具体描述
本书为南开大学数学教学丛书之一《概率论》的第二版。内容包括：事件与概率、随机变量、数字特征与特征函数、极限定理等。本书是作者多年教学工作经验的总结，内容丰富，深入浅出，论述严谨，每一节后都有习题，书末附有部分习题答案，有助于读者理解书中内容。第二版对第一版中的文字叙述，公式编排等作了改进，内容也作了更新，并重新审定了习题，使本书更具适用性。
本书可供高等学校数学系学生作为教材，也可供数学教师、科技人员阅读和参考。
作者简介
目录信息
丛书第一版序
第二版前言
第一章 事件与概率
1.1 基本概念
1.2 古典概型
1.3 几何概型
1.4 概率空间
1.5 条件概率
1.6 事件的独立性
第二章 随机变量
2.1 随机变量及其分布
2.2 Bernoulli概型及其中的离散型分布
2.3 Poisson分布
2.4 重要的连续型分布
2.5 多维概率分布
2.6 随机变量的独立性
2.7 随机变量函数的分布
第三章 数字特征与特征函数
3.1 数学期望
3.2 其他数字特征
3.3 母函数
3.4 特征函数
3.5 多元正态分布
第四章 极限定理
4.1 随机变量列的收敛性
4.2 大数定律
4.3 中心极限定理
部分习题答案参考书目
附表一 常用分布表
附表二 Poisson分布数值表
附表三 标准正态分布数值表
附表四 随机数表
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
在我看来，这本《概率论》不仅仅是一本教材，更像是一本引人入胜的科普读物。作者的写作风格非常独特，他没有采用传统的学术论文的写作方式，而是以一种更加文学化的笔触来探讨概率论的精妙之处。他对“随机性”的定义，与其说是数学上的严谨，不如说是一种哲学上的探讨，他引导读者去思考“何为随机”，“随机性是否真的存在”。他对“概率测度”的讲解，更是让我领略到了数学的严谨之美，他从公理化的角度出发，建立起一套完整的概率理论体系。书中对于“期望”的深入剖析，让我理解了它的多重含义，既是数学上的平均值，也是一种对未来事件发生可能性的衡量。我尤其喜欢他对于“随机变量的独立性”的讨论，他用“抽奖”的例子来展示独立事件之间互不影响的特点，让我对这种抽象概念有了更直观的理解。这本书让我觉得，学习概率论不仅仅是记忆公式和定理，更是一个探索数学思想和逻辑思维的过程。
评分这本《概率论》绝对是我最近读过的最令我着迷的一本书了。一开始，我只是抱着了解一些基本概念的念头翻开，没想到它立刻就吸引了我。作者的叙述方式真的太棒了，那种循序渐进、层层递进的感觉，让原本在我看来如同天书般的概率概念变得异常清晰和易于理解。比如，对于随机变量的引入，作者并没有直接抛出复杂的数学定义，而是从生活中常见的例子入手，比如抛硬币、掷骰子，然后逐步引导我们理解什么是随机性，什么是概率分布。那些图示也画得非常形象，让我能够直观地感受到不同概率分布的形状和特点。更让我惊喜的是，书中对于条件概率和独立性的讲解，以及如何运用这些概念去解决实际问题，比如在医学诊断中计算疾病发生的概率，或者在金融领域预测市场风险，都让我大开眼界。我一直以为概率论只是纯粹的数学理论，没想到它竟然能如此贴近我们的生活，并且在如此多的领域有着广泛的应用。这本书不仅满足了我对知识的好奇心，更激发了我深入探索这个学科的兴趣。我打算再读一遍，把那些我第一次没有完全理解的细节再细细品味一下。
评分我之前对概率论的印象是抽象、复杂，并且与现实生活有些脱节。但这本书彻底改变了我的看法。作者的叙述风格非常有趣，他用了很多我意想不到的类比和故事来解释概率论中的概念，比如他用“概率不是宿命，而是可能性”来开篇，就一下子抓住了我的注意力。他对“独立性”和“相关性”的区分，用“下雨”和“带伞”的关系来举例，非常生动形象，让我一下子就明白了这两个概念的本质区别。我还特别喜欢他对“条件概率”的解释，他通过“考试成绩”和“是否复习”的关系，来展示条件概率在分析事物之间的相互影响时的重要性。书中关于“全概率公式”和“贝叶斯公式”的推导，虽然涉及到一些数学运算，但作者都给出了非常清晰的解释和应用场景，让我能够理解它们是如何帮助我们更新信念和做出更明智的决策的。这本书让我觉得，原来概率论也可以如此富有魅力，而且它能够帮助我们更好地理解生活中的各种不确定性。
评分我对统计学一直抱有浓厚的兴趣，尤其是如何从数据中提取有用的信息。这本《概率论》为我打下了坚实的基础。作者在讲解“统计推断”章节时，非常注重逻辑的严谨性和方法的普适性。他从参数估计开始，详细地介绍了矩估计法和最大似然估计法，并用了很多实际例子来说明如何选择合适的估计方法。然后，他又深入浅出地讲解了假设检验的原理，让我理解了如何对总体参数进行检验，如何理解p值和置信区间。我尤其喜欢他对“中心极限定理”的阐述，它解释了为什么在很多情况下，样本均值的分布会趋近于正态分布，这对于理解统计推断的理论基础至关重要。此外，书中关于回归分析的初步介绍，也让我对如何建立变量之间的关系模型有了初步的认识。这本书让我觉得，掌握了概率论，就如同拥有了“读懂”数据的能力，能够更清晰地看到数据背后隐藏的规律和信息。
评分我一直对统计学和数据分析很感兴趣，但始终觉得自己的概率论基础不够扎实，很多时候在理解更深层次的模型时都会遇到瓶颈。这本《概率论》的出现，可以说是解决了我的一个大问题。作者在讲解每一个概念时，都力求严谨，但又不失生动。我尤其欣赏他对于贝叶斯定理的阐述，从最基本的思想引入，到如何逐步构建贝叶斯模型，再到如何解释其在机器学习中的应用，每一个步骤都非常清晰。书中提到的贝叶斯推断，让我对如何根据新的证据更新我们对未知参数的信念有了全新的认识。此外，书中关于假设检验的讲解也让我受益匪浅。我以前对p值和显著性水平的概念总是有些模糊，但作者通过一些巧妙的类比，比如“排除嫌疑犯”的故事，让我一下子就理解了假设检验的逻辑和意义。它不仅教会了我如何进行统计推断，更重要的是，它培养了我批判性地思考数据和结论的能力。我不再是死记硬背公式，而是能够理解公式背后的原理和它们是如何服务于解决实际问题的。
评分这本书是我近期阅读过的最令人兴奋的数学类书籍之一。作者在阐述概率论的各个概念时，都力求深入浅出，并且注重理论与实践的结合。他对于“离散型随机变量”的介绍，从简单的计数模型出发，逐步过渡到更为复杂的概率分布，比如几何分布和负二项分布，这些在很多实际问题中都有广泛的应用。我对书中关于“连续型随机变量”的讲解尤为印象深刻，作者详细地介绍了均匀分布、指数分布和正态分布，并且通过图示清晰地展示了它们概率密度函数的形状和特点，这让我能够直观地感受到不同分布的差异。他还探讨了“随机变量的函数”的分布问题，以及如何利用“卷积”来计算两个独立随机变量之和的分布，这些内容对我理解更复杂的统计模型非常有帮助。这本书不仅仅传授了知识，更重要的是，它激发了我对概率论更深层次的探索欲望，让我开始思考如何将这些理论应用到我所从事的领域。
评分作为一名对金融投资感兴趣的业余爱好者，我一直在寻找一本能够帮助我理解风险管理和量化交易的概率论书籍。这本《概率论》完全满足了我的需求。作者在讲解期权定价和风险中性定价时，运用了大量的金融案例，让我能够将抽象的数学模型与实际的金融市场联系起来。他对于布朗运动和随机微积分的介绍，虽然有些初步，但已经为我理解更复杂的金融衍生品定价模型打下了坚实的基础。我特别欣赏书中关于“条件期望”和“最优停止问题”的讨论，这对于我理解动态投资策略和资产配置非常有启发。他还提到了“风险价值”（VaR）和“条件风险价值”（CVaR）等概念，这都是风险管理中非常重要的工具，他的解释让我能够理解它们是如何从概率论的角度来量化和管理风险的。这本书不仅仅是一本数学书，更像是一本通往金融世界大门的钥匙，让我能够更科学、更理性地看待市场波动和投资决策。
评分说实话，我之前对概率论是“敬而远之”的，总觉得这门学科离我的日常生活太远了，而且充满着复杂的数学推导。然而，这本《概率论》彻底颠覆了我的认知。作者的叙述方式非常接地气，用大量生活化的例子来解释抽象的概率概念，让我觉得学习过程一点都不枯燥。比如，他在讲解大数定律的时候，用了“掷硬币”这样一个简单到极致的例子，却深刻地揭示了当试验次数趋于无穷时，频率会逼近概率的本质，这个解释非常直观，也让我对随机性有了一个全新的理解。书中的“概率分布”章节更是让我大开眼界，作者详细介绍了正态分布、二项分布、泊松分布等各种重要的分布，并且解释了它们在实际中的应用场景，比如正态分布在自然科学和经济学中的普遍性，以及泊松分布在描述稀疏事件发生次数上的优势。我尤其喜欢他对于“期望”这个概念的解读，它不仅仅是一个数学上的数值，更是对一个随机事件“平均”结果的一种衡量。这本书让我觉得，原来概率论并非高高在上，而是渗透在我们生活的方方面面，并且能够帮助我们更好地理解这个充满不确定性的世界。
评分这本书简直是为我量身定做的！我是一名计算机科学专业的学生，在学习算法和模型时，经常会遇到概率相关的概念，比如随机化算法、期望分析等。以前我对这些概念都只是一知半解，但读了这本《概率论》之后，我感觉自己突然打通了任督二脉。作者在讲解随机过程的时候，用了很多生动的例子，比如蒙特卡洛方法在模拟复杂系统中的应用，让我看到了概率论在计算机模拟和科学计算中的巨大潜力。书中关于信息论的初步介绍也让我印象深刻，它将概率论的思想与信息传输和编码联系起来，这对于我理解数据压缩和通信原理非常有帮助。我最喜欢的是书中关于方差和协方差的讲解，它帮助我理解了数据点之间的离散程度以及变量之间的线性关系，这对于我进行特征工程和模型评估至关重要。这本书不仅拓宽了我的知识视野，更重要的是，它让我能够更自信、更深入地理解计算机科学中的许多重要概念。
评分不得不说，这本《概率论》是一次非常愉快的学习体验。我之前对概率论一直抱有一种畏惧感，总觉得它充满了复杂的公式和抽象的概念，难以驾驭。但这本书彻底改变了我的看法。作者的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的老师在循循善诱地教导我。他并没有一味地堆砌公式，而是非常注重概念的建立和逻辑的梳理。例如，在讲解期望值时，他详细地解释了为什么需要这个概念，它在数学上有什么意义，以及如何在实际问题中计算它。那些大量的例子，从简单的泊松分布在电话呼叫中心的模型，到复杂的中心极限定理在统计推断中的应用，都让我对概率论的实用性有了更深刻的认识。我特别喜欢书中关于马尔可夫链的章节，它对于理解时间序列数据和随机过程非常有帮助，作者通过生动的例子，比如一个简单的天气模型，清晰地展示了状态转移的可能性和长期行为。我之前觉得这些东西都很遥远，但现在我能感受到它们就在我们身边，影响着很多事情的发生。这本书让我觉得学习概率论不再是一件枯燥的任务，而是一场发现数学之美的旅程。
评分做完了所有课后题233333
评分太复杂了，吐了，学不懂
评分太复杂了，吐了，学不懂
评分其实这书不错，还是有点难度的入门教材。
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