概率论基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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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...  

这本书不错，我比较喜欢华章的纸，有点淡黄，人民邮电的纸太白了。 书的第九章里面提到了马科夫链，通俗易懂（这也是这本书的特点），可以为随机过程的学习开个头。  

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...  

标题说的是中心极限定理的意义，感觉有点神化。 这本书不是基于测度论的，所以适合任何专业来阅读。书中的例子大多举的是赌博和医学，这都是我喜欢的，贴切生活。但据一个老师说赌场专门请咨询公司研究这个，所以想靠这本书发财估计指望不大。估计决胜21点播出后...  

这本书不错，我比较喜欢华章的纸，有点淡黄，人民邮电的纸太白了。 书的第九章里面提到了马科夫链，通俗易懂（这也是这本书的特点），可以为随机过程的学习开个头。  

这本书在“图模型，如贝叶斯网络和马尔可夫随机场的结构学习与参数估计”这一领域的具体内容上，我确实没有找到我特别期望的深度和案例，这让我觉得有些遗憾。不过，它对于“联合概率分布与边际概率分布”的讲解，却是我认为非常扎实的。作者首先介绍了联合概率分布的概念，它描述了多个随机变量同时取值的概率，并详细说明了如何计算联合概率质量函数或概率密度函数。紧接着，通过对联合概率分布的积分或求和，作者清晰地展示了如何推导出边际概率分布，这就像是从整体的“大图景”中提取出对单个变量的关注。书中还引入了“独立性”与“条件独立性”的概念，并解释了它们如何影响联合概率分布的表达形式，例如，当变量条件独立时，联合概率分布可以分解为条件概率的乘积。虽然我还需要进一步研究图模型的具体算法，但本书对于联合与边际概率分布的清晰阐述，让我能够更好地理解多变量随机现象的内在结构。

对于一本名为《概率论基础教程》的书籍，我原本期待能看到更多关于“蒙特卡洛模拟在复杂系统优化问题中的具体实现方法与代码示例”的详尽内容，这本书在这一点上确实有所缺失。然而，不可否认的是，它在组合数学与概率论的联系上的处理尤为出色。作者通过丰富的组合计数原理，如排列、组合，以及它们在计算概率中的应用，构建了一个非常扎实的数学基础。例如，在计算独立重复试验中特定结果出现次数的概率时，二项分布的引入和推导，以及与组合数的紧密联系，都让我茅塞顿开。书中还详细介绍了泊松分布，并解释了它在描述单位时间内事件发生次数的场景，例如电话呼叫次数、粒子衰变次数，以及如何通过泊松分布近似二项分布，这些理论的阐述都非常到位。虽然我仍然需要在其他地方寻找实际的蒙特卡洛模拟案例，但这本书为我理解许多统计模型背后的组合学原理打下了坚实的基础，让我能更清晰地认识到不同概率分布的内在联系。

我承认，这本书在“时间序列分析的ARIMA模型及其在经济波动预测中的实战演练”这方面的具体介绍，并没有达到我预期的深度，但它对“随机变量的期望与方差”这一核心概念的讲解，绝对是教科书级别的。作者从期望值的定义出发，不仅解释了离散型和连续型随机变量的期望计算方法，还深入探讨了期望的性质，例如线性性质，并辅以多种场景下的计算示例。方差的引入更是清晰地勾勒出了随机变量离散程度的概念，作者通过多种分布的方差计算，让我明白了方差的计算公式是如何反映数据围绕均值的散布情况的。更重要的是，书中还介绍了协方差和相关系数，解释了两个随机变量之间线性关系的强度和方向，这对于理解多元统计分析至关重要。尽管我还需要查找关于ARIMA模型的实操指导，但这本书对于期望、方差、协方差这些基础统计量的深刻理解，已经为我后续的学习铺平了道路。

我带着对“马尔可夫链的稳态分布计算及其在社交网络分析中的应用”的强烈兴趣来阅读此书，然而，书中关于这部分内容的具体案例和深度探讨确实有所欠缺。但令我印象深刻的是，本书在“中心极限定理”的阐释上做得非常出色。作者不仅仅给出了中心极限定理的陈述，更通过严谨的数学推导和直观的图示，让我深刻理解了为什么即使原始数据分布不为正态，大量独立同分布的随机变量的均值（或总和）的分布也趋近于正态分布。这种对核心理论的深入挖掘，让我看到了概率论在连接微观随机性和宏观规律性之间的桥梁作用。书中还介绍了大数定律，解释了当样本量增大时，样本均值会依概率收敛于期望值，这与中心极限定理相辅相成，共同揭示了统计规律的强大力量。尽管我还需要进一步学习马尔可夫链的具体应用，但本书对中心极限定理的透彻讲解，为我理解统计推断的理论基础提供了关键性的帮助。

我曾经期待这本书能提供“强化学习中马尔可夫决策过程（MDP）的求解算法，如Q-learning和SARSA的具体实现细节”，在这方面，本书确实没有给予我预期的详尽内容。然而，本书在“条件概率与独立性”的讨论上，却达到了相当高的水准。作者清晰地定义了条件概率，并用生动的例子说明了“已知A发生的情况下B发生的概率”，同时深入剖析了条件概率的性质，例如全概率公式和贝叶斯定理的推导与应用。更重要的是，作者对于“独立性”概念的解释，区分了事件独立、随机变量独立，以及条件独立，并提供了辨别和证明的方法。这对于理解许多复杂的概率模型至关重要，因为它能帮助我们简化问题，并避免不必要的计算。虽然我还需要寻找更具体的强化学习算法实现，但本书对条件概率和独立性概念的深刻梳理，为我理解更高级的概率模型提供了坚实的理论基石，让我能够更准确地判断事件之间的关联性。

这本书无疑是我学习概率论过程中遇到的一个宝贵财富，虽然我在翻阅时发现它并没有收录我特别期待的关于“随机过程的马尔可夫性在金融模型中的具体应用案例解析”这一部分，但我依然认为它在基础理论的构建上做得非常扎实。从最基本的事件、样本空间的概念入手，作者层层递进，清晰地阐述了概率的基本性质，例如互斥事件、独立事件的定义和判断，以及概率的加法法则和乘法法则。我特别喜欢书中对这些概念的解释方式，往往会辅以一些生活化的例子，比如抛硬币、抽牌，让抽象的概念变得生动易懂。而且，作者在介绍条件概率和贝叶斯定理时，并没有直接给出复杂的公式，而是先从直观的角度解释了“已知某个事件发生的前提下，另一个事件发生的概率”，再逐步引入公式，这种教学思路对于我这样初次接触概率论的学习者来说，简直是福音。虽然对高阶的随机过程应用部分略感遗憾，但这本书对概率基本概念的梳理和理解，为我后续深入学习打下了坚实的基础，至少在理解“期望值”、“方差”这些核心概念时，我不再感到迷茫。它让我明白，即使是看似随机的现象，背后也蕴含着清晰的数学规律。

在翻阅这本书时，我发现它对于“高维数据降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE在图像识别和自然语言处理中的应用”的介绍，并没有达到我心目中那样深入的程度，这让我有些许遗憾。然而，本书对“概率分布的性质与应用”的阐述，却是我认为最精彩的部分之一。作者系统地介绍了常见的概率分布，包括离散型的伯努努利分布、二项分布、泊松分布，以及连续型的均匀分布、指数分布、正态分布等。对于每一种分布，作者都详细解释了其概率质量函数（PMF）或概率密度函数（PDF），以及它们的重要统计量（期望、方差）的计算。特别是对正态分布的详尽介绍，包括其在自然界和社会现象中的普遍性，以及中心极限定理的重要性，都让我对这一核心概念有了全新的认识。虽然我还需要在其他地方寻找高维数据处理的实战案例，但这本书对各种概率分布的深入理解，无疑为我后续接触更复杂的统计模型打下了坚实的基础。

我对这本书在“生成对抗网络（GAN）的理论基础和实际应用”方面的具体介绍，未能满足我最初的期望，这一点是我在阅读过程中略感不足之处。但是，本书对“概率统计的度量与检验”的探讨，却是我认为非常具有价值的部分。作者详细介绍了各种统计量，如样本均值、样本方差、样本协方差的计算及其性质，并解释了它们如何用于估计总体参数。更令人称赞的是，本书对假设检验的原理进行了深入浅出的讲解，包括零假设、备择假设的设定，以及p值的概念和应用，还有第一类错误和第二类错误的区分。通过对t检验、卡方检验等常见统计检验方法的介绍，让我理解了如何利用样本数据来推断总体的性质，并对统计结论的可靠性有一个基本的认识。尽管我还需要继续探索GAN的详细理论，但本书在统计推断和假设检验方面的扎实基础，为我理解如何从数据中提取有意义的信息提供了重要的指导。

这本书在“贝叶斯推断中的MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法及其在复杂模型中的应用”这部分，我并没有找到足够详尽的论述，这对我来说是一个小小的遗憾。但它在“随机过程的初步认识”方面的讲解，却是我认为非常到位的。作者从基本概念出发，介绍了随机过程的定义，即一个随时间演变的随机变量集合，并通过一些经典的例子，如泊松过程和布朗运动的初步介绍，让我对这类过程有了一个初步的理解。书中还探讨了随机过程的某些性质，例如增量独立性、平稳性等，并解释了这些性质对分析随机过程行为的重要性。虽然我需要进一步学习MCMC方法来处理更复杂的贝叶斯模型，但本书对随机过程的基本概念和一些重要性质的清晰阐释，为我理解那些涉及时间演变的随机现象打下了良好的基础，让我对概率论的广阔应用领域有了更深的认识。

我必须说，这本书在对“贝叶斯统计推断”这一主题的探讨上，虽然提供了坚实的理论框架，但对于我期待的“如何将贝叶斯方法应用于复杂的生物信息学数据分析，例如基因序列比对的概率模型构建”的案例，并未有深入的展开。不过，这本书对贝叶斯定理的阐述，从原理到推导，都做得非常透彻。作者首先清晰地解释了先验概率、后验概率以及似然函数的作用，并通过一系列的图示和解释，帮助读者理解“证据”如何更新我们对某个假设的信念。特别是关于贝叶斯因子在模型比较中的应用，虽然篇幅不长，但其逻辑严谨性令人印象深刻。书中关于先验分布的选择对后验结果的影响也有所提及，这让我对贝叶斯方法的主观性有了更深的认识。尽管我未能找到我想要的具体应用案例，但通过阅读这部分内容，我深刻理解了贝叶斯方法在解决不确定性问题上的强大之处，以及它与频率派统计学在哲学理念上的根本区别。对于任何想要深入理解统计推断原理的人来说，这本书提供的贝叶斯理论基础是不可多得的。

大二用的教科书 重新读一遍罗斯大佬的书

足够基础，被当成傻子的感觉还行

后面的提到的马尔科夫链。。启发了我。

不关心概率论严格基础的话是非常好的读物

好！！说真的，美国人写的教材比中国人写的好多了。