本书内容主要集中在概率论和数理统计方面,包括它是作者近30年在概率论和数理统计方面的主要工作,解决了概率论和数理统计中五个难题,给出了十多个新概念和十多个行之有效的新方法。
样章试读
目录
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第1讲 概率论方面的研究成果 1
1.1 多个事件奇交(对称差)的定义及其性质 1
1.1.1 为介绍多个事件奇交,先介绍事件序列的极限运算 1
1.1.2 多于两个事件的对称差 3
1.2 三事件之一先发生的概率计算公式 14
1.3 彩票中获各等奖的概率计算公式 16
1.4 S矩阵、R矩阵、H矩阵定义及其应用 17
1.4.1 S矩阵及其应用 17
1.4.2 R矩阵及其应用 22
1.4.3 H矩阵及其应用 28
1.5 不同比赛规则获胜的概率计算公式 30
1.6 逐个纸上作业法 34
1.7 离散型随机变量为几何分布当且仅当它具有无记忆性 40
1.8 连续型随机变量为指数分布当且仅当它具有无记忆性 42
1.9 两个母公式 44
1.10 极值联合分布 48
1.11 一些组合公式的概率证明 53
1.11.1 由三个常见离散分布得到的组合公式 54
1.11.2 由极值分布得到的组合公式 60
1.11.3 由其他概率模型得到的组合公式 66
1.12 S不等式 70
1.13 离散型随机变量的密度函数定义及其在反演公式中的应用 71
第2讲 数理统计方面的成果 76
2.1 抽样分布定理的另一证明 76
2.2 贝叶斯定理的正规方程法证明 77
2.3 有效估计量存在唯一性充要条件定理及其应用 78
2.4 一般离散分布和超几何分布参数的极大似然估计 81
2.4.1 一般离散分布参数的极大似然估计 81
2.4.2 超几何分布参数的极大似然估计 83
2.5 求置信区间和拒绝域的待定实数法 84
第3讲 随机过程方面的成果 88
3.1 排队系统 Geo/Geo/·的平均忙期 88
3.2 排队系统 M/M/·的平均忙期 91
3.3 随机序列是伯努利随机过程的充要条件及其应用 94
3.4 随机过程是泊松过程的充要条件的另一证明及其应用 106
参考文献 114