我刚刚发现一本很简洁，易懂的关于概率统计与随机过程的书籍 『Introduction to probability, statistics, and random processes』，我尝试着进行翻译，一边翻译一边学习，一天翻译和学习一点。虽然，原书是以 Matlab 和 R 为主，但我尽可能借助 Python 来实现其仿真。

这部教科书包括:

• 随机实验、概率公理、条件概率和计数方法等基本概念
• 单个和多个随机变量 (离散、连续和混合), 以及矩生成函数、特征函数、随机向量和不等式
• 极限定理和收敛性
• 数学统计导论, 特别是贝叶斯和经典统计
• 随机过程包括随机信号处理、泊松过程、离散时间和连续时间马尔可夫链以及布朗运动
• 使用 MATLAB 和 R 进行仿真

我主要以项目为导向，放置在 GitHub 上，欢迎大家提出意见！
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当然，我也会加入一些自己的理解。