初等概率论（第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:世界图书出版公司

作者:[美] 钟开莱

出品人:

页数:402

译者:

出版时间:2010-1

价格:45.00元

装帧:平装

isbn号码:9787510004629

丛书系列:Undergraduate Texts in Mathematics

图书标签:

• 概率论
• 数学
• 钟开莱
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初等概率论（第4版）：探索随机世界的奥秘 内容简介 《初等概率论（第4版）》是一本面向广大数学爱好者、工科学生、统计学入门者以及任何对理解和量化不确定性感兴趣的读者的权威教材。本书系统地介绍了概率论的基本概念、核心理论和常用方法，旨在帮助读者建立坚实的概率论基础，并能将其应用于解决实际问题。与市面上其他同类书籍相比，本书在内容的深度、广度以及教学方法的创新性上都力求做到精益求精，力求在严谨的数学框架下，以清晰易懂的方式呈现概率论的魅力。 本书的编写遵循循序渐进的原则，从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的理论。第一部分着重于概率的基本概念与公理化体系。我们首先从直观的随机现象出发，例如抛硬币、掷骰子，引入样本空间、事件等基本术语。随后，我们会详细阐述概率的定义，包括古典概率、频率概率以及公理化概率，其中公理化概率是现代概率论的基石，我们将严谨地介绍它的三个公理，并基于这些公理推导出概率的基本性质。这一部分将为读者构建起对随机世界的基本认知框架。 接着，本书深入探讨了条件概率与独立性。条件概率是理解许多实际问题的关键，例如在已知某个事件发生的情况下，另一事件发生的概率。我们将通过大量的例子来解释条件概率的计算方法，并引入贝叶斯定理，展示其在信息更新和推理中的强大作用。独立性是另一个核心概念，它描述了事件之间是否相互影响。我们将区分独立事件与不相关事件，并解释独立性在简化概率计算中的重要性。 第三部分是本书的重中之重，我们将详细介绍随机变量及其概率分布。随机变量是将随机现象的数量化表示，我们首先区分离散型随机变量和连续型随机变量。对于离散型随机变量，我们将介绍其概率质量函数（PMF）以及累积分布函数（CDF），并重点讲解几个重要的离散分布，如二项分布、泊松分布、几何分布和负二项分布。这些分布在描述计数、发生次数等方面有着广泛的应用。 对于连续型随机变量，我们将介绍其概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF），并详细讲解几个关键的连续分布，包括均匀分布、指数分布、伽马分布和贝塔分布。这些分布在描述测量值、时间间隔等连续现象中扮演着重要角色。本书还将花费相当篇幅介绍正态分布，这一分布因其在自然界和工程中的普遍存在而被称为“钟形曲线”，我们将深入探讨其性质、标准化过程以及与中心极限定理的紧密联系。 为了更全面地理解随机变量的性质，本书专门开辟章节介绍多维随机变量。我们将学习联合概率分布、边缘概率分布以及条件概率分布，并引入协方差和相关系数来度量两个随机变量之间的线性关系。本章还将介绍独立随机变量的概念，以及它们在处理多个随机因素时如何简化分析。 在概率论的学习中，期望与方差是两个至关重要的概念，它们分别代表了随机变量的平均值和离散程度。本书将详细阐述期望和方差的定义、计算方法以及它们的基本性质。我们将通过多种分布的例子来加深读者对期望和方差的理解，并展示它们在风险评估、投资分析等领域的实际应用。 概率论的理论高度体现在极限定理中，尤其是大数定律和中心极限定理。大数定律描述了大量独立同分布的随机变量的平均值趋于其期望值的现象，它为频率概率与理论概率之间的联系提供了坚实的理论基础。中心极限定理更是概率论中的“皇冠”，它表明，无论原始分布如何，大量独立同分布的随机变量的均值（或和）在一定条件下会趋于正态分布。我们将通过直观的解释和图示来阐释这两个定理的深刻含义，并展示它们在统计推断中的关键作用。 本书的后续章节将进一步拓展概率论的应用范围，介绍随机过程的基本概念。我们将初步接触泊松过程、马尔可夫链等简单的随机过程，理解其在描述随时间变化的随机现象中的应用，例如排队论、金融建模等。 为了帮助读者巩固所学知识，本书在每个章节都配有大量的例题和习题。例题精心设计，涵盖了从基础概念到复杂应用的各个层面，并提供了详细的解题思路和步骤，引导读者逐步掌握解题技巧。习题则由易到难，分为概念理解题、计算题和应用题，鼓励读者独立思考，加深对理论的理解和应用能力。 《初等概率论（第4版）》在内容更新上也紧跟学科发展的步伐，第四版在原有基础上，进一步优化了内容的编排，充实了部分章节的阐述，并增添了更具时代感的应用案例。例如，在统计推断章节，我们将更加侧重于现代统计方法在实际问题中的应用，如假设检验、置信区间的构建等。同时，我们也会引入一些与大数据、机器学习相关的概率论基础知识，为读者在更广阔的领域进行深入学习打下基础。 本书的语言力求通俗易懂，又不失严谨性。我们避免使用过于晦涩的术语，并尽可能地用清晰的比喻和生动的例子来解释抽象的数学概念。同时，我们始终坚持数学的严谨性，所有的定义、定理和推导都符合规范的数学语言。 阅读本书，您将能够： 清晰理解随机现象的本质：掌握样本空间、事件、概率等基本概念，建立对随机性的直观认识。 熟练运用概率计算工具：掌握条件概率、独立性、贝叶斯定理等核心工具，解决各种概率计算问题。 深入掌握随机变量的理论：理解离散型和连续型随机变量的概率分布，掌握其期望、方差等重要统计量。 领会极限定理的深刻内涵：理解大数定律和中心极限定理，掌握其在统计推断中的应用。 初步接触随机过程的应用：了解简单的随机过程模型，为进一步学习打下基础。 提升解决实际问题的能力：通过大量的例题和习题，将概率论知识应用于工程、科学、经济等多个领域。 无论您是初次接触概率论，还是希望系统性地回顾和深化相关知识，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。我们相信，《初等概率论（第4版）》将带您踏上一段探索随机世界奥秘的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

本书（前八章）以公理论的观点、纯数学的风格介绍了概率论的基础，在引入定义定理的同时，还介绍了其来龙去脉（为什么引入），同时穿插一些历史背景的介绍。需要的准备知识为基础的微积分和线性代数，其他需要的集合论和组合数学方面的知识在该书的一、三章中介绍。 整体来说...  

评分☆☆☆☆☆

很多人说此书写的很好，我当年也这么想。但是没过多久这种想法就动摇了。 好的方面先不讨论了。这里说本书一度困惑我许久的问题。 我的问题是：什么是随机变量(random variable)。书中也有这个问题。但是作者的解释让人困惑，是的，非常非常让人困惑。 本书的问题在于，其把随...  

评分☆☆☆☆☆

虽然号称有随机过程和金融的内容，实际讨论的都是比较简单的情形，基本全是在离散状态随机变量的框架下写的。里面的内容比较简单，有很多直观的例子，所以和其书名中的“elementary”是吻合的，不过，总的来说，个人更喜欢Shiryaev概率的第一卷，涉及金融的部分，还是看Shreve...

评分☆☆☆☆☆

虽然号称有随机过程和金融的内容，实际讨论的都是比较简单的情形，基本全是在离散状态随机变量的框架下写的。里面的内容比较简单，有很多直观的例子，所以和其书名中的“elementary”是吻合的，不过，总的来说，个人更喜欢Shiryaev概率的第一卷，涉及金融的部分，还是看Shreve...

评分☆☆☆☆☆

很多人说此书写的很好，我当年也这么想。但是没过多久这种想法就动摇了。 好的方面先不讨论了。这里说本书一度困惑我许久的问题。 我的问题是：什么是随机变量(random variable)。书中也有这个问题。但是作者的解释让人困惑，是的，非常非常让人困惑。 本书的问题在于，其把随...  

评分☆☆☆☆☆

从一个实用主义者的角度来看，这本教材的覆盖面相当全面，对于一个标准的大学概率论课程来说，它涵盖了所有核心内容，没有明显的内容缺失。它非常扎实地奠定了离散型和连续型随机变量的基础，对联合分布、期望和方差的讨论也十分到位。更值得称赞的是，它对数理统计的初步引入，虽然不深入，但也为后续学习统计推断搭建了一个不错的桥梁。我发现，许多其他领域（比如金融建模或者数据分析入门）的教材在引用概率基础知识时，往往会回头参考这本书的定义，这说明它的基础地位是毋庸置疑的。唯一的“遗憾”，如果非要说的话，可能就是它在介绍现代概率论的发展，例如随机过程或者更复杂的测度论基础方面，触及得比较有限，但考虑到其“初等”的定位，这也可以理解。它是一块坚实的基石，而不是一座包罗万象的摩天大楼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节逻辑安排，给我的感觉就像是在攀登一座精心规划的阶梯。它并没有一上来就抛出那些让人望而生畏的公理化定义，而是非常循序渐进地从古典概型的直观理解开始，慢慢过渡到样本空间、事件这些基础概念。我特别欣赏作者在引入新概念时，总会穿插一些非常贴近生活的例子，比如抛硬币、掷骰子，甚至是抽扑克牌，这些例子虽然简单，但却极大地降低了初学者的畏难情绪。当涉及到条件概率和独立性这种容易混淆的地方时，作者的处理方式非常巧妙，他们会先用文字把原理讲透，然后再通过具体的数字计算来强化理解，而不是直接堆砌复杂的数学符号。这种由浅入深的叙事方式，让我在阅读时感觉自己不是在被动接收知识，而是在跟随一位耐心的导师一步步探索。这种结构上的连贯性和递进感，是很多教材所不具备的，它真正体现了“初等”二字的分量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，说实话，挺朴素的，那种传统的教科书风格，没有任何花哨的图案，就是蓝色的底配着白色的宋体字。我拿到手的时候，首先注意到的是纸张的质感，不是那种特别光滑的铜版纸，而是略带哑光的那种，翻起来的时候没有刺耳的摩擦声，这点我很喜欢，毕竟要对着书本学习很久，眼睛不容易累。内页的排版布局也比较规整，公式和文字的间距把握得还算恰当，虽然整体看起来有点“密实”，但配合它清晰的字体，倒也不算难以阅读。我个人觉得，作为一本经典的教材，它把重点放在内容本身，而不是形式上的包装，这挺务实的。当然，如果能多用一些彩色图示来辅助理解那些抽象的概念，可能对初学者会更友好一些，毕竟概率论刚开始接触的时候，抽象性是最大的障碍。不过，考虑到这是一本“初等”的教材，或许这种克制的设计也是为了保持其严谨性吧。总体来说，第一印象是：这是一本老老实实做学问的书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，我用“精准而克制”来形容最为贴切。作者在文字的运用上，几乎做到了滴水不漏，每一个术语的定义都非常严谨，几乎找不到歧义的空间。这对于需要打下扎实基础的学习者来说，是至关重要的保护伞，因为它避免了因模糊不清的表述而产生的错误理解。然而，这种高度的数学化语言，在某些段落里也显得有些过于书面化，缺乏一点点“人情味”。在处理那些需要一定直觉判断的概率问题时，如果能有更多一些关于“为什么这么想”的讨论，而不是仅仅停留在“应该这么算”的层面，可能读起来会更流畅一些。比如在讲解大数定律和中心极限定理这些理论性较强的部分时，如果能穿插一些历史背景或者实际应用中的“趣闻轶事”，或许能让读者在面对深奥理论时，保持更高的热情。

评分☆☆☆☆☆

关于习题部分的设置，我觉得是这本书的一大亮点，但同时也是一个挑战。书后的例题解析得非常详尽，每一步的推导都清晰可见，对于自我学习来说，简直是宝典般的存在。它们不仅仅是简单地展示了答案，更重要的是展示了解决问题的“思路框架”。然而，到了课后习题部分，难度跨度就比较大了。有些基础题巩固了刚学过的知识点，让人感觉信心倍增；但紧接着就会出现一些需要综合运用多个定理才能解决的综合题，特别是那些需要建立复杂概率模型的大题，确实让人挠头。我花了相当长的时间在一些后半部分的习题上，有时候需要查阅好几遍前面的章节才能理清头绪。这说明这本书对于基础概念的掌握要求是很高的，它不只是让你“知道”公式，而是要求你“熟练运用”公式去建模。所以，对于时间不充裕的读者来说，合理分配时间给习题非常关键，不能只看不练。

评分☆☆☆☆☆

各种模型概念很好，随机过程有初步引入，非常适合开始学习概率论的书籍。

评分☆☆☆☆☆

一本适合入门的绝好的书，非专业人士可以很容易就看懂，一些形式的东西在附录里面看见，最后两章讲了定价理论，对金融有需求的同学可以看一下。不过这本有点太浅显，想读深一点的可以看其他参考书

评分☆☆☆☆☆

答案是没有(2016-10-22) // 能不能堅持下去啊....【為什麼美國概率統計的教材淨是中國人編寫的？】(2013-11-17)

评分☆☆☆☆☆

答案是没有(2016-10-22) // 能不能堅持下去啊....【為什麼美國概率統計的教材淨是中國人編寫的？】(2013-11-17)

评分☆☆☆☆☆

: O211/C559-3/4th.ed.