应用随机过程 概率模型导论 第9版

1 (p1): 第1章 概率论引论
1 (p2): 1.1 引言
1 (p3): 1.2 样本空间与事件
3 (p4): 1.3 定义在事件上的概率
5 (p5): 1.4 条件概率
8 (p6): 1.5 独立事件
10 (p7): 1.6 贝叶斯公式
12 (p8): 习题
16 (p9): 参考文献
17 (p10): 第2章 随机变量
17 (p11): 2.1 随机变量
20 (p12): 2.2 离散随机变量
21 (p13): 2.2.1 伯努利随机变量
22 (p14): 2.2.2 二项随机变量
24 (p15): 2.2.3 几何随机变量
25 (p16): 2.2.4 泊松随机变量
26 (p17): 2.3 连续随机变量
27 (p18): 2.3.1 均匀随机变量
28 (p19): 2.3.2 指数随机变量
28 (p20): 2.3.3 伽玛随机变量
29 (p21): 2.3.4 正态随机变量
30 (p22): 2.4 随机变量的期望
30 (p23): 2.4.1 离散情形
31 (p24): 2.4.2 连续情形
32 (p25): 2.4.3 随机变量的函数的期望
36 (p26): 2.5 联合分布的随机变量
36 (p27): 2.5.1 联合分布函数
39 (p28): 2.5.2 独立随机变量
40 (p29): 2.5.3 随机变量和的方差与协方差
47 (p30): 2.5.4 随机变量的函数的联合概率分布
49 (p31): 2.6 矩母函数
58 (p32): 2.7 极限定理
64 (p33): 2.8 随机过程
66 (p34): 习题
73 (p35): 参考文献
74 (p36): 第3章 条件概率与条件期望
74 (p37): 3.1 引言
74 (p38): 3.2 离散情形
78 (p39): 3.3 连续情形
80 (p40): 3.4 通过取条件计算期望
91 (p41): 3.5 通过取条件计算概率
104 (p42): 3.6 一些应用
104 (p43): 3.6.1 列表模型
105 (p44): 3.6.2 随机图
112 (p45): 3.6.3 均匀先验、波利亚坛子模型和Bose-Einstein分布
115 (p46): 3.6.4 模式的平均时间
119 (p47): 3.6.5 离散随机变量的k记录值
121 (p48): 3.7 复合随机变量的恒等式
124 (p49): 3.7.1 泊松复合分布
125 (p50): 3.7.2 二项复合分布
126 (p51): 3.7.3 与负二项随机变量有关的一个复合分布
127 (p52): 习题
141 (p53): 第4章 马尔可夫链
141 (p54): 4.1 引言
144 (p55): 4.2 C-K方程（Chapman-Kolmogorov方程）
147 (p56): 4.3 状态的分类
155 (p57): 4.4 极限概率
166 (p58): 4.5 一些应用
166 (p59): 4.5.1 赌徒破产问题
169 (p60): 4.5.2 算法有效性的一个模型
171 (p61): 4.5.3 用随机游动分析可满足性问题的概率算法
176 (p62): 4.6 在暂态停留的平均时间
178 (p63): 4.7 分支过程
181 (p64): 4.8 时间可逆的马尔可夫链
190 (p65): 4.9 马尔可夫链蒙特卡罗方法
194 (p66): 4.10 马尔可夫决策过程
197 (p67): 4.11 隐马尔可夫链
202 (p68): 习题
215 (p69): 参考文献
216 (p70): 第5章 指数分布与泊松过程
216 (p71): 5.1 引言
216 (p72): 5.2 指数分布
216 (p73): 5.2.1 定义
218 (p74): 5.2.2 指数分布的性质
223 (p75): 5.2.3 指数分布的进一步性质
229 (p76): 5.2.4 指数随机变量的卷积
231 (p77): 5.3 泊松过程
231 (p78): 5.3.1 计数过程
232 (p79): 5.3.2 泊松过程的定义
235 (p80): 5.3.3 到达间隔时间与等待时间的分布
237 (p81): 5.3.4 泊松过程的进一步性质
243 (p82): 5.3.5 到达时间的条件分布
251 (p83): 5.3.6 软件可靠性的估计
253 (p84): 5.4 泊松过程的推广
253 (p85): 5.4.1 非时齐泊松过程
259 (p86): 5.4.2 复合泊松过程
263 (p87): 5.4.3 条件（混合）泊松过程
266 (p88):…