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  • 理工-理科類-數學
  • 應用機率與統計

    Applied probability and statistics
  • 作  者:武維疆
  • 出版社別:五南
  • 出版日期:2012/11/01(1版1刷)
  • ISBN:978-957-11-6882-1
  • 書  號:5BG1
  • 頁  數:516
  • 開  數:20K
  • 定  價:580元
  • 優惠價格:522元
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    第一章 古典機率
    1-1 集合理論
    1-2 排列與組合
    1-3 機率之要素
    1-4 條件機率與貝氏定理
    1-5 獨立事件

    第二章 離散型隨機變數
    2-1 機率質量函數(Probability Mass Function, PMF)
    2-2 累積分佈函數(Cumulative Distribution Function)
    2-3 期望值
    2-4 隨機變數之函數與變數變換
    2-5 條件質量函數(Conditional PMF)
    2-6 動差生成函數(Moment generating function, MGF)
    附錄:Taylor Series and Maclaurin Series

    第三章 常用的離散型機率分佈
    3-1 均勻分佈(Uniform Distribution)
    3-2 伯努利與二項分佈
    3-3 幾何分佈
    3-4 負二項分佈
    3-5 超幾何分佈
    3-6 布阿松分佈
    3-7 多項分佈

    第四章 多重離散型隨機變數
    4-1 聯合機率質量函數
    4-2 隨機變數之函數
    4-3 共變異數(Covariance)
    4-4 條件機率質量函數
    4-5 獨立(Independent)隨機變數
    4-6 條件聯合機率質量函數
    4-7 變數轉換
    4-8 三維以上之離散隨機變數

    第五章 連續型隨機變數
    5-1 累積分佈函數與機率密度函數
    5-2 期望值與變異數
    5-3 變數變換
    5-4 條件機率密度函數
    5-5 動差生成函數
    5-6 特徵函數 ( Characteristic Function )
    附錄

    第六章 常用的連續型機率分佈
    6-1 均勻分佈(Uniform Distribution)
    6-2 指數分佈(Exponential distribution)
    6-3 Gamma () 分佈
    6-4 常態分佈
    6-5 Beta分佈、Weibull分佈及Cauchy分佈
    6-6 由常態分佈所衍生之機率分佈
    附錄一:常用的連續型機率分佈
    附錄二:標準常態分佈之CDF
    附錄三:特殊函數

    第七章 多重連續型隨機變數
    7-1 聯合機率密度函數 (Joint PDF)
    7-2 二維隨機變數之函數
    7-3 條件機率密度函數
    7-4 獨立隨機變數
    7-5 多變數的變數變換
    7-6 雙變數常態分佈
    7-7 三維以上之連續型隨機變數
    附錄:重積分與座標(變數)變換

    第八章 機率不等式及中央極限定理
    8-1 機率不等式
    8-2 大數法則(Law Of Large Numbers)
    8-3 中央極限定理(Central limit theorem)

    第九章 取樣與估計
    9-1 取樣
    9-2 點估計器 (Point Estimator)
    9-3 最大可能性估計器 (Maximum-Likelihood Estimator, MLE)
    9-4 區間估計

    第十章 臆測測試(Hypothesis Testing)
    10-1 簡介
    10-2最大可能性(Maximum Likelihood, ML) 檢測器
    10-3 單邊的臆測測試
    10-4 雙邊臆測測試
    10-5 Bayes 決定法則

    第十一章 隨機程序(Random Process)導論
    11-1 隨機程序之定義
    11-2 隨機程序之分佈函數
    11-3 自相關函數及互相關函數
    11-4 高斯隨機程序(Gaussian Random Process)
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