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Probability Distributions Related to Gaussian Random Variables...

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简介:
本文探讨了与高斯随机变量相关的概率分布,分析其性质并讨论它们在统计学和工程中的应用。 Probability Distributions Involving Gaussian Random Variables 这本书探讨了与高斯随机变量相关的概率分布。

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  • Probability Distributions Related to Gaussian Random Variables...
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    本文探讨了与高斯随机变量相关的概率分布,分析其性质并讨论它们在统计学和工程中的应用。 Probability Distributions Involving Gaussian Random Variables 这本书探讨了与高斯随机变量相关的概率分布。
  • Probability, Random Variables and Stochastic Processes (3rd Edition) PDF Part...
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    《Probability, Random Variables and Stochastic Processes》(第3版)是一本深入探讨概率论、随机变量与随机过程的经典教材,适用于电子工程和通信等领域。 《概率论,随机变量与随机过程》第三版是一本在统计学和数学领域内广受推崇的经典教材,深入探讨了概率理论、随机变量以及随机过程的基础知识。本书由著名的数学家和教育家编写,旨在为学生及研究人员提供扎实的概率论和随机过程的理论基础。 书中首先介绍基本概念如样本空间、事件、概率定义及其性质,并涵盖古典概率、几何概率、条件概率与贝叶斯定理等内容。这些基础知识帮助我们理解和处理生活中的不确定性和随机性问题,例如天气预测或人口增长模型等实际应用案例。此外,《概率论,随机变量与随机过程》还介绍了公理化体系来确保理论的严谨性。 本书深入讲解了连续和离散两种类型的随机变量及其分布特征:正态、均匀及二项分布属于前者;泊松分布在后者中尤为突出。书中详细解释了期望值、方差以及标准偏差等统计量,这些度量指标有助于评估随机变量的变化趋势与波动程度。 作为研究随机现象随时间演变的数学工具,随机过程广泛应用于物理学、工程学和经济学等领域。例如布朗运动用于描述金融市场中的股票价格变化;马尔科夫链则被用来预测状态转移系统的未来走向(如天气预报或网络路由)。《概率论,随机变量与随机过程》第三版可能会引入更多现代应用领域的内容,包括但不限于随机微积分、大数定律和中心极限定理。这些理论对于理解复杂系统的行为至关重要。 此外,《概率论,随机变量与随机过程》还可能探讨了诸如随机矩阵理论、动力学系统及优化问题等内容,在信息科学、网络理论以及生物学等领域具有广泛的应用价值。无论你是数学专业的学生还是对研究随机现象感兴趣的工程师,这本书都能为你提供深入理解这一领域所需的数学工具,并且PDF部分1已经涵盖了足够丰富的知识内容来引导读者踏入这个深奥而引人入胜的研究方向。
  • Engineering Probability, Statistics, and Random Processes 4e
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    《工程概率、统计与随机过程(第4版)》一书深入浅出地介绍了概率论、数理统计以及随机过程的基本理论和应用方法,特别适用于工程专业的学生及从业人员。 《Probability, Statistics, and Random Processes for Engineers 4e》是一本针对工程学科学生在概率论、统计学以及随机过程方面提供深入教育的教材。本书由Henry Stark与John W. Woods共同编写,是该领域的权威之作。 ### 一、概率论基础 #### 1.1 随机实验与样本空间 - **定义**: 随机实验是指结果不能事先确定的实验,而所有可能的结果集合称为样本空间。 - **例子**: 如抛硬币实验中的样本空间为{正面, 反面}。 #### 1.2 事件与概率 - **事件**: 是样本空间的一个子集。 - **概率**: 表示某个事件发生的可能性大小。 - **古典概率**: 当所有可能的结果出现的机会相等时,某事件的概率可以用该事件包含的样本点数目除以总的样本点数目来计算。 #### 1.3 条件概率与独立性 - **条件概率**: 给定一个事件已经发生的情况下,另一个事件发生的概率。 - **独立事件**: 如果两个事件的发生互不影响,则称这两个事件是相互独立的。 ### 二、随机变量及其分布 #### 2.1 随机变量的概念 - **定义**: 随机变量是从样本空间到实数集的一个映射函数。 - **分类**: 包括离散型和连续型随机变量。 #### 2.2 分布函数与密度函数 - **分布函数**: 描述随机变量取值小于等于某个特定数值的概率。 - **概率密度函数**: 对于连续性随机变量,其概率可以通过在该点的密度曲线下面积来表示。 #### 2.3 数学期望与方差 - **数学期望**: 表示长期观察下随机变量平均可能取得的值。 - **方差**: 描述了随机变量取值相对于它的均值波动的程度。 ### 三、多维随机变量 #### 3.1 联合分布与边缘分布 - **联合分布**: 描述多个随机变量同时出现的概率分布情况。 - **边缘分布**: 是从联合概率中推导出单一随机变量的可能取值和相应概率。 #### 3.2 相关性与独立性 - **相关系数**: 衡量两个随机变量之间线性关系强度的一个指标。 - **独立事件**: 如果两个随机变量的联合分布等于各自边缘分布相乘,则它们是相互独立的。 ### 四、大数定律和中心极限定理 #### 4.1 大数定律 - **弱大数法则**: 随着样本数量增加,样本平均值会趋向于总体均值。 - **强大数法则**: 几乎可以肯定地随着观察次数的增多, 样本均值接近总体期望。 #### 4.2 中心极限定理 - **中心极限定律**: 对任何具有有限方差且相互独立同分布的随机变量序列,当样本量足够大时,其平均数将趋近于正态分布形态。 ### 五、统计推断 #### 5.1 参数估计 - **方法**: 包括矩法和极大似然法。 - **评价标准**: 如无偏性及有效性等。 #### 5.2 假设检验 - **基本思想**: 根据样本信息判断原假设是否成立。 - **步骤**: 提出零假说与备选假说、选择显著水平、构造统计量用于测试等。 ### 六、随机过程 #### 6.1 定义与分类 - **定义**: 随机过程是指随时间变化的连续或离散变量序列。 - **分类**: 如平稳性过程和马尔可夫链等特殊类型的过程。 #### 6.2 特性分析 - **自相关函数**: 描述随机过程中不同时间段取值的相关程度。 - **功率谱密度**: 表达了随机信号能量或功率在频率域中的分布特点。 此书全面涵盖了工程师所需掌握的概率论、统计学及随机过程的基础知识与高级理论,对于理解和应用这些概念解决实际工程问题具有重要的指导意义。
  • Random to Derandom
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    Random to Derandom探讨了从随机化技术到确定性算法的转变过程,涵盖去随机化的原理与应用,旨在减少对随机性的依赖,提高计算效率和可靠性。 通信中的加扰/解扰算法使用FPGA源代码实现,采用Verilog HDL语言编写,并包含测试程序。
  • Probability and Random Processes Solutions for ECE Engineers
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    本书提供概率论与随机过程在电气及计算机工程领域中的解答,旨在帮助工程师理解和应用相关理论解决实际问题。 《Probability And Random Processes For Electrical And Computer Engineers》一书的作者是John A. Gubner,该书由剑桥大学出版社出版。关于这本书习题的答案可以参考相关资料或寻求学术讨论平台的帮助。
  • An Introduction to Probability, 9th Edition
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    本书是概率论的经典教材,第9版在保持原有风格的基础上进行了更新。书中详细介绍了概率的基本概念、理论及应用,并包含大量例题和习题,适合初学者和专业人士参考学习。 《概率论入门》,第九版,Sheldon Ross, 南加州大学出版社,2014年,第484页。
  • An Introduction to Probability: Volume 9
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    本书为《概率导论》第九版,系统地介绍了概率理论的基础知识和应用技巧,适合初学者及自学者参考使用。 《概率论基础教程》第9版的英文版本可以转换为其他格式(如dujv到其他格式)。
  • Introduction to Probability Models Solutions [10th Edition]
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    本书为《概率模型》第十版的答案解析,提供了丰富的习题解答和案例分析,帮助读者深入理解概率论及其应用。 Solutions to Introduction to Probability Models, 10th Edition by Ross
  • An Introduction to the Technique of Event-Related Potentials PDF
    优质
    本书《事件相关电位技术入门》PDF版为读者提供了对大脑在特定刺激下的即时反应进行研究的方法和理论基础,是认知神经科学领域的重要工具书。 《事件相关电位基础》是由Steven J. Luck编写的经典ERP实验指导书《An Introduction to the Event-Related Potential Technique》的中文版,由范思陆翻译,并于2009年由华东师范大学出版社出版。
  • Ross - Introduction to Probability Models - Elsevier...
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    《Introduction to Probability Models》是由Sheldon M. Ross编著的一本概率论经典教材,由Elsevier出版社出版。该书系统地介绍了概率模型的基本理论和应用实例。 Ross, Sheldon M. - Introduction to Probability Models - Elsevier Academic Press - 9th Edition - 2007