内容简介
第0章 绪论 概率论的性质
0.1背景
0.2方法和步骤
0.3“统计”概率
0.4摘要
0.5历史小记
第1章 样本空间
1.1经验背景
1.2例子
1.3样本空间·事件
1.4事件之间的关系
1.5离散样本空间
1.6离散样本空间中的概率预备知识
1.7基本定义和规则
1.8习题
第2章 组合分析概要
2.1预备知识
2.2有序样本
2.3例子
2.4子总体和分划
2.5在占位问题中的应用
2.6超几何分布
2.7等待时间的例子
2.8二项式系数
2.9斯特林公式
2.10习题和例子
2.11问题和理论性的附录
2.12二项式系数的一些问题和恒等式
第3章 扔硬币的起伏问题和随机徘徊
3.1一般讨论及反射原理
3.2随机徘徊的基本记号及概念
3.3主要引理
3.4末次访问与长领先
3.5符号变换
3.6一个实验的说明
3.7最大和初过
3.8对偶性·最大的位置
3.9一个等分布定理
3.10习题
第4章 事件的组合
4.1事件之并
4.2在古典占位问题中的应用
4.3N个事件中实现m件
4.4在相合与猜测问题中的应用
4.5杂录
4.6习题
第5章 条件概率·随机独立性
5.1条件概率
5.2用条件概率所定义的概率·罐子模型
5.3随机独立性
5.4乘积空间·独立试验
5.5在遗传学中的应用
5.6伴性性状
5.7选择
5.8习题
第6章 二项分布与泊松分布
6.1伯努利试验序列
6.2二项分布
6.3中心项及尾项
6.4大数定律
6.5泊松逼近
6.6泊松分布
6.7符合泊松分布的观察结果
6.8等待时间·负二项分布
6.9多项分布
6.10习题
第7章 二项分布的正态逼近
7.1正态分布
7.2预备知识:对称分布
7.3棣莫弗-拉普拉斯极限定理
7.4例子
7.5与泊松逼近的关系
7.6大偏差
7.7习题
第8章 伯努利试验的无穷序列
8.1试验的无穷序列
8.2赌博的长策
8.3波雷尔-坎特立引理
8.4强大数定律
8.5迭对数法则
8.6用数论的语言解释
8.7习题
第9章 随机变量·期望值
9.1随机变量
9.2期望值
9.3例子及应用
9.4方差
9.5协方差·和的方差
9.6切比雪夫不等式
9.7科尔莫戈罗夫不等式
9.8相关系数
9.9习题
第10章 大数定律
10.1同分布的随机变量列
10.2大数定律的证明
10.3“公平”博弈论
10.4彼得堡博弈
10.5不同分布的情况
10.6在组合分析中的应用
10.7强大数定律
10.8习题
第11章 取整数值的随机变量·母函数
11.1概论
11.2卷积
11.3伯努利试验序列中的等待时与均等
11.4部分分式展开
11.5二元母函数
11.6连续性定理
11.7习题
第12章 复合分布·分支过程
12.1随机个随机变量之和
12.2复合泊松分布
12.3分支过程的例子
12.4分支过程的灭绝概率
12.5分支过程的总后代
12.6习题
第13章 循环事件·更新理论
13.1直观导引与例子
13.2定义
13.3基本关系
13.4例子
13.5迟延循环事件·一个一般性极限定理
13.6ε出现的次数
13.7在成功连贯中的应用
13.8更一般的样型
13.9几何等待时间的记忆缺损
13.10更新理论
13.11基本极限定理的证明
13.12习题
第14章 随机徘徊与破产问题
14.1一般讨论
14.2古典破产问题
14.3博弈持续时间的期望值
14.4博弈持续时间和初过时的母函数
14.5显式表达式
14.6与扩散过程的关系
14.7平面和空间中的随机徘徊
14.8广义一维随机徘徊(序贯抽样)
14.9习题
第15章 马尔可夫链
15.1定义
15.2直观例子
15.3高阶转移概率
15.4闭包与闭集
15.5状态的分类
15.6不可约链·分解
15.7不变分布
15.8暂留链
15.9周期链
15.10在洗牌中的应用
15.11不变测度·比率极限定理
15.12逆链·边界
15.13一般的马尔可夫过程
15.14习题
第16章 有限马尔可夫链的代数处理
16.1一般理论
16.2例子
16.3具有反射壁的随机徘徊
16.4暂留状态·吸收概率
16.5在循环时间中的应用
第17章 最简单的依时的随机过程
17.1一般概念·马尔可夫过程
17.2泊松过程
17.3纯生过程
17.4发散的生过程
17.5生灭过程
17.6指数持续时间
17.7等待队列与服务问题
17.8倒退(向后)方程
17.9一般过程
17.10习题
习题解答
参考文献
索引
人名对照表