Introduction to Probability

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出版者:AMS
作者:Charles Grinstead
出品人:
页数:510
译者:
出版时间:1997-7-1
价格:USD 60.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780821807491
丛书系列:
图书标签:
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  • 随机变量
  • 概率分布
  • 期望方差
  • 大数定律
  • 中心极限定理
  • 应用数学
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具体描述

探寻数字世界的秩序:概率论的奥秘之旅 你是否曾对偶然性感到好奇?当我们面对生活中的不确定性,从抛硬币的正面朝上,到预测天气变化,再到评估投资风险,背后都隐藏着一套精妙的逻辑——概率。这本书将引领你进入一个由数字构筑的迷人世界,揭示概率论如何帮助我们理解、量化并应对生活中的各种不确定性。 本书并非一本枯燥的数学教材,而是一次充满启发的探索。我们不会停留于复杂的公式推导,而是聚焦于概率思想的核心概念,并展示它们在现实世界中的广泛应用。你将了解: 基本原理与核心思想: 从事件的定义、样本空间到概率的公理化定义,我们将为你打下坚实的基础。你将理解为什么“抛出七点”的可能性为零,而“抛出任意一个点”的可能性为一。我们将深入探讨条件概率,理解“已知A发生的情况下B发生的概率”,这对于理解因果关系和做出明智决策至关重要。贝叶斯定理,作为概率论的璀璨明珠,将为你揭示如何根据新的证据更新你的信念,从而在不断变化的信息中做出更准确的判断。 随机变量的奇妙世界: 概率不仅仅是描述事件发生的可能性,更是量化那些受偶然性影响的变量。本书将介绍离散型和连续型随机变量的概念,以及它们各自的概率分布。你将认识到二项分布如何描述一系列独立试验中特定结果出现的次数,泊松分布如何模拟单位时间内事件发生的平均次数(例如,一天内某个网站的访问量),而正态分布,那个经典的钟形曲线,则无处不在,描述着自然界和人类社会中的许多现象,从测量误差到人们的身高体重。此外,我们还将触及一些更高级的分布,如指数分布和几何分布,它们分别用于描述事件发生的时间间隔和成功所需的试验次数。 期望与方差:揭示数据的“平均”与“分散”: 期望值,一个随机变量的“平均”表现,将帮助你理解长期来看一个事件的平均结果。例如,在赌场游戏中,期望值可以告诉你平均而言你每次下注会输多少钱。方差和标准差,则量化了数据的离散程度,它们告诉你随机变量的取值相对于期望值有多么分散。理解这些概念,能让你更清晰地认识到数据的波动性和风险。 大数定律与中心极限定理:概率世界的基石: 这两个定理是概率论中最具影响力的结果之一。大数定律告诉我们,当试验次数趋于无穷时,事件发生的频率会趋近于其理论概率。这解释了为什么我们可以在统计学中运用样本数据来推断整体的性质。中心极限定理则更为神奇,它指出,无论原始数据的分布如何,大量独立随机变量的均值近似服从正态分布。这意味着,即使我们不了解数据的具体分布,我们也可以利用正态分布的性质来分析和预测。 实际应用场景的深度剖析: 概率论并非只存在于书本中,它渗透在我们生活的方方面面。本书将通过精心挑选的案例,展示概率论的强大应用: 金融与投资: 如何利用概率模型来评估股票市场的风险?如何理解期权定价背后的概率原理?本书将为你揭示风险管理和投资决策中的概率智慧。 科学研究与实验设计: 在科学实验中,如何判断观测到的结果是真实的效应还是随机波动?概率统计是区分信号与噪声的关键工具。 医疗诊断与流行病学: 疾病的发生率、检测的准确性,以及新药疗效的评估,都离不开概率的计算。我们将探讨如何利用概率来理解和应对健康挑战。 人工智能与机器学习: 现代人工智能的核心,如神经网络和决策树,都建立在概率论的坚实基础上。你将了解概率如何驱动着机器学习模型的学习和预测。 日常生活中的决策: 从购买保险到安排行程,再到理解民意调查的结果,概率思维能帮助我们更理性地权衡利弊,做出更明智的选择。 探索更广泛的概率模型: 除了基础分布,我们还将触及一些更高级、更具实际意义的模型,例如: 马尔可夫链: 描述状态随时间转移的随机过程,在自然语言处理、金融建模和物理学中有着广泛应用。 泊松过程: 模拟单位时间内随机事件发生次数的模型,如顾客到达商店的时间间隔。 蒙特卡洛方法: 一种利用随机抽样来解决复杂问题的数值计算技术,在物理、工程和金融领域中不可或缺。 本书的目标是让你不仅掌握概率的数学工具,更能培养一种“概率思维”——一种能够审视不确定性、理解随机性并据此做出理性判断的能力。无论你是一名学生,一个专业人士,还是仅仅对数字世界的内在秩序感到好奇,这都将是一次让你受益匪浅的旅程。准备好迎接这场关于偶然性的精彩探索了吗?

作者简介

目录信息

1 Discrete Probability Distributions
1.1 Simulation of Discrete Probabilities
1.2 Discrete Probability Distributions
2 Continuous Probability Densities
2.1 Simulation of Continuous Probabilities
2.2 Continuous Density Functions
3 Combinatorics
3.1 Permutations
3.2 Combinations
3.3 Card Shuffling
4 Conditional Probability
4.1 Discrete Conditional Probability
4.2 Continuous Conditional Probability
4.3 Paradoxes
5 Distributions and Densities
5.1 Important Distributions
5.2 Important Densities
6 Expected Value and Variance
6.1 Expected Value
6.2 Variance of Discrete Random Variables
6.3 Continuous Random Variables
7 Sums of Random Variables
7.1 Sums of Discrete Random Variables
7.2 Sums of Continuous Random Variables
8 Law of Large Numbers
8.1 Discrete Random Variables
8.2 Continuous Random Variables
9 Central Limit Theorem
9.1 Bernoulli Trials
9.2 Discrete Independent Trials
9.3 Continuous Independent Trials
10 Generating Functions
10.1 Discrete Distributions
10.2 Branching Processes
10.3 Continuous Densities
11 Markov Chains
11.1 Introduction
11.2 Absorbing Markov Chains
11.3 Ergodic Markov Chains
11.4 Fundamental Limit Theorem
11.5 Mean First Passage Time
12 Random Walks
12.1 Random Walks in Euclidean Space
12.2 Gambler's Ruin
12.3 Arc Sine Laws
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的语言风格我非常欣赏。它既有学术的严谨性,又不失清晰的逻辑性和流畅的表达。作者善于使用比喻和生活化的例子来解释抽象的概率概念,这使得原本枯燥的数学理论变得生动有趣。我尤其喜欢其中一些关于日常事件的概率分析,它们让我觉得概率论并非高高在上的理论,而是与我们生活息息相关的工具。

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总而言之,这本书给我带来的不仅是知识的增长,更是一种学习方法和思维方式的提升。它让我对概率论这个学科产生了更浓厚的兴趣,也让我对未来在相关领域的学习和研究充满了信心。它是一本能够真正帮助读者建立起坚实概率论基础的经典之作。

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我在学习过程中,常常需要查阅参考文献或者相关的背景知识。这本书在每一章的末尾,都列出了非常有价值的延伸阅读和参考书目。这对于希望进一步深入研究某个主题的读者来说,是极大的便利。它不仅为我指明了进一步学习的方向,也让我有机会接触到更多关于概率论领域的优秀著作。

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我尤其关注书中对于一些经典概率问题的讲解。例如,在描述某些概率分布时,作者会详细介绍其应用场景和实际意义,而不是简单地列出公式。我曾遇到过一些教材,仅仅是“教书”,而这本书则是在“育人”,它试图引导读者去理解概率论背后的思维方式,以及它在解决实际问题中的强大力量。

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作者在阐述每一个定理时,都非常严谨,并且会给出详细的证明过程。这对于我来说,是学习数学的“必修课”。我始终相信,理解定理的证明,比仅仅记住结论更为重要。因为证明的过程本身就蕴含着深刻的数学思想和逻辑推理方法。这本书在这方面做得尤为突出,它不仅教你“是什么”,更教你“为什么”。

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在我看来,一本优秀的教材,除了内容的深度和广度,其组织结构和逻辑顺序同样重要。这本书在这方面表现出了作者深厚的教学功底。它从最基本的世界观入手,逐步引入集合论、事件、概率的基本性质,然后过渡到条件概率、独立性,再到随机变量、概率分布、期望与方差,最后延伸到一些更高级的主题。这种循序渐进的安排,使得学习过程更加顺畅,也更容易建立起完整的知识体系。

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这本书的定价我认为物有所值。虽然不是最便宜的教材,但其内容的深度、严谨性、以及印刷质量,都对得起它的价格。我更看重的是学习的收获,而这本书无疑给了我非常大的回报。它已经成为我书架上必不可少的一本参考书,也是我向其他对概率论感兴趣的朋友们极力推荐的读物。

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我个人在学习数学的过程中,一直非常重视习题的质量。好的习题不仅能巩固所学知识,更能激发思考,暴露理解上的盲点。这本书的习题部分,我只能说,简直是为我量身定做的。从最基础的概念检验题,到需要综合运用多个定理的复杂问题,梯度设计得非常合理。我花了很多时间在做习题上,并且深深体会到了那种“豁然开朗”的感觉,当一个看似棘手的题目,在经过一番思考和运用书中的知识后迎刃而解时,成就感是无与伦比的。

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这本书的封面设计简洁而专业,一眼便能看出其严谨的学术风格。翻开扉页,作者的介绍和致谢部分就透着一股沉静的研究者气质。我购买这本书的初衷,是希望能系统地梳理和加深对概率论基础的理解,因为在许多需要统计分析的领域,扎实的概率论基础是不可或缺的。我个人在学习过程中,常常因为对某些概念的理解不够深入,导致在应用时出现偏差。这本书的标题——“Introduction to Probability”——就给了我极大的信心,相信它能够循序渐进地带领我进入概率的世界。

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这本书的排版非常舒适,字号适中,行间距也恰到好处,使得长时间阅读也不会感到疲惫。我特别喜欢它在介绍每个新概念时,都会配以清晰易懂的图示,这对于抽象的数学概念来说,是极大的帮助。我曾经在其他教材中遇到过,即使文字解释得再详细,如果没有图形化的辅助,也很难形成直观的认识。这本书在这方面做得非常出色,让我能够更快速地抓住核心要义。

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10S,还算可以的书,比较侧重computer simulation。

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Probability Theory 入门宝典。大量有趣的例子,几乎可以当休闲读物来看了

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艾玛等明天考完就总算结束了!!

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Probability Theory 入门宝典。大量有趣的例子,几乎可以当休闲读物来看了

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艾玛等明天考完就总算结束了!!

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