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具体描述
Offering accessible and nuanced coverage, Richard W. Hamming discusses theories of probability with unique clarity and depth. Topics covered include the basic philosophical assumptions, the nature of stochastic methods, and Shannon entropy. One of the best introductions to the topic, "The Art of Probability" is filled with unique insights and tricks worth knowing.
作者简介
Richard W. Hamming was born February 11, 1915, in Chicago, Illinois. His formal education was marked by the following degrees (all in mathematics): B.S. 1937, University of Chicago; M.A. 1939, University of Nebraska; and Ph.D. 1942, University of Illinois. His early experience was obtained at Los Alamos 1945-1946, i.e. at the close of World War II, where he managed the computers used in building the first atomic bomb. From there he went directly to Bell Laboratories where he spent thirty years in various aspects of computing, numerical analysis, and management of computing, i.e. 1946-1976. On July 23, 1976 he `moved his office' to the Naval Postgraduate School in Monterey, California where he taught, supervised research, and wrote books.
While at Bell Laboratories, he took time to teach in Universities, sometimes locally and sometimes on a full sabbatical leave; these activities included visiting professorships at New York University, Princeton University (Statistics), City College of New York, Stanford University, 1960-61, Stevens Institute of Technology (Mathematics), and the University of California, Irvine, 1970-71.
Richard Hamming has received a number of awards which include: Fellow, IEEE, 1968; the ACM Turing Prize, 1968; the IEEE Emanuel R. Piore Award, 1979; Member, National Academy of Engineering, 1980; and the Harold Pender Award, U. Penn., 1981. In 1987 a major IEEE award was named after him, namely the Richard W. Hamming Medal, ``For exceptional contributions to information sciences and systems''; fittingly, he was also the first recipient of this award, 1988. In 1996 in Munich he received the prestigious $130,000 Eduard Rhein Award for Achievement in Technology for his work on error correcting codes. He was both a Founder and Past President of ACM, and a Vice Pres. of the AAAS Mathematics Section.
He is probably best known for his pioneering work on error-correcting codes, his work on integrating differential equations, and the spectral window which bears his name. His extensive writing has included a number of important, pioneering, and highly regarded books. These are:
Numerical Methods for Scientists and Engineers, McGraw-Hill, 1962; Second edition 1973; Reprinted by Dover 1985; Translated into Russian.
Calculus and the Computer Revolution, Houghton-Mifflin, 1968.
Introduction to Applied Numerical Analysis, McGraw-Hill, 1971.
Computers and Society, McGraw-Hill, 1972.
Digital Filters, Prentice-Hall, 1977; Second edition 1983; Third edition 1989; translated into several European languages.
Coding and Information Theory, Prentice-Hall, 1980; Second edition 1986.
Methods of Mathematics Applied to Calculus, Probability and Statistics, Prentice-Hall, 1985.
The Art of Probability for Scientists and Engineers, Addison-Wesley, 1991.
The Art of Doing Science and Engineering: Learning to Learn, Gordon and Breach, 1997.
He continued a very active life as Adjunct Professor, teaching and writing in the Mathematics and Computer Science Departments at the Naval Postgraduate School, Monterey, California for another twenty-one years before he retired to become Professor Emeritus in 1997. He was still teaching a course in the fall of 1997. He passed away unexpectedly on January 7, 1998.
目录信息
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用户评价
《The Art of Probability》这本书，让我深刻体会到概率理论的优雅与实用性。我一直对统计推断的概念感到好奇，而这本书的统计推断章节，则是我学习道路上的一座重要里程碑。作者没有回避统计量和参数之间的区别，而是用通俗易懂的方式解释了点估计和区间估计的含义。我明白了，我们无法精确知道总体的真实参数，但可以通过样本来推断其可能存在的范围，而置信区间就是提供这种“可能范围”的工具。书中的假设检验部分更是让我看到了概率在科学研究中的核心作用。我学会了如何提出零假设和备用假设，如何计算P值，以及如何根据P值来判断一个结果是否具有统计学意义。这让我能够更理性地评估各种研究结果，区分真正的发现和偶然的巧合。作者在讲解卡方检验时，用了很多实际的列联表分析例子，比如分析不同广告策略对销售额的影响，或者不同教学方法对学生考试成绩的影响。这些案例让我看到了统计检验在商业决策和学术研究中的巨大价值。
评分《The Art of Probability》这本书带来的，不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的重塑。我一直认为，生活本身就是一场充满概率的游戏，而这本书则为我提供了理解和驾驭这场游戏的工具箱。作者在书中深入浅出地讲解了中心极限定理，这个看似深奥的理论，在作者的笔下变得如此鲜活。我明白了，即使我们面对的是完全不同的随机过程，只要样本量足够大，它们的均值分布都会趋向于正态分布。这让我对“平均的力量”有了更深刻的认识，也解释了为什么在很多实际问题中，平均值能够成为一个稳定且有用的统计量。书中的蒙特卡罗方法介绍部分更是让我大开眼界，它展示了如何利用随机抽样来近似解决那些难以直接计算的问题。我尝试着运用书中的方法，模拟一些简单的概率实验，比如计算圆周率，那种从无数随机点中“猜”出精确值的过程，既有趣又充满智慧。此外，作者在章节结尾处精心设计的练习题，更是将理论与实践紧密结合。这些题目不仅巩固了我对所学知识的理解，更重要的是，它们引导我去思考如何将概率思维应用于现实生活中的各种挑战。我喜欢这本书的叙事风格，它不是那种冷冰冰的教科书，而是像一位经验丰富的导师，用耐心和智慧引导我一步步深入。
评分《The Art of Probability》这本书，像是一把钥匙，为我解锁了理解世界背后规律的大门。我一直对随机过程的建模感到着迷，而这本书的随机过程章节，则是我学习道路上的一个亮点。作者在讲解布朗运动时，用生动的比喻和简洁的数学语言，描绘了粒子在流体中无规则运动的轨迹。我理解了，这种看似杂乱的运动，其实是由一系列微小的、独立的随机扰动累积而成。这让我联想到很多自然现象，比如空气中尘埃的漂浮，或者股票价格的波动，它们似乎都遵循着类似的随机过程。书中的再生过程章节也让我受益匪浅。我学会了如何描述一个过程的“生命周期”，以及如何计算该过程的平均寿命或再生次数。这对于分析设备损耗、人口增长等问题都具有重要的意义。作者在书中也提到了泊松过程，并将它与布朗运动进行了对比，让我更加清晰地认识到不同随机过程的特性和适用场景。整本书的逻辑性很强，从基础的概率概念到复杂的随机过程，层层递进，让我能够逐步建立起完整的知识体系。
评分《The Art of Probability》这本书，让我重新审视了生活中看似随机的现象，并从中发现了其内在的数学规律。我一直对统计中的抽样方法感到好奇，而这本书的抽样理论章节，为我提供了系统性的知识。作者在讲解简单随机抽样时，就用了很多实际的例子，比如从一个班级中抽取部分学生进行问卷调查，或者从一个批次的产品中抽取部分进行质量检测。我理解了，简单随机抽样能够保证每个个体都有均等的机会被选中，从而使得样本能够更好地代表总体。书中的分层抽样章节也让我受益匪浅。我学会了如何将总体分成若干个具有共同特征的子群，然后从每个子群中进行独立抽样。这对于提高抽样的代表性，尤其是在总体构成比较复杂的情况下，具有重要的意义。作者在书中也对比了简单随机抽样和分层抽样的优劣，以及它们各自的适用场景。整本书的案例都非常贴合实际，能够引发读者的思考，让我觉得概率理论的学习，不仅能够提升我们的理论水平，也能够帮助我们更好地解决实际问题。
评分《The Art of Probability》这本书，让我对概率的理解上升到了一个新的高度，它不仅仅是一本技术性的书籍，更是一部充满智慧的哲学著作。我一直对统计中的参数估计感到困惑，而这本书的参数估计章节，为我提供了清晰的解释。作者在讲解最大似然估计时，就用了很多实际的例子，比如根据观察到的数据，推断抛硬币时正面朝上的概率。我理解了，最大似然估计的目标是找到一组参数，使得观察到的数据的出现概率最大。这是一种非常直观且常用的估计方法。书中的矩估计章节也让我受益匪浅。我学会了如何利用样本矩来估计总体的矩，并进而推断总体的参数。作者在书中也对比了最大似然估计和矩估计的特点，以及它们在不同情况下的适用性。这让我对参数估计有了更全面的认识。整本书的语言风格都非常严谨而又不失生动，能够让读者在享受阅读乐趣的同时，也能够深入理解概率的精髓。
评分《The Art of Probability》这本书，不仅是知识的传授，更是思维的启迪。我一直对统计分布的形状和特征感到好奇，而这本书的分布章节，则为我提供了全面的视角。作者在讲解指数分布时，就用了很多实际的例子，比如电子元件的寿命，或者两次连续事件发生的时间间隔。我理解了，指数分布描述的是一种“无记忆”的特性，即未来的发生概率与过去已经发生的时间无关。这让我对“平均寿命”这个概念有了更细致的理解。书中的伽马分布章节也让我受益匪浅。我学会了如何描述多个指数分布随机变量之和的分布，以及它在等待时间模型中的应用。例如，在某个服务系统中，等待n个顾客服务完成的总时间，就可以用伽马分布来描述。作者在书中也对比了指数分布、伽马分布和泊松分布之间的关系，让我更加清晰地认识到它们各自的特点和适用场景。整本书的语言风格都非常严谨又不失生动，能够让读者在享受阅读乐趣的同时，也能够深入理解概率的精髓。
评分在我看来，《The Art of Probability》是一本真正能够“点亮”概率世界的著作。它没有回避数学的严谨性，但又巧妙地避免了让读者望而却步的晦涩。我尤其欣赏作者在讲解变量的方差和协方差时，对它们在描述数据离散程度和变量间关系方面的细致分析。理解方差，让我明白了一个随机变量的“波动性”有多大，而协方差则让我看到了不同随机变量之间是如何相互影响的。书中的马尔可夫链章节，更是让我看到了概率在描述动态系统中的强大应用。通过对转移概率矩阵的理解，我能够预测一个系统在未来某个时间点的状态，这对于金融建模、天气预报等领域都至关重要。作者通过生动的图示和易于理解的语言，将复杂的链式反应过程清晰地呈现出来。我尝试着去构建一个简单的马尔可夫模型，模拟一个房间里人在不同位置的移动，虽然只是一个小小的实验，但那种能够“预测”未来的感觉，让我感到非常兴奋。这本书还让我对“偶然性”有了全新的认识，它不再仅仅是随机的代名词，而是在特定规则下涌现出的结果。作者在阐述大数定律时，强调了长期来看，随机事件的频率会趋于其理论概率，这是一种在混乱中寻找秩序的智慧。
评分《The Art of Probability》这本书所带来的启发，远不止于对概率知识本身的掌握，更在于它如何塑造了我分析问题的视角。我一直觉得，很多时候我们之所以会对某些情况感到困惑，是因为我们缺乏一个清晰的框架来理解其背后的运作机制。这本书恰恰提供了这样一个强大的框架。作者在讲解泊松分布时，就用了很多实际的例子，比如某个电话中心每小时接到的呼叫次数，或者某个网站每分钟的访问量。这些场景都符合泊松分布的特征：事件发生的概率很小，但在一定时间内发生的次数却是可数的。理解了泊松分布，我发现自己看待很多“随机事件”的眼光都变了，我开始思考它们发生的频率和时间间隔，以及如何利用这些信息来做出更有效的预测。书中的回归分析部分也让我受益匪浅。我学会了如何通过已有的数据来建立变量之间的线性关系，并用这个关系来预测未知的值。无论是经济学中的供需关系，还是生物学中的身高与体重关系，回归分析都能提供一种量化的描述。作者在书中也特别强调了回归分析的局限性，比如对异常值的敏感性，这让我保持了批判性的思维，不盲目相信模型。
评分这本书的出现，无疑为我对概率世界的探索打开了一扇崭新的大门。我一直对那些看似随机却又暗藏玄机的现象充满好奇，而《The Art of Probability》恰如其分地满足了我的求知欲。从最基础的概念入手，作者循序渐进地引导我理解了随机变量、概率分布、期望值等核心要素。其中，关于贝叶斯定理的阐述尤其令我印象深刻，它不仅仅是一种计算工具，更是一种看待和更新信念的哲学。书中通过大量生动有趣的案例，将抽象的数学概念具象化，比如在描述条件概率时，作者巧妙地运用了医学诊断的例子，让我瞬间理解了“先验”和“后验”的含义，以及为何会存在假阳性和假阴性。更重要的是，这本书并非只是枯燥的理论堆砌，它更注重培养读者独立思考和解决问题的能力。在阅读过程中，我常常会停下来，尝试自己去推导书中的公式，或者思考作者提出的开放性问题，这种沉浸式的学习体验，让我对概率有了更深层次的理解，也激发了我进一步探索的兴趣。我尤其欣赏作者在讲解期望值时，没有仅仅停留在数学定义上，而是深入探讨了它在决策科学中的应用，比如在风险评估和投资策略中的重要性。这让我看到了概率理论的强大生命力，以及它如何能够帮助我们在不确定性中做出更明智的选择。整本书的结构清晰，语言流畅，即使是初学者也能轻松上手，但同时又不失深度，让有一定基础的读者也能从中获得启发。
评分《The Art of Probability》这本书，为我理解复杂世界中的不确定性提供了一个坚实的理论基础。我一直对博弈论中的概率应用感到好奇，而这本书的博弈论入门章节，就为我打开了新世界的大门。作者在讲解零和博弈时，用清晰的例子说明了玩家之间如何通过策略的选择来影响各自的收益。我理解了，在某些情况下，最优的策略可能是一个混合策略，即在不同的选择之间以一定的概率进行随机。这让我看到了概率在优化决策中的重要作用，尤其是在竞争环境中。书中的纳什均衡概念，更是让我对均衡状态有了更深刻的认识。我明白了，在纳什均衡点上，任何一个玩家单独改变策略都不会获得更好的收益，这是一种稳定的状态。作者在书中也提到了囚徒困境，并用概率的视角来分析其中的合作与背叛的博弈，这让我对人性和理性选择有了更深的思考。整本书的案例都非常贴切，能够引发读者的共鸣，让我觉得概率理论并不是遥不可及的，而是与我们的日常生活息息相关的。
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