時間圖178
歸納總結180
練習題181
第9章 統計推斷Ⅰ183
9.1 參數估計183
9.1.1 矩量法184
9.1.2 *大似然法186
9.1.3 標準誤差估計189
9.2 置信區間191
9.2.1 建立置信區間：
一般方法192
9.2.2 總
前言
第1章 簡介與概述1
1.1 在不確定性下做出決策1
1.2 本書概覽2
歸納總結4
練習題4
**部分 概率與隨機變量
第2章 概率6
2.1 事件及其概率6
2.1.1 結果、事件和樣本空間6
2.1.2 集合運算7
2.2 概率的規則9
2.2.1 概率的公理9
2.2.2 計算事件的概率10
2.2.3 可靠性的應用12
2.3 組合學13
2.3.1 等可能的結果13
2.3.2 排列組合15
2.4 條件概率和獨立性18
歸納總結22
練習題22
第3章 離散隨機變量及其分布27
3.1 隨機變量的分布27
3.1.1 主要概念27
3.1.2 隨機變量類型30
3.2 隨機向量的分布31
3.2.1 聯合分布和邊緣分布31
3.2.2 隨機變量的獨立性31
3.3 期望和方差33
3.3.1 期望33
3.3.2 期望函數34
3.3.3 性質34
3.3.4 方差和標準差35
3.3.5 協方差和相關性36
3.3.6 性質37
3.3.7 切比雪夫不等式39
3.3.8 金融應用39
3.4 離散分布族41
3.4.1 伯努利分布41
3.4.2 二項分布42
3.4.3 幾何分布44
3.4.4 負二項分布46
3.4.5 泊松分布47
3.4.6 二項分布的泊松近似48
歸納總結49
練習題50
第4章 連續分布55
4.1 概率密度55
4.2 連續分布族58
4.2.1 均勻分布59
4.2.2 指數分布60
4.2.3 伽馬分布62
4.2.4 正態分布66
4.3 中心極限定理68
歸納總結71
練習題72
第5章 計算機模擬和
蒙特卡羅方法77
5.1 簡介77
5.2 隨機變量的模擬78
5.2.1 隨機數生成器79
5.2.2 離散方法79
5.2.3 逆變換法82
5.2.4 舍選法84
5.2.5 生成隨機向量86
5.2.6 特殊方法87
5.3 用蒙特卡羅方法解決問題88
5.3.1 概率估算88
5.3.2 均值和標準差估算91
5.3.3 預測91
5.3.4 長度、面積、體積估算93
5.3.5 蒙特卡羅積分法95
歸納總結97
練習題97
第二部分 隨機過程
第6章 隨機過程102
6.1 定義和分類102
6.2 馬爾可夫過程和馬爾可夫鏈103
6.2.1 馬爾可夫鏈104
6.2.2 矩陣方法106
6.2.3 穩態分布110
6.3 計數過程114
6.3.1 二項過程115
6.3.2 泊松過程118
6.4 隨機過程模擬122
歸納總結125
練習題125
第7章 排隊系統129
7.1 排隊系統的主要組件129
7.2 利特爾法則131
7.3 伯努利單個服務器排隊過程133
7.3.1 容量有限的系統136
7.4 M/M/1系統137
7.4.1 評估系統的性能140
7.5 多服務器排隊系統143
7.5.1 伯努利k個服務器
排隊過程143
7.5.2 M/M/k系統146
7.5.3 無限數量的服務器和
M/M/∞148
7.6 排隊系統的模擬150
歸納總結154
練習題154
X
第三部分 統計學
第8章 統計概論160
8.1 總體與樣本、參數與統計160
8.2 統計描述162
8.2.1 均值163
8.2.2 中位數164
8.2.3 分位數、百分位數和
四分位數167
8.2.4 方差和標準差169
8.2.5 估算標準誤差170
8.2.6 四分位數范圍171
8.3 統計圖形172
8.3.1 直方圖172
8.3.2 莖葉圖175
8.3.3 箱線圖177
8.3.4 散點圖和時間圖178
歸納總結180
練習題181
第9章 統計推斷Ⅰ183
9.1 參數估計183
9.1.1 矩量法184
9.1.2 *大似然法186
9.1.3 標準誤差估計189
9.2 置信區間191
9.2.1 建立置信區間：
一般方法192
9.2.2 總
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