由謝爾登M.羅斯主編的《概率論基礎教程(英文
版第9版)/華章數學原版精品繫列》通過大量的例子
繫統介紹了概率論的基礎知識及其廣泛應用，內容涉
及組合分析、條件概率、離散型隨機變量、連續型隨
機變量、隨機變量的聯合分布、期望的性質、極限定
理和模擬等。

前言
第1章 組合分析
1.1 引言
1.2 計數基本法則
1.3 排列
1.4 組合
1.5 多項式繫數
1.6 方程的整數解個數
第2章 概率論公理
2.1 引言
2.2 樣本空間和事件
2.3 概率論公理
2.4 幾個簡單命題
2.5 等可能結果的樣本空間
*2.6 概率：連續集函數
2.7 概率：確信程度的度量
第3章 條件概率和獨立性
3.1 引言
3.2 條件概率
3.3 貝葉斯公式
3.4 獨立事件
3.5 P（·|F）是概率
第4章 隨機變量
4.1 隨機變量
4.2 離散型隨機變量
4.3 期望
4.4 隨機變量函數的期望
4.5 方差
4.6 伯努利隨機變量和二項隨機變量
4.7 泊松隨機變量
4.8 其他離散型概率分布
4.9 隨機變量和的期望
4.10 分布函數的性質
第5章 連續型隨機變量
5.1 引言
5.2 連續型隨機變量的期望和方差
5.3 均勻隨機變量
5.4 正態隨機變量
5.5 指數隨機變量
5.6 其他連續型概率分布
5.7 隨機變量函數的分布
第6章 隨機變量的聯合分布
6.1 聯合分布函數
6.2 獨立隨機變量
6.3 獨立隨機變量的和
6.4 離散情形下的條件分布
6.5 連續情形下的條件分布
*6.6 次序統計量
6.7 隨機變量函數的聯合分布
*6.8 可交換隨機變量
第7章 期望的性質
7.1 引言
7.2 隨機變量和的期望
7.3 試驗序列中事件發生次數的矩
7.4 隨機變量和的協方差、方差及相關繫數
7.5 條件期望
7.6 條件期望及預測
7.7 矩母函數
7.8 正態隨機變量的*多性質
7.9 期望的一般定義
第8章 極限定理
8.1 引言
8.2 切比雪夫不等式及弱大數定律
8.3 中心極限定理
8.4 強大數定律
8.5 其他不等式
8.6 用泊松隨機變量逼近獨立的伯努利隨機變量和的概率誤差界
第9章 概率論的其他課題
9.1 泊松過程
9.2 馬爾可夫鏈
9.3 驚奇、不確定性及熵
9.4 編碼定理及熵
**0章 模擬
10.1 引言
10.2 模擬連續型隨機變量的一般方法
10.3 模擬離散分布
10.4 方差縮減技術
附錄A 部分習題答案
附錄B 自檢習題解答