Ten Great Ideas about Chance pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
In the sixteenth and seventeenth centuries, gamblers and mathematicians transformed the idea of chance from a mystery into the discipline of probability, setting the stage for a series of breakthroughs that enabled or transformed innumerable fields, from gambling, mathematics, statistics, economics, and finance to physics and computer science. This book tells the story of ten great ideas about chance and the thinkers who developed them, tracing the philosophical implications of these ideas as well as their mathematical impact.
Persi Diaconis and Brian Skyrms begin with Girolamo Cardano, a sixteenth-century physician, mathematician, and professional gambler who helped develop the idea that chance can actually be measured. They describe how later thinkers showed how the judgment of chance can also be measured, how frequency is related to chance, and how chance, judgment, and frequency could be unified. Diaconis and Skyrms explain how Thomas Bayes laid the foundation of modern statistics, and they explore David Hume’s problem of induction, Andrey Kolmogorov’s general mathematical framework for probability, the application of computability to chance, and why chance is essential to modern physics. A final idea—that we are psychologically predisposed to error when judging chance—is taken up through the work of Daniel Kahneman and Amos Tversky.
Complete with a brief probability refresher, Ten Great Ideas about Chance is certain to be a hit with anyone who wants to understand the secrets of probability and how they were discovered.
作者简介
Persi Diaconis is the Mary V. Sunseri Professor of Statistics and Mathematics at Stanford University and the coauthor of Magical Mathematics: The Mathematical Ideas That Animate Great Magic Tricks (Princeton).
Brian Skyrms is Distinguished Professor in the Department of Logic and Philosophy at the University of California, Irvine, and Professor of Philosophy at Stanford University. His books include From Zeno to Arbitrage.
目录信息
读后感
本书的阅读会为普通读者带来比较大的挑战。 书名大概是为了蹭N堂极简xx课的热度，因此被翻译成了10堂极简概率课！ 但是拿到手翻了翻就一脸懵逼了！ 这一点儿也不极简啊！！！ 原书是这一本：概率论的10个伟大思想 [Ten Great Ideas about Chance] 作者在前言中是这样写的 这本...
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评分 评分 评分本书的阅读会为普通读者带来比较大的挑战。 书名大概是为了蹭N堂极简xx课的热度，因此被翻译成了10堂极简概率课！ 但是拿到手翻了翻就一脸懵逼了！ 这一点儿也不极简啊！！！ 原书是这一本：概率论的10个伟大思想 [Ten Great Ideas about Chance] 作者在前言中是这样写的 这本...
用户评价
“囚徒困境”与“纳什均衡”的讨论，将概率思维延伸到了博弈论的领域。我一直对人与人之间的合作与竞争感到着迷，而这本书则提供了一个严谨的框架来分析这些复杂的社会互动。作者通过对“囚徒困境”这一经典博弈模型的详细剖析，揭示了在个人理性和集体利益之间存在的张力。我非常赞同书中关于“重复博弈”和“合作策略”的探讨，它解释了为何在现实生活中，合作往往比一次性的背叛更能带来长远的利益。书中的例子，比如国际关系中的军备竞赛，或者商业市场中的价格战，都生动地展示了博弈论的实际应用。作者还介绍了“纳什均衡”的概念，它描述了在博弈中，所有参与者都选择了最优策略，并且没有任何人可以通过单方面改变策略来获得更好的结果的状态。这让我对“理性”的定义有了更深的思考，因为在某些情况下，理性的选择可能导致一个次优的整体结果。这本书让我认识到，理解博弈论，对于我们在工作、生活以及社会交往中做出更明智的决策至关重要。它教会我如何预测他人的行为，如何设计能够鼓励合作的机制，以及如何在竞争中找到共赢的解决方案。
评分“贝叶斯定理”的讲解，可以说是我阅读过程中最令人兴奋的部分之一。作者没有直接抛出枯燥的公式，而是从经典的“蒙提霍尔问题”入手，逐步引导读者理解如何根据新的证据更新我们对事件发生概率的认知。我曾不止一次地在观看电视节目时被类似的问题困扰，而这本书提供了一个清晰而逻辑严密的解释。书中的许多例子都极具启发性，比如如何利用病人的症状来推断其患病的概率，或者如何在信息不断更新的情况下调整对某个投资项目的看法。作者强调了“先验概率”和“后验概率”的区别，以及在信息不对称的情况下，如何通过贝叶斯更新来优化决策。这让我想到了很多需要不断学习和适应的环境，比如学习新技能、适应新的工作岗位，甚至是进行科学研究。贝叶斯定理提供了一种系统性的方法，帮助我们逐步逼近真相，减少主观偏见的影响。我甚至开始尝试将这种思维方式应用到我个人的生活决策中，比如在评价一个新产品时，我会思考自己最初的看法，以及有哪些新的信息可以用来修正它。这是一种非常强大且实用的思维工具，它让我变得更加理性、更加客观，也更加善于从不确定性中发掘可能性。
评分“统计推断”的艺术，是理解不确定性并做出决策的关键。我一直认为统计学不仅仅是关于数字和公式，更是一门关于如何从数据中提取信息、并对未知世界做出推断的学问。这本书详细地介绍了统计推断的两种主要方法：“参数估计”和“假设检验”。我非常赞同书中关于“置信区间”的解释，它为我们提供了一个衡量估计值不确定性的可靠区间。书中的例子，比如通过调查样本来估计全国人口的平均身高，或者通过临床试验来检验新药的有效性，都生动地展示了统计推断在科学研究和实际应用中的重要性。作者还深入探讨了“p值”的含义及其局限性，以及如何避免过度解读统计显著性。这让我对如何科学地解读统计结果有了更清晰的认识。它教会我，在面对数据时，要保持审慎的态度，理解结论的局限性，并始终关注数据的可靠性和推断的合理性。这种严谨的科学态度，对于我们在信息泛滥的时代做出明智的判断至关重要。
评分“随机过程”的探讨，将概率思维推向了更为动态的领域。我一直对事物随时间变化的规律很感兴趣，而这本书则提供了一个强大的框架来分析这些过程。作者从简单的“泊松过程”开始，逐步介绍了各种复杂的随机过程，比如“布朗运动”的推广，以及“马尔可夫链”在连续时间中的应用。我非常喜欢书中对“随机微分方程”的介绍，它能够用来描述许多物理、工程和金融领域的现象，比如粒子在液体中的扩散，或者股票价格的随机波动。书中的案例，比如对通信系统中噪声的分析，或者对生物种群数量变化的建模，都让我看到了随机过程在实际应用中的广泛性。作者还深入探讨了“平稳性”和“遍历性”等概念，它们帮助我们理解随机过程的统计性质，并对其进行预测。这让我意识到，许多我们认为是随机的现象，其实背后都有着复杂的概率规律在起作用。它不仅拓宽了我的知识视野，更让我对如何分析和理解动态系统有了更深刻的认识。我开始尝试将这些工具应用到我对日常生活现象的观察中，比如分析人流的动态变化，或者追踪社交媒体信息的传播路径。
评分“频率学派”与“贝叶斯学派”的争论，为理解概率的本质提供了两种不同的视角。我一直对“概率”这个概念感到好奇，它究竟是我们客观世界固有的属性，还是我们主观认知的一种表达？这本书清晰地阐述了这两种主要的概率解释方法。频率学派强调概率是事件在大量重复试验中出现的频率，而贝叶斯学派则认为概率是我们对事件发生可能性的信念程度，并且可以根据新的信息不断更新。书中的例子，比如抛硬币的频率和对天气预报的信任程度，生动地说明了这两种方法的区别。我特别喜欢书中关于“先验知识”和“数据证据”在贝叶斯推断中的作用的描述，它揭示了我们如何通过结合主观信念和客观数据来做出更合理的判断。作者还讨论了这两种学派在统计推断和模型选择上的差异，以及它们各自的优缺点。这让我意识到，理解不同学派的观点，对于我们批判性地评估统计结论，以及在研究和决策中选择合适的方法至关重要。它不仅让我对概率有了更深的理解，也让我对科学认识的演进过程有了更清晰的认识。
评分“混沌理论”的引入，为本书增添了一抹神秘而迷人的色彩。我一直对“蝴蝶效应”这个词感到好奇，而这本书则用严谨的科学语言，解释了它背后隐藏的复杂动力学原理。作者用生动的比喻，比如天气预报的局限性，或者股票市场的波动性，来说明即使是很小的初始差异，也可能在复杂系统中引发巨大的变化。我特别喜欢书中关于“吸引子”的描述，它展示了混沌系统并非完全随机，而是存在着某种内在的结构和模式。书中的图示，比如“洛伦兹吸引子”，更是将抽象的数学概念可视化，让我直观地感受到混沌之美。作者还探讨了混沌理论在物理学、生物学、甚至社会科学中的应用，比如对生态系统演变的研究，或者对金融市场波动的预测。这让我对“不可预测性”有了更深的理解，它并非意味着完全的无序，而是在看似混乱的表象下，隐藏着复杂的决定性规律。这种认识，让我对那些难以把握的现象，比如人生的际遇，有了更加平和的心态。它教会我，在拥抱不确定性的同时，也要努力去理解事物背后可能存在的规律，并从中找到应对之道。
评分这本书的出版，无疑在众多以概率和统计为主题的书籍中，为读者们打开了一扇别样的窗户。我迫不及待地翻阅，期望能从中汲取智慧，理解那些看似模糊不清的“运气”背后隐藏的深刻逻辑。 开篇就深入探讨了“随机游走”的概念，这让我对日常生活中许多看似不可预测的现象有了全新的认识。作者用生动的比喻，将复杂的数学模型转化为易于理解的图像，例如描述一个醉汉在街道上摇摇晃晃地前进，每一步的方向都是随机的。然而，即使是这种看似混乱的运动，其长期行为却有着惊人的规律性。书中有大量的篇幅详细解析了马尔可夫链如何捕捉这种“无记忆性”的特性，以及它在物理学、生物学乃至金融领域的广泛应用。我尤其对其中关于布朗运动的描述印象深刻，它不仅解释了微观粒子为何会产生看似杂乱无章的运动，更暗含了热力学第二定律的影子，让物理学的宏大叙事与概率论的精妙巧妙地融合。书中引用的历史案例，如统计学家对人口迁移模式的研究，也让我看到了理论如何与实际问题相结合，解决现实世界的挑战。读到这里，我仿佛置身于一个由无数概率交织而成的宏大网络之中，对事物的演变有了更加立体和深入的理解。它不仅仅是关于数学的介绍，更是一种看待世界的方式的启迪，让我开始审视那些被我们习惯性地归咎于“运气”的事件，尝试用更理性的视角去分析它们产生的可能性和潜在的模式。
评分“信息熵”的概念，是这本书中另一个让我耳目一新之处。我一直认为“熵”是一个与物理学相关的概念，但作者却巧妙地将其引入概率论，用来衡量信息的不确定性。我非常喜欢书中关于“香农熵”的解释，它不仅为我们理解信息的价值提供了一个量化的标准，也为信息传输和压缩提供了理论基础。通过对不同信息源的熵值进行比较，我们可以直观地感受到哪些信息更加“随机”和“难以预测”，从而更好地理解它们的含义。书中的例子，比如如何衡量一句话的“信息量”，或者如何设计更有效的信息编码方案，都让我对信息有了更深的理解。作者还探讨了熵与机器学习的关系，以及在训练模型时如何利用熵来评估模型的性能。这让我意识到，在人工智能飞速发展的今天，理解信息熵的重要性不言而喻。它不仅仅是数学上的概念，更是理解这个信息爆炸时代的一把钥匙。我开始思考，在日常生活中，我们如何才能更有效地获取和处理信息，如何才能从海量的数据中提取出有用的知识，减少无效信息的干扰。这本书为我提供了一个全新的视角，去审视我们身边的各种信息，并对它们进行更深入的分析和评估。
评分“大数法则”的阐述，则让我对“偶然”与“必然”之间的界限有了更深刻的体悟。作者通过大量的历史实验和模拟，生动地展示了当样本量足够大时，随机事件的平均结果如何趋于一个确定的值。我印象最深的是关于赌场游戏中的赔率分析，书中详细解释了为何长期来看，赌场总是会盈利的。这不仅仅是简单的数学计算，更是一种对人性弱点和决策偏差的洞察。作者还探讨了“中心极限定理”的威力，它揭示了为何许多看似毫不相关的随机变量的叠加，最终都会倾向于正态分布。这让我联想到现实生活中许多数据的分布特征，比如考试成绩、身高体重等，似乎都遵循着某种普遍的规律。书中的图表和可视化分析做得非常出色，将抽象的数学概念具象化，让我更容易理解其中的逻辑。我甚至尝试根据书中的方法，用自己的数据进行简单的分析，虽然过程略显笨拙，但收获颇丰。它让我明白了，即使在充满不确定性的世界里，依然存在着可以被预测和把握的趋势。这种洞察力，对于我们在投资、风险管理以及日常生活中的决策，都具有极其重要的指导意义。它教会我不要被短期的波动所迷惑，而是要着眼于长期的平均效应，从而做出更加明智的选择。
评分“随机性在科学发现中的作用”，为本书画上了一个引人深思的句号。我一直对科学的进步过程感到好奇，而这本书则揭示了随机性在其中扮演的重要角色。作者通过讲述历史上一些著名的科学发现故事，比如化学家在实验室中偶然发现新的元素，或者物理学家在观测中捕捉到意外的现象，来说明“运气”和“偶然”在科学进步中的作用。我非常喜欢书中关于“塞翁失马，焉知非福”的理念，它强调了即使是看似不利的偶然事件，也可能带来意想不到的科学突破。书中的例子，比如青霉素的发现，或者DNA双螺旋结构的揭示，都生动地展现了科学家的敏锐观察力和对随机事件的深入思考。作者还讨论了如何通过设计实验和收集数据来提高发现的概率，以及如何在不确定性中保持科学探索的热情。这让我意识到，科学的进步并非总是循序渐进，而常常伴随着一些意想不到的转折和惊喜。它不仅拓展了我对科学的理解，也鼓励我在面对困难和挑战时，保持积极的心态，并从中寻找新的可能性。
评分梳理作用吧 太浅显
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