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具体描述
Explores ideas of probability and the different philosophical approaches to it
Provides a brief account of the history of development of probability theory
Considers the work of some of the big players; from Galileo and Pascal to Bayes, Laplace, Poisson, and Markov
Discusses a wide range of applications of probability theory in science, economics, and a variety of other contexts
Part of the bestselling Very Short Introductions series - over five million copies sold worldwide
Making good decisions under conditions of uncertainty - which is the norm - requires a sound appreciation of the way random chance works. As analysis and modelling of most aspects of the world, and all measurement, are necessarily imprecise and involve uncertainties of varying degrees, the understanding and management of probabilities is central to much work in the sciences and economics.
In this Very Short Introduction, John Haigh introduces the ideas of probability and different philosophical approaches to probability, and gives a brief account of the history of development of probability theory, from Galileo and Pascal to Bayes, Laplace, Poisson, and Markov. He describes the basic probability distributions, and goes on to discuss a wide range of applications in science, economics, and a variety of other contexts such as games and betting. He concludes with an intriguing discussion of coincidences and some curious paradoxes.
Readership: General readers interested in popular mathematics. A useful introduction to a fundamentally important topic for students of mathematics and science.
作者简介
John Haigh, Reader in Statistics, University of Sussex
John Haigh is a mathematics tutor at the University of Sussex and has written many papers on probability. He is the author of three books, including Taking Chances (OUP, 2003).
目录信息
2: The workings of probability
3: Historical sketch
4: Chance experiments
5: Making sense of probabilities
6: Games people play
7: Applications in science and operations research
8: Other applications
9: Curiosities and dilemmas
Appendix - Answers to questions posed
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
《Probability》这本书是一次真正意义上的智力冒险。作者以一种引导性的方式，将我带入了一个充满未知与可能性的世界。他对概率的定义，以及不同类型概率模型的构建，都展现了其深刻的理解。我尤其赞赏作者在讲解条件概率时，所使用的那些贴近生活又发人深省的例子，比如医疗诊断的准确率，或者交通堵塞的预测，这些都让我们看到概率在日常生活中的实际应用。书中关于随机变量的讨论，从离散到连续，再到多维随机变量，都进行了细致的阐述。尤其是对多元正态分布的讲解，让我对高维数据中的相关性和依赖性有了更深刻的认识。作者对随机过程的介绍，如随机游走和布朗运动，揭示了事物随时间演变的概率性规律，这为理解物理、金融等领域的复杂系统提供了重要的理论基础。本书的逻辑结构如同精妙的建筑，每一部分都与整体紧密相连，从基础概念到高级理论，层层递进，浑然一体。作者的叙述方式非常具有吸引力，他总能在最恰当的时机引入新的概念，并用清晰的解释和丰富的例子来支持它们。这本书不仅提升了我对概率论的理解，更重要的是，它教会了我如何用一种更具批判性和分析性的眼光去看待世界。
评分《Probability》这本书犹如一位经验丰富的向导，引领我穿越了概率论的幽深迷宫。作者并没有采用枯燥的说教方式，而是通过引人入胜的叙述和层层递进的讲解，逐步揭示了概率的魅力。他对样本空间、事件以及概率测度的定义，为我构建了理解概率的坚实框架。而对条件概率和独立性的深入探讨，更是让我明白了在不确定环境中进行推理的艺术。书中对随机变量及其各种分布的介绍，如均匀分布、指数分布、卡方分布等，都经过了精心的设计，它们不仅仅是数学公式的集合，更是理解世界万象的有力工具。作者通过大量的生活化例子，比如彩票的中奖概率，或者掷骰子的可能性，将这些抽象的概念具象化，让我能够轻松地理解它们。尤其让我印象深刻的是，他对期望值和方差的讲解，它不仅揭示了随机变量的集中趋势，更重要的是，它量化了结果的不确定性，这对于风险评估和决策制定至关重要。本书的结构安排非常巧妙，从最基础的概率概念出发，逐步过渡到更复杂的随机过程，整个知识体系的构建逻辑清晰，循序渐进。通过阅读这本书，我不仅掌握了解决概率问题的基本方法，更重要的是，我学会了一种更加理性、更加审慎地面对不确定性的思维方式。
评分《Probability》这本书给我最深刻的印象，是它在追求数学严谨性的同时，并没有牺牲其可读性和趣味性。作者对于概率基本公理的阐述，不仅仅是形式上的定义，更是对概率这一概念背后思想的梳理。他通过对独立性、期望值、方差等核心概念的反复强调和多角度解读，帮助我建立了扎实的理论基础。尤其让我印象深刻的是，书中关于概率分布的介绍，从二项分布到正态分布，再到指数分布和伽马分布，作者不仅清晰地阐述了它们的数学性质，更重要的是，他深入挖掘了它们在统计学、工程学、生命科学等各个领域的广泛应用。他没有简单地罗列公式，而是通过大量的案例分析，让我们理解这些分布是如何被用来建模和预测现实世界的现象的。例如，他关于泊松分布在描述单位时间内事件发生次数的解释，以及对指数分布在描述两次事件发生间隔时间的阐述，都让我对这些模型有了更直观的认识。本书的行文风格非常流畅，作者的语言简洁明了，即使是对于一些比较复杂的数学推导，也能做到清晰易懂。我认为这本书的最大价值在于，它能够真正激发读者对概率论的兴趣，并引导他们进行更深入的探索。
评分这次有幸拜读了《Probability》这本学术巨著，感觉就像是踏入了一个浩瀚而又精密的数学宇宙。从最初的概率基本概念，例如事件、样本空间、概率的公理化定义，作者就展现出了极高的驾驭能力。他并没有止步于简单的 enumeration，而是深入浅出地剖析了古典概率、几何概率等不同类型，并用大量生动形象的例子来解释这些抽象的理论。尤其是关于条件概率和独立性的讨论，作者通过模拟实际生活中的种种情境，比如天气预报的准确性，或者一项新药物的疗效评估，让我们深刻理解了“已知”信息如何影响我们对未知结果的判断。本书在讲解贝叶斯定理时，更是将概率的推理能力提升到了一个全新的高度，它不仅仅是一个公式，更是连接已知与未知的桥梁，作者对此的阐述，让我重新审视了信息更新和信念修正的逻辑过程。此外，书中对随机变量及其分布的介绍，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、指数分布等，都进行了严谨而又易于理解的论述。作者并没有简单罗列它们的性质，而是深入挖掘了它们在不同领域的应用，从抛硬币的次数到设备故障的频率，再到等待时间的模型，这些分布的背后都蕴含着深刻的概率规律，而作者正是那个引人入胜的向导，带领我们一步步揭开这些规律的面纱。整本书的逻辑线索清晰，从最基础的概念逐步推演到更复杂的理论，让我感觉知识的构建是层层递进、浑然一体的。
评分阅读《Probability》这本书，就像是在进行一场精密的思维体操。作者以一种严谨而又富有洞察力的方式，带领我们探索了概率世界的奥秘。从对“随机”这一概念的哲学式探讨，到对各种概率分布的细致分析，无不展现出作者深厚的学术功底。书中对于独立事件和相关事件的区分，以及如何计算联合概率和边缘概率，都进行了非常清晰的阐述。尤其让我印象深刻的是关于马尔可夫链的介绍，它揭示了系统在不同状态之间转移的概率规律，以及如何预测系统未来的长期行为。作者通过模拟各种状态转移过程，比如天气变化、金融市场波动，让我们直观地理解了马尔可夫链的应用价值。此外，对中心极限定理的深入剖析，让我明白了为什么很多自然现象和统计数据都呈现出正态分布的特征，这是概率论中最具普遍性和解释力的定理之一，作者对此的讲解，简直是艺术级别的。本书的结构也非常合理，从最基础的概率模型开始，逐步引入随机变量、期望、方差，再到更复杂的随机过程，知识体系的构建非常完整。通过阅读这本书，我不仅掌握了解决概率问题的工具，更重要的是，我学会了一种严谨的、基于数据的思考方式，这对于我在其他领域的研究和决策都将产生深远的影响。
评分《Probability》这本书给我的感觉，与其说是一本教材，不如说是一场关于不确定性思考的深度对话。作者以一种非常人性化的方式，引导读者去理解概率的本质。他没有上来就抛出大量的公式和定理，而是从一些日常生活中我们司空见惯却又从未深入思考的现象入手。比如，为什么我们会觉得“幸运”？这背后隐藏着怎样的概率规律？书中对随机事件的描述，以及如何量化这些事件发生的可能性，都经过了细致的推敲。尤其是对“概率”这个词本身的理解，作者从主观概率和客观概率的角度进行了区分，这对于我们理解某些不确定性的来源至关重要。当我读到关于大数定律的部分时，我被它所揭示的宏观稳定性深深震撼。无数次的随机实验，最终汇聚成一股稳定而可预测的力量，这让我对“随机”有了全新的认识——它并非杂乱无章，而是隐藏着内在的秩序。书中关于期望值和方差的讲解，更是将我们对随机变量的理解提升到了一个新的层次，它们不仅告诉我们平均情况，更揭示了结果的离散程度。通过大量的例子，我学会了如何利用这些工具来分析投资风险、评估产品质量，甚至预测市场趋势。这本书的优点在于，它始终没有脱离实际应用，即使是最抽象的数学概念，作者也能找到它们在现实世界中的对应，这种“学以致用”的体验，让我觉得学习过程充满了意义和乐趣。
评分《Probability》这本书为我打开了一扇全新的思考之门。作者以一种极其耐心和深入的方式，带领我探索了概率的奇妙世界。他对随机变量的分类，以及各种概率分布的性质和应用，都进行了细致而全面的介绍。我尤其喜欢他对泊松分布和指数分布的讲解，它们分别描述了单位时间内事件发生的次数以及两次事件发生的时间间隔，这些模型在许多领域都有着广泛的应用，例如通信系统的性能分析、金融市场的波动建模等。作者通过大量的实例，让我深刻理解了这些数学工具的实际意义。书中关于蒙特卡洛方法的介绍，更是让我见识到了如何利用随机抽样来解决复杂问题，这是一种非常强大且灵活的计算技术，作者对其原理和应用进行了清晰的阐述。本书的逻辑非常严谨，从最基础的概率概念出发，逐步构建起一个完整的概率理论体系，每一个概念的引入都有其必然性，并且与其他部分紧密相连。作者的文笔流畅，叙事条理清晰，即使是对于一些晦涩的数学概念，也能用通俗易懂的语言来解释，使得整个阅读过程充满愉悦和收获。这本书不仅仅是一本学习概率论的教材，更是一本培养理性思维和解决问题能力的指南。
评分《Probability》这本书给我带来的启示，远不止于对数学知识的学习。它更像是一本关于如何理性思考和决策的指南。作者在讲解概率的概念时，并没有回避其内在的哲学性，而是鼓励读者去思考“可能性”是如何被我们感知和量化的。他对“期望值”的解释，不仅仅是数学上的计算，更是关于我们在不确定性面前如何权衡收益和风险。书中对统计推断的初步介绍，比如如何从样本数据中估计总体参数，如何进行假设检验，都为我们理解数据驱动的决策过程打下了基础。尤其让我感到惊艳的是，作者在介绍一些复杂的概率模型时，会巧妙地引用历史上的案例，比如赌博中的策略，或者保险业的定价模型，这让抽象的数学概念变得鲜活而有血有肉。他对泊松过程的讲解，则为我们理解一段时间内事件发生的规律提供了一个有力的工具，从客户服务的请求频率到通信网络中的数据包到达，都有它的身影。整本书在叙事上有一种独特的节奏感，它不会让你觉得枯燥乏味，反而会让你沉浸在对概率世界的探索之中。这本书的语言流畅，表达清晰，即使是对于一些复杂的概念，作者也能用通俗易懂的方式解释清楚，这对于像我这样的非专业读者来说，是非常宝贵的。
评分《Probability》这本书是一次令人振奋的智力探险。作者以一种独特的视角，引导读者去理解概率世界的复杂性与规律性。他从最基础的概率定义开始，逐步深入到更复杂的随机变量和随机过程。我对书中关于贝叶斯定理的讲解尤为欣赏，它不仅揭示了如何根据新的证据更新我们的信念，更重要的是，它提供了一种在信息不完全的情况下进行有效推理的框架。作者通过大量实际案例，比如疾病诊断的准确率，或者广告投放的有效性，让我们看到贝叶斯方法在实际应用中的强大力量。此外，书中对中心极限定理的阐述，更是让我对现实世界中许多现象（如测量误差、人群身高分布）为何呈现正态分布有了深刻的理解，这是概率论中最具普适性的定理之一，作者的讲解清晰而深刻。本书的结构设计非常出色，从概率的基本原理到更高级的统计推断，知识的传递过程自然而流畅，没有丝毫的突兀感。作者的语言风格非常吸引人，他总能用最恰当的比喻和最生动的语言来解释最复杂的概念，使得学习过程充满乐趣。阅读这本书，不仅提升了我对概率论的认识，更重要的是，它培养了我一种严谨的、基于证据的思考习惯，这对于我未来的学习和工作都将大有裨益。
评分《Probability》这本书是一次深刻的思想洗礼。作者以一种极其严谨而又充满智慧的方式，引领我进入了概率的殿堂。他对概率测度、条件概率以及独立性概念的深入剖析，为我构建了理解不确定性世界的基石。书中对各种概率分布的介绍，如均匀分布、正态分布、指数分布以及它们之间的关系，都进行了细致的阐述。我尤其赞赏作者在讲解中心极限定理时所采用的方法，它不仅清晰地解释了为何许多自然现象都倾向于呈现正态分布，更重要的是，它揭示了随机性背后隐藏的规律性。作者通过大量的数据分析案例，让我看到了概率论在实际问题中的强大应用能力，从金融市场的风险评估到医疗诊断的准确性，概率无处不在。本书的结构设计非常精妙，知识的呈现循序渐进，层层深入，使得学习过程既富有挑战性，又不至于令人望而却步。作者的语言风格非常吸引人，他总能用最生动形象的比喻来解释最抽象的概念，使得学习过程充满乐趣。阅读这本书，不仅提升了我对概率论的理解，更重要的是，它培养了我一种严谨的、基于数据和逻辑的思维方式，这对于我在任何领域进行深入研究都将是极其宝贵的财富。
评分在這套書裡算是很差的一本了。
评分在這套書裡算是很差的一本了。
评分interesting examples. and very brief introductions. But I'm still not familiar with the concepts of various kinds of distribution. like poisson, binomial...etc. so more specific more detailed more technique books are in need.
评分在這套書裡算是很差的一本了。
评分interesting examples. and very brief introductions. But I'm still not familiar with the concepts of various kinds of distribution. like poisson, binomial...etc. so more specific more detailed more technique books are in need.
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