Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
- ページ数
- 284
- 形式
- サイズ
- 2 MB
- 年
- 2000
- Trường
- Viện Công nghệ Massachusetts
- 閲覧数
- 0
- コメント
- 0
- Lượt tải
- 0
プレビューを生成中...
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.
- ドキュメント名
- Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
- 学校 / コース
- Viện Công nghệ Massachusetts · Xác suất thống kê
- 内容
- 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.
- 目次
- 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
- ページ数
- 284 ページ
- アップロード者
- Uni24h
説明
Trích nội dung tài liệu
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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
よくある質問
このドキュメントは無料ですか？
はい。「Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)」は無料です。ログインして「ダウンロード」をクリックするだけで、元のファイルを取得できます。
このドキュメントは何ページありますか？
このドキュメントは 284 ページあります（Xác suất thống kê コース用）。ダウンロードする前にオンラインでプレビューできます。
ダウンロードする前にプレビューできますか？
はい。このページにあるオンラインリーダーでドキュメントをプレビューし、その後ダウンロードするかどうかを決めることができます。
Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
プレビューを生成中...
Trích nội dung tài liệu
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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
- ドキュメント名
- Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
- 学校 / コース
- Viện Công nghệ Massachusetts · Xác suất thống kê
- 内容
- 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.
- 目次
- 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
- ページ数
- 284 ページ
- アップロード者
- Uni24h
コメント (0)
まだコメントはありません。最初のコメントを書きましょう！
Giải bài tập Xác suất thống kê HUST MI2020 Full
Giáo trình Xác suất thống kê (HUST) - Thầy Tống Đình Quỳ
Tổng hợp đề Xác suất thống kê kèm Giải (HUST)
Giải Đề thi cuối kì Xác suất thống kê (2017-2020) (CLB HTHT HUST)
Bài giảng Xác suất thống kê (HUST) cô Thuỷ
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
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
コメント (0)
まだコメントはありません。最初のコメントを書きましょう！