本書是在MIT開設概率論入門課程的基礎上編寫的,內容全面,例題和習題豐富,結構層次性強,能夠滿足不同讀者的需求。書中介紹了概率模型、離散隨機變量和連續隨機變量、多元隨機變量以及極限理論等概率論基本知識,還介紹了矩母函數、條件概率的現代定義、獨立隨機變量的和、最小二乘估計等高級內容。
本書可作為所有高等院校概率論入門的基礎教程,也可作為有關概率論方面的參考書。
Dimitri P. Bertsekas美國工程院院士,IEEE會士。1971年獲MIT電子工程博士學位。長期在MIT執教,曾獲得2001年度美國控制協會J. Ragazzini教育獎。其研究領域涉及優化、控制、大規模計算、數據通信網絡等,許多研究具有開創性貢獻。着有Nonlinear
Programming等十余部教材和專着,其中許多被MIT等名校用作研究生或本科生教材。
John N. Tsitsiklis美國工程院院士,IEEE會士,MIT教授。分別於1980年、1981年、1984年在MIT獲得學士、碩士、博士學位。他的研究成果頗豐,已發表學術論文上百篇。