A First Course in Probability

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出版者:Macmillan Library Reference
作者:Sheldon M. Ross
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1984-01-01
价格:0
装帧:Hardcover
isbn号码:9780024039101
丛书系列:
图书标签:
  • 概率论
  • 概率统计
  • 数学
  • 统计学
  • 随机过程
  • 高等教育
  • 教材
  • 概率模型
  • 数理统计
  • 统计推断
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具体描述

《概率论入门:洞悉随机世界的钥匙》 在这个充斥着不确定性的时代,理解和驾驭随机性已成为一项至关重要的技能。从金融市场的波动到疾病的传播,从天气预报的精确度到游戏设计的平衡性,概率论无处不在,为我们揭示隐藏在表象之下的规律,帮助我们做出更明智的决策。 《概率论入门:洞悉随机世界的钥匙》是一本为初学者量身打造的概率论经典之作。它以清晰易懂的语言、丰富的实例和循序渐进的教学方法,引领读者踏入概率的奇妙世界。本书旨在帮助读者建立扎实的概率论基础,掌握解决实际问题的分析工具,并培养严谨的数学思维。 本书亮点: 基础概念的深度解析: 本书从最基本的概念入手,如随机事件、样本空间、概率的定义和性质,逐步深入到条件概率、独立性、贝叶斯定理等核心内容。每一个概念都配以生动形象的比喻和直观的图示,确保读者能够深刻理解其内涵。 核心理论的全面覆盖: 离散型和连续型随机变量是概率论的基石,本书详细介绍了它们的概率分布,如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布等,并深入探讨了期望、方差、矩母函数等重要概念。这些工具将帮助读者量化不确定性,并分析随机变量的行为。 多维随机变量的探索: 现实世界中的问题往往涉及多个随机变量之间的相互作用。本书将带领读者探索联合分布、边缘分布、条件分布等概念,以及协方差、相关系数等衡量变量之间关系的指标。这些内容对于理解复杂系统的动态至关重要。 中心极限定理的强大应用: 中心极限定理是概率论中最具影响力的定理之一,它揭示了大量独立同分布的随机变量的平均值在数量上趋近于正态分布的规律。本书将深入浅出地讲解其原理,并展示其在统计推断、误差分析等领域的广泛应用。 丰富的实际案例与练习: 理论知识的掌握离不开实践。本书精心设计了大量来自现实生活的案例,涵盖了统计学、金融、工程、医学、计算机科学等多个领域。通过解决这些案例,读者可以亲身体验概率论的强大应用能力。此外,每章后都附有不同难度的练习题,帮助读者巩固所学知识,提升解题能力。 循序渐进的教学设计: 本书的编排设计充分考虑了初学者的学习曲线。内容由浅入深,环环相扣,确保读者能够在一个坚实的基础上继续学习。对于一些难度较大的概念,本书会提供多种角度的解释和补充说明。 严谨的数学表述与清晰的逻辑: 在确保易读性的同时,本书也保持了数学的严谨性。所有的定义、定理和推导都经过精心组织,逻辑清晰,便于读者理解。 谁适合阅读本书? 大学本科生: 无论是数学、统计学、计算机科学、经济学、工程学还是其他需要概率论基础的专业学生,本书都将是他们学习的理想教材。 研究生: 作为后续深入学习统计学、机器学习、计量经济学等领域的基础,本书将帮助研究生快速建立扎实的概率论功底。 对概率论感兴趣的自学者: 如果您希望系统地学习概率论,本书提供了一个全面而易于理解的学习路径。 需要应用概率论解决实际问题的从业人员: 无论您身处哪个行业,掌握概率论的知识都能帮助您更好地分析数据,评估风险,做出更科学的决策。 阅读本书,您将收获: 对随机现象的深刻洞察: 能够理解并解释生活中遇到的各种随机事件,不再被不确定性所困扰。 强大的问题解决能力: 掌握运用概率论工具分析和解决实际问题的能力。 严谨的数学思维: 培养逻辑推理能力和严谨的分析方法。 为进一步学习打下坚实基础: 为深入学习统计学、机器学习、数据科学等高级学科做好准备。 立即开启您的概率论学习之旅,用《概率论入门:洞悉随机世界的钥匙》为自己赋能,在充满机遇与挑战的时代,自信地拥抱随机,驾驭未来。

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目录信息

读后感

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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。  

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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...  

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本书带有大量的习题,习题很实用,解题的思想也很不错。个人觉得能把后面的习题和例题做完后秒杀众生绰绰有余了。 至于统计学知识本书是不涉及的。 适合大一大二的学生读,其实高中生如果掌握了微积分知识的话也可以读了。例题多,挺适合复习的。  

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这是我在美国第一个学期上的 5000-level 的课程。授课老师是个伯克利大学毕业的数学博士,讲课非常好,这本课本也非常好,里面有很多比较有深度,非常有趣的例子。这本书让我下定决心选择了统计方向作为我的数学专业的学习方向。后来就业之后我从事的机器学习和数据挖掘方向,...  

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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...  

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