具体描述
Purchase of this book includes free trial access to www.million-books.com where you can read more than a million books for free. This is an OCR edition with typos. Excerpt from book: CHAPTER III THE MEASUREMENT OP PROBABILITIES 1. I Have spoken of probability as being concerned with degrees of rational belief. This phrase implies that it is in some sense quantitative and perhaps capable of measurement. The theory of probable arguments must be much occupied, therefore, with comparisons of the respective weights which attach to different arguments. With this question we will now concern ourselves. It has been assumed hitherto as a matter of course that probability is, in the full and literal sense of the word, measurable. I shall have to limit, not extend, the popular doctrine. But. keeping my own theories in the background for the moment, I will begin by discussing some existing opinions on the subject. 2. It has been sometimes supposed that a numerical comparison between the degrees of any pair of probabilities is not only conceivable but is actually within our power. Bentham, for instance, in his Rationale of Judicial Evidence? proposed a scale on which witnesses might mark the degree of their certainty; and others have suggested seriously a ' barometer of probability.' 2 That such comparison is theoretically possible, whether or not we are actually competent in every case to make the comparison, has been the generally accepted opinion. The following quotation 3 puts this point of view very well: " I do not see on what ground it can be doubted that everydefinite state of belief concerning a proposed hypothesis is in itself capable of being represented by a numerical expression, however difficult or impracticable it may be to ascertain its actual value. It would be very difficult to estimate in numbers the vis viva of all of the particles of a human body at any instant; but no one doubts that it is capable of numerical expression. I mention t...
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最让我感到惊喜的是作者对“不确定性量化”在现代科学中不同分支的应用所做的系统性梳理。书中花了相当大的篇幅讨论了信息论与概率论的交叉点，特别是如何利用熵的概念来衡量信息的不确定性，这一点在许多同类著作中往往是一笔带过。这本书则将此作为一个重要的支点进行深入挖掘，并将其与随机过程理论的某些高级模型联系起来，展现了一种跨学科的视野。我特别喜欢作者在讨论马尔可夫链时，不仅仅关注稳态分布，还细致分析了收敛速度的理论，这对于模拟和优化问题的设计至关重要。这种宏观的视角，将概率论从一个孤立的数学分支提升到了理解复杂系统运作的普适性工具的高度，极大地拓展了这本书的应用价值。
评分坦白说，对于初学者来说，这本书的门槛可能会略高一些。我身边一些刚接触概率论的朋友反映，开篇的集合论基础和测度论的引入显得有些过于抽象和快速。它更像是为那些已经掌握了微积分和线性代数基础，并且急切想要深入到高阶概率理论体系中的人准备的。它的叙述风格非常“学术”，充满了严谨的定义和定理的堆砌，缺乏那种温和的、手把手的引导。然而，也正是这种毫不妥协的专业性，使得它在资深研究者群体中享有盛誉。我个人认为，如果你已经准备好了接受挑战，并且希望在最短时间内接触到最纯粹、最本质的概率框架，那么这种直接切入核心的方式反而是最高效的。它不浪费时间在不必要的简化上，而是直接将你置于知识的“深水区”。
评分这本书的翻译质量，老实说，达到了令人信服的水准。通常情况下，涉及到如此精密的数学概念时，翻译的“信”与“达”之间总是难以平衡，但在这本译本中，译者展现了对原著深厚功底的精确拿捏。那些晦涩的德语或法语背景下的概率术语，都被赋予了清晰且符合当代数学语境的中文表达。例如，对于那些在不同语境下含义细微差别的“可能性（Likelihood）”与“概率（Probability）”，译者处理得非常到位，通过上下文的微妙变化加以区分，避免了常见的语义混淆。这保证了即便是中文读者，也能毫不费力地跟随作者的思路，而不必时时回头去揣摩原著的细微差别。高水平的翻译，使得这部经典著作的价值得以完整地传递给非英语母语的读者群体。
评分这本书的装帧设计实在令人眼前一亮。初拿到手时，那厚实的纸张和略带磨砂质感的封面就给人一种沉稳而专业的印象。深沉的墨绿色调搭配烫金的书名，显得低调而富有内涵，仿佛暗示着其中蕴含的知识深度。内页的排版更是精妙，字体选择典雅而不失清晰度，页边距恰到好处，保证了阅读时的舒适感，即便是长时间沉浸其中，眼睛也不会感到疲劳。我尤其欣赏作者在处理复杂公式时所采用的清晰结构，每一个符号、每一个推导步骤都如同精雕细琢的艺术品，逻辑链条紧密而流畅，即便面对初次接触的概率论概念，也能在视觉上迅速建立起清晰的脉络。这种对细节的极致追求，使得这部作品不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的、具有良好阅读体验的工艺品。从拿到它开始，我就知道这不会是一本会轻易被束之高阁的书，它注定要成为我书架上常伴左右的良伴。
评分作为一名对数理统计有基础需求的从业者，我关注的重点在于其理论的严谨性与实际应用之间的桥梁构建。这本书在理论深度上无疑是令人敬佩的，它并未满足于仅仅罗列公式，而是深入探讨了许多基础公理背后的哲学思辨和历史演变。例如，作者对贝叶斯框架的阐述，并非是简单地介绍公式的应用，而是详尽地剖析了先验概率选择的合理性与局限性，辅以大量富有启发性的思想实验来佐证观点。这种层层递进的论证方式，迫使读者不断地反思自己对“随机性”的理解，远超出了教科书的范畴。它挑战了那些习惯于“拿来即用”的读者，要求你真正去理解概率背后的世界观，这对于希望提升自己决策质量的人来说，是无价的财富。读完特定章节后，我感到自己的思维框架被极大地拓宽了。
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