First Course in Probability, A (5th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This market-leading introduction to probability features exceptionally clear explanations of the mathematics of probability theory and explores its many diverse applications through numerous interesting and motivational examples. The outstanding problem sets are a hallmark feature of this book. Provides clear, complete explanations to fully explain mathematical concepts. Features subsections on the probabilistic method and the maximum-minimums identity. Includes many new examples relating to DNA matching, utility, finance, and applications of the probabilistic method. Features an intuitive treatment of probability—intuitive explanations follow many examples. The Probability Models Disk included with each copy of the book, contains six probability models that are referenced in the book and allow readers to quickly and easily perform calculations and simulations. </P>
作者简介
目录信息
读后感
评价仅针对本书第9版中文版。 翻译质量不好，硬伤随处可见。此书为北师大著名教授及其著名博士生翻译，若真是本人翻译，不是学识有问题，就是态度有问题。 我相信若让北师大数学系优秀本科生翻译，也比这个翻译强。 真搞不懂这帮翻译者是怎么想的。 希望后续版本的翻译者能用点...
评分评价仅针对本书第9版中文版。 翻译质量不好，硬伤随处可见。此书为北师大著名教授及其著名博士生翻译，若真是本人翻译，不是学识有问题，就是态度有问题。 我相信若让北师大数学系优秀本科生翻译，也比这个翻译强。 真搞不懂这帮翻译者是怎么想的。 希望后续版本的翻译者能用点...
评分有能力的同学应该读原版，免得翻译漏译了原文的诗意。此书很特别，没有对理论做太多的介绍和阐释，而是罗列了大量丰富的例子，有来自历史的问题（Pascal的赌徒分钱问题，Banach的火柴问题），有来自实际的问题（Bayes公式中的主观概率，美国的选举）。 想想也对，概率论就是需...
评分买了一本二手的，远没有想象中的那么好。首先对于知识的讲解密度太大，概率本来就难学这样的编写方式比较不利于初学者循序渐进的学习。另外一个对于概率知识单纯的给出了例题和习题对于概率的思想本质写的不够，让人有看完例题不知道习题怎么办！另外我觉得对于某些定律我认为...
评分内容有些类似于国内的概率论与数理统计的课本，大概是国内编教材的时候也参考了这本书。由于这个原因，这本书读起来非常顺畅，内容也很容易懂，包括使用的符号等也符合中国人的习惯。内容上没有太多新鲜的东西，权当是复习以前学的知识吧。
用户评价
这本概率论入门教材，从头到尾都散发着一种扎实的学术气息，读起来感觉像是跟一位经验丰富、一丝不苟的教授在深入探讨每一个概念。它不像有些教材那样，为了追求“易懂”而牺牲了严谨性，这本书在基础概念的铺陈上非常到位，每一步推导都清晰可见，不留给读者太多猜测的空间。举例来说，它在介绍条件概率和贝叶斯定理时，使用的例子虽然经典，但讲解的角度却非常新颖，能让人真正体会到这些工具的内在逻辑，而不是死记硬背公式。尤其是它对随机变量的介绍，从离散到连续，过渡得极其自然，对于初学者来说，这种结构上的清晰感简直是救星。我记得有一次，我被一个关于独立性的概念困扰了很久，翻阅了其他几本资料都没能完全释怀，但在这本书里，作者用一个非常贴近生活的模型（我记得好像是关于天气预测的某个小场景）将抽象的独立性与互斥性之间的微妙差别阐述得淋漓尽致，那一瞬间，豁然开朗的感觉至今难忘。这本书的排版和图示也功不可没，那些精心设计的图表，总是能在最关键的时候帮助视觉化的理解，让枯燥的数学符号变得生动起来。对于那些希望未来能深入到统计推断甚至更复杂随机过程领域的读者，这本书无疑是打下了最坚实的地基，读完之后，你会感觉自己已经准备好去迎接更具挑战性的概率理论了。
评分老实说，我当初选这本书是因为系里推荐，抱着“应付考试”的心态开始的。然而，这本书的“魔力”在于，它能把那些看起来冷冰冰的数学定理，赋予一种近乎哲学的思辨色彩。它不仅仅是教你如何计算抛硬币的结果，而是引导你去思考“不确定性”本身的本质。书中对大数定律和中心极限定理的阐述，简直是一场精彩的数学诗歌朗诵。作者没有直接抛出那个复杂的极限形式，而是通过一系列巧妙的思想实验，层层递进地展示了为什么在自然界和工程实践中，平均值会如此稳定地趋向于期望值。这种叙述方式，让原本可能令人望而生畏的证明过程，变成了一场充满逻辑美感的探索之旅。我尤其欣赏作者在章节末尾设置的那些“拓展阅读”或“历史注解”，它们让概率论不再是孤立于历史之外的工具，而是与人类认知发展紧密相连的产物。读到那些关于费马和帕斯卡的往事，你会觉得手中的这本书，承载着几个世纪的智慧结晶。对于那种不满足于“知道怎么做”而渴望“理解为什么”的学习者来说，这本书的深度和广度是无可替代的。
评分我对比过好几本大部头的概率论书籍，很多都侧重于应用和软件实现，或者干脆过于理论化，使得入门变得异常艰难。而这本《First Course》的精妙之处就在于，它找到了一个近乎完美的平衡点。它对概率空间、随机变量这些抽象概念的定义是无可挑剔的，但紧接着，它会立刻用大量清晰、简洁的例子来锚定这些抽象性。比如，它在讲解矩函数（Moment Generating Functions, MGFs）时，没有一开始就陷入无穷级数的计算泥潭，而是先用MGFs的唯一性来证明两个分布相等，这是一种非常高明的教学策略，它首先确立了MGFs的“身份识别”功能，然后再去探讨它的计算细节。这种由宏观到微观，由功能到实现的教学路径，极大地减轻了初学者的认知负担。而且，书中对离散分布和连续分布的讲解是穿插进行的，而不是完全割裂的，这使得读者能始终保持一个统一的概率思维框架，而不是在不同章节间频繁地切换心智模式。它真正做到了“First Course”，即为后续学习打下坚不可摧、且易于衔接的基础。
评分这本书的语言风格非常稳定且具有权威性，读起来完全不需要担心作者会在关键时刻“掉链子”或者用不规范的术语来糊弄读者。它更像是一份严谨的科学文献，而不是一本通俗读物。这种风格对于建立对概率论的敬畏感非常重要。它不会用过多花哨的修辞来掩盖数学的本质，每一个定义、每一条定理的陈述都力求达到最高程度的精确性。例如，当它定义收敛性时，它会非常明确地区分依概率收敛（Convergence in Probability）和几乎必然收敛（Almost Sure Convergence），并会立刻给出两者之间的关系和关键反例，这种对细节的坚持，是区分优秀教材和一般教材的分水岭。我喜欢它那种“教科书式”的冷静和客观，它不带任何情感色彩地呈现数学逻辑，让你完全依赖自己的推理能力去理解和接受结论。对于我这种习惯于深究底层逻辑的人来说，这种教科书的风格，比那些试图用讲故事方式来解释概率的材料，要可靠得多，也更有长期价值。
评分这本书的习题部分，简直是教科书界的“魔鬼训练营”，但也是其最宝贵的核心价值所在。坦白讲，如果只是走马观花地看一遍例题，这本书的难度可能只会让你感到挫败。但一旦你沉下心来，去啃那些章节末的难题，你会发现，作者是在用一套精心设计的关卡，逐步撕开你对概率概念的肤浅理解。有些题目初看之下毫无头绪，你需要将好几个不同的知识点（比如，高阶的条件概率、联合分布的积分技巧、甚至是一些基础微积分的知识）串联起来才能找到突破口。我记得有一道关于排队论的变体问题，它需要用到生成函数（虽然这本书没有深入讲解，但要求读者具备一定的代数思维去构建模型），当时我花了整整两天时间才勉强得出正确答案。这种高强度的思辨训练，极大地提升了我分析和建模复杂随机事件的能力。对我而言，这本书的价值不是在于它包含了多少知识点，而在于它逼迫我以一种前所未有的严苛标准去审视自己的解题思路，确保每一个逻辑跳跃都有坚实的数学基础支撑。
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