Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
Génération de l'aperçu...
Tài liệu giảng dạy môn Nhập môn Xác suất tại MIT, do hai giáo sư Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis biên soạn. Bao gồm các chương về không gian mẫu, biến ngẫu nhiên, quá trình ngẫu nhiên và các định lý giới hạn.
Description
LECTURE NOTES Course 6.041-6.431 M.I.T. FALL 2000 Introduction to Probability Dimitri P. Bertsekas and John N. Tsitsiklis Professors of Electrical Engineering and Computer Science Massachusetts Institute of Technology Cambridge, Massachusetts These notes are copyright-protected but may be freely distributed for instructional nonprofit pruposes. Contents 1. Sample Space and Probability . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1. Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2. Probabilistic Models . . . . . . . . . . . 1.3. Conditional Probability . . . . . . . . . 1.4. Independence . . . . . . . . . . . . . . 1.5. Total Probability Theorem and Bayes’ Rule 1.6. Counting . . . . . . . . . . . . . . . 1.7. Summary and Discussion . . . . . . . . 2. Discrete Random Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1. Basic Concepts . . . . . . . . . . . . . 2.2. Probability Mass Functions . . . . . . . 2.3. Functions of Random Variables . . . . . . 2.4. Expectation, Mean, and Variance . . . . . 2.5. Joint PMFs of Multiple Random Variables . 2.6. Conditioning . . . . . . . . . . . . . . 2.7. Independence . . . . . . . . . . . . . . 2.8. Summary and Discussion . . . . . . . . 3. General Random Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1. Continuous Random Variables and PDFs 3.2. Cumulative Distribution Functions . . . 3.3. Normal Random Variables . . . . . . . 3.4. Conditioning on an Event . . . . . . . 3.5. Multiple Continuous Random Variables . 3.6. Derived Distributions . . . . . . . . . 3.7. Summary and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Résumé IA
- Nom du document
- Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
- École / Cours
- Viện Công nghệ Massachusetts · Xác suất thống kê
- Contenu
- Tài liệu này là ghi chú bài giảng về lý thuyết xác suất, bao gồm các khái niệm cơ bản như không gian mẫu, biến ngẫu nhiên (rời rạc và liên tục), và các chủ đề nâng cao như chuỗi Markov và định lý giới hạn. Nó được sử dụng làm giáo trình cho khóa học tại MIT.
- Table des matières
- Contents
- 1. Sample Space and Probability
- 1.1. Sets
- 1.2. Probabilistic Models
- 1.3. Conditional Probability
- 1.4. Independence
- 1.5. Total Probability Theorem and Bayes’ Rule
- 1.6. Counting
- 1.7. Summary and Discussion
- 2. Discrete Random Variables
- 2.1. Basic Concepts
- 2.2. Probability Mass Functions
- 2.3. Functions of Random Variables
- 2.4. Expectation, Mean, and Variance
- 2.5. Joint PMFs of Multiple Random Variables
- 2.6. Conditioning
- 2.7. Independence
- 2.8. Summary and Discussion
- 3. General Random Variables
- 3.1. Continuous Random Variables and PDFs
- 3.2. Cumulative Distribution Functions
- 3.3. Normal Random Variables
- 3.4. Conditioning on an Event
- 3.5. Multiple Continuous Random Variables
- 3.6. Derived Distributions
- 3.7. Summary and Discussion
- 4. Further Topics on Random Variables and Expectations
- 4.1. Transforms
- 4.2. Sums of Independent Random Variables - Convolutions
- 4.3. Conditional Expectation as a Random Variable
- 4.4. Sum of a Random Number of Independent Random Variables
- 4.5. Covariance and Correlation
- 4.6. Least Squares Estimation
- 4.7. The Bivariate Normal Distribution
- 5. The Bernoulli and Poisson Processes
- 5.1. The Bernoulli Process
- 5.2. The Poisson Process
- 6. Markov Chains
- 6.1. Discrete-Time Markov Chains
- 6.2. Classification of States
- 6.3. Steady-State Behavior
- 6.4. Absorption Probabilities and Expected Time to Absorption
- 6.5. More General Markov Chains
- 7. Limit Theorems
- 7.1. Some Useful Inequalities
- 7.2. The Weak Law of Large Numbers
- 7.3. Convergence in Probability
- 7.4. The Central Limit Theorem
- 7.5. The Strong Law of Large Numbers
- Preface
- Pages
- 284 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Foire aux questions
Ce document est-il gratuit ?
Oui. « Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh) » est gratuit — il suffit de vous connecter et de cliquer sur Télécharger pour obtenir le fichier original.
Combien de pages compte ce document ?
Le document contient 284 pages, pour le cours Xác suất thống kê. Vous pouvez le prévisualiser en ligne avant de le télécharger.
Puis-je prévisualiser avant de télécharger ?
Oui. Vous pouvez prévisualiser ce document directement sur cette page avec le lecteur en ligne, puis décider de le télécharger ou non.
Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
Génération de l'aperçu...
LECTURE NOTES Course 6.041-6.431 M.I.T. FALL 2000 Introduction to Probability Dimitri P. Bertsekas and John N. Tsitsiklis Professors of Electrical Engineering and Computer Science Massachusetts Institute of Technology Cambridge, Massachusetts These notes are copyright-protected but may be freely distributed for instructional nonprofit pruposes. Contents 1. Sample Space and Probability . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1. Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2. Probabilistic Models . . . . . . . . . . . 1.3. Conditional Probability . . . . . . . . . 1.4. Independence . . . . . . . . . . . . . . 1.5. Total Probability Theorem and Bayes’ Rule 1.6. Counting . . . . . . . . . . . . . . . 1.7. Summary and Discussion . . . . . . . . 2. Discrete Random Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1. Basic Concepts . . . . . . . . . . . . . 2.2. Probability Mass Functions . . . . . . . 2.3. Functions of Random Variables . . . . . . 2.4. Expectation, Mean, and Variance . . . . . 2.5. Joint PMFs of Multiple Random Variables . 2.6. Conditioning . . . . . . . . . . . . . . 2.7. Independence . . . . . . . . . . . . . . 2.8. Summary and Discussion . . . . . . . . 3. General Random Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1. Continuous Random Variables and PDFs 3.2. Cumulative Distribution Functions . . . 3.3. Normal Random Variables . . . . . . . 3.4. Conditioning on an Event . . . . . . . 3.5. Multiple Continuous Random Variables . 3.6. Derived Distributions . . . . . . . . . 3.7. Summary and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Lire le document entier
- Nom du document
- Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
- École / Cours
- Viện Công nghệ Massachusetts · Xác suất thống kê
- Contenu
- Tài liệu này là ghi chú bài giảng về lý thuyết xác suất, bao gồm các khái niệm cơ bản như không gian mẫu, biến ngẫu nhiên (rời rạc và liên tục), và các chủ đề nâng cao như chuỗi Markov và định lý giới hạn. Nó được sử dụng làm giáo trình cho khóa học tại MIT.
- Table des matières
- Contents
- 1. Sample Space and Probability
- 1.1. Sets
- 1.2. Probabilistic Models
- 1.3. Conditional Probability
- 1.4. Independence
- 1.5. Total Probability Theorem and Bayes’ Rule
- 1.6. Counting
- 1.7. Summary and Discussion
- 2. Discrete Random Variables
- 2.1. Basic Concepts
- 2.2. Probability Mass Functions
- 2.3. Functions of Random Variables
- 2.4. Expectation, Mean, and Variance
- 2.5. Joint PMFs of Multiple Random Variables
- 2.6. Conditioning
- 2.7. Independence
- 2.8. Summary and Discussion
- 3. General Random Variables
- 3.1. Continuous Random Variables and PDFs
- 3.2. Cumulative Distribution Functions
- 3.3. Normal Random Variables
- 3.4. Conditioning on an Event
- 3.5. Multiple Continuous Random Variables
- 3.6. Derived Distributions
- 3.7. Summary and Discussion
- 4. Further Topics on Random Variables and Expectations
- 4.1. Transforms
- 4.2. Sums of Independent Random Variables - Convolutions
- 4.3. Conditional Expectation as a Random Variable
- 4.4. Sum of a Random Number of Independent Random Variables
- 4.5. Covariance and Correlation
- 4.6. Least Squares Estimation
- 4.7. The Bivariate Normal Distribution
- 5. The Bernoulli and Poisson Processes
- 5.1. The Bernoulli Process
- 5.2. The Poisson Process
- 6. Markov Chains
- 6.1. Discrete-Time Markov Chains
- 6.2. Classification of States
- 6.3. Steady-State Behavior
- 6.4. Absorption Probabilities and Expected Time to Absorption
- 6.5. More General Markov Chains
- 7. Limit Theorems
- 7.1. Some Useful Inequalities
- 7.2. The Weak Law of Large Numbers
- 7.3. Convergence in Probability
- 7.4. The Central Limit Theorem
- 7.5. The Strong Law of Large Numbers
- Preface
- Pages
- 284 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !
Giải bài tập Xác suất thống kê HUST MI2020 Full
Giải Đề thi giữa kỳ SXTK (2018-2020) (CLB HTHT HUST)
Giải Đề thi cuối kì Xác suất thống kê (2017-2020) (CLB HTHT HUST)
Bài giảng Xác suất thống kê (HUST) (Kèm Bài tập và đáp án) - Thầy Tống Đình Quỳ
Bài giảng Xác suất thống kê (HUST) cô Thuỷ
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 5.Thuyết tương đối - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 4. Tán xạ ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 3.Phân cực ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !