本書是在MIT開設(shè)概率論入門課程的基礎(chǔ)上編寫的，內(nèi)容全面、例題和習(xí)題豐富、結(jié)構(gòu)層次性強(qiáng)，能夠滿足不同讀者的需求。書中介紹了概率模型、離散隨機(jī)變量和連續(xù)隨機(jī)變量、多元隨機(jī)變量，以及極限理論等概率論基本知識(shí)，還介紹了矩母函數(shù)、條件概率的現(xiàn)代定義、獨(dú)立隨機(jī)變量的和、最小二乘估計(jì)等高級(jí)內(nèi)容。

本書可作為所有高等院校概率論入門的基礎(chǔ)教程，也可作為有關(guān)概率論方面的參考書。

Dimitri P. Bertsekas，美國(guó)工程院院士，IEEE會(huì)士。1971年獲MIT電子工程博士學(xué)位。長(zhǎng)期在MIT執(zhí)教，曾獲得2001年度美國(guó)控制協(xié)會(huì) J. Ragazzini 教育獎(jiǎng)。研究領(lǐng)域涉及優(yōu)化、控制、大規(guī)模計(jì)算、數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)等，許多研究具有開創(chuàng)性貢獻(xiàn)。著有 Nonlinear Programming 等十余部教材和專著，其中許多被MIT等名校用作研究生或本科生教材。

John N. Tsitsiklis，美國(guó)工程院院士，IEEE會(huì)士，MIT教授。分別于1980年、1981年、1984年在MIT獲得學(xué)士、碩士、博士學(xué)位。已發(fā)表學(xué)術(shù)論文上百篇。