One Thousand Exercises in Probability
G.格里梅特(Geoffrey Grimmett)、 D.斯特扎克(David Stirzaker) 世界图书出版社


附件为英文原版，附上中文目录供参考：


1 事件及其概率
   1.1 引言
   1.2 集合、事件
   1.3 概率
   1.4 条件概率
   1.5 独立性
   1.6 完备性和乘积空间
   1.7 旧题新问
   1.8 习题
  2 随机变量及其分布
   2.1 随机变量
   2.2 平均值的分布
   2.3 离散型和连续型随机变量
   2.4 旧题新问
   2.5 随机向量
   2.6 蒙特卡洛模拟
   2.7 习题
  3 离散型随机变量
   3.1 分布列
   3.2 独立性
   3.3 期望
   3.4 示性函数、匹配问题
   3.5 离散型随机变量的例子
   3.6 不独立
   3.7 条件分布与条件期望
   3.8 随机变量之和
   3.9 简单随机游动
   3.10 随机游动：样本轨道计数
   3.11 习题
  4 连续型随机变量
   4.1 概率密度函数
   4.2 独立性
   4.3 期望
   4.4 连续型随机变量的例子
   4.5 不独立
   4.6 条件分布与条件期望
   4.7 随机变量的函数
   4.8.随机变量之和
   4.9 高维正态分布
   4.10 由正态分布产生的分布
   4.11 随机样本的构造
   4.12 耦合与泊松逼近
   4.13 几何概率模型
   4.14 习题
  5 母函数及其应用
   5.1 母函数
   5.2 一些应用
   5.3 随机游动
   5.4 分支过程
   5.5 年龄相依的分支过程
   5.6 再谈期望
   5.7 特征函数
   5.8 特征函数举例
   5.9 反转定理和连续性定理
   5.10 两个极限定理
   5.11 大偏差
   5.12 习题
  6 马氏链
   6.1 马氏过程
   6.2 状态分类
   6.3 马氏链分类
   6.4 平稳分布和极限定理
   6.5 可逆性
   6.6 有限状态马氏链
   6.7 再谈分支过程
   6.8 纯生过程和泊松过程
   6.9 连续时间马氏链
   6.10 一致半群
   6.11 生灭过程和嵌入链
   6.12 特殊的过程
   6.13 高维泊松过程
   6.14 马氏链蒙特卡洛
   6.15 习题
  7 随机变量的收敛
   7.1 引言
   7.2 几种收敛
   7.3 一些辅助结论
   7.4 大数定律
   7.5 强大数定律
   7.6 重对数律
   7.7 鞅
   7.8 鞅收敛定理
   7.9 预测和条件期望
   7.10 一致可积
   7.11 习题
  8 随机过程
   8.1 引言
   8.2 平稳过程
   8.3 更新过程
   8.4 排队论
   8.5 维纳过程
   8.6 过程的存在性
   8.7 习题
  9 平稳过程
   9.1 引言
   9.2 线性预测
   9.3 自协方差和谱
   9.4 随机积分和谱表示
   9.5 遍历定理
   9.6 高斯过程
   9.7 习题
  10 更新过程
   10.1 更新过程
   10.2 极限定理
   10.3 余寿
   10.4 应用
   10.5 更新回报过程
   10.6 习题
  11 排队论
   11.1 单台服务排队系统
   11.2 M/M/1
   11.3 M/G/1
   11.4 G/M/1
   11.5 G/G/1
   11.6 交通繁忙
   11.7 排队网络
   11.8 习题
  12 鞅
   12.1 引言
   12.2 鞅差和Hoeffding不等式
   12.3 上（下）穿和收敛
   12.4 停时
   12.5 可选停时
   12.6 极大不等式
   12.7 倒鞅和连续时间鞅
   12.8 一些例子
   12.9 习题
  13 扩散过程
   13.1 引言
   13.2 布朗运动
   13.3 扩散过程
   13.4 首达时间
   13.5 反射壁
   13.6 游弋和布朗桥
   13.7 随机微积分
   13.8 伊滕积分
   13.9 伊滕公式
   13.10 期权定价
   13.11 穿越概率和位势
   13.12 习题
  参考文献
  索引

One_thousand_exercises_in_probability.pdf
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