Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
- 페이지 수
- 284
- 형식
- 크기
- 2 MB
- 연도
- 2000
- Trường
- Viện Công nghệ Massachusetts
- 조회수
- 0
- 댓글
- 0
- Lượt tải
- 0
미리보기 생성 중...
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.
- 문서명
- Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
- 학교 / 강의
- Viện Công nghệ Massachusetts · Xác suất thống kê
- 내용
- 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.
- 목차
- 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
- 페이지 수
- 284 페이지
- 업로더
- Uni24h
설명
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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
자주 묻는 질문
이 문서는 무료인가요?
네. “Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)” 문서는 무료입니다. 로그인 후 '다운로드'를 클릭하여 원본 파일을 받으세요.
이 문서는 몇 페이지로 되어 있나요?
이 문서는 284페이지입니다, Xác suất thống kê 과정용. 다운로드하기 전에 온라인으로 미리 볼 수 있습니다.
다운로드하기 전에 미리 볼 수 있나요?
네. 이 페이지의 온라인 리더를 통해 문서를 미리 본 후 다운로드 여부를 결정할 수 있습니다.
Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
미리보기 생성 중...
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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
- 문서명
- Introduction to Probability (Nhập môn Xác suất) - Dimitri Bertsekas và John Tsitsiklis (Tiếng Anh)
- 학교 / 강의
- Viện Công nghệ Massachusetts · Xác suất thống kê
- 내용
- 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.
- 목차
- 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
- 페이지 수
- 284 페이지
- 업로더
- Uni24h
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!
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
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!