Selected Translations in Mathematical Statistics and Probability pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Amer Mathematical Society

作者:Ch'en Hsi-Ju

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:1973-6

价格:USD 71.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780821814628

丛书系列:

图书标签:

• 数学统计
• 概率论
• 翻译
• 统计学
• 概率
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• 学术
• 教材
• 选译

《数学统计与概率精选译文集》是一部汇集了数学统计与概率领域具有里程碑意义的经典文献的译著。本书并非仅仅是简单的翻译集合，而是经过精心遴选，旨在呈现数学统计与概率发展历程中的关键思想、核心理论以及富有启发性的研究成果。它为读者提供了一个深入理解这一学科根基和前沿发展的宝贵视角。 本书的选篇原则是多方面的。首先，我们力求涵盖数学统计与概率发展的几个重要时期。从早期关于随机现象的直观描述和经验法则，到20世纪初建立起严谨的公理化体系，再到近代概率论在复杂系统建模中的广泛应用，本书的译文将勾勒出这一学科演进的脉络。其次，选篇也注重理论的深度和广度。我们选取了那些不仅在理论上具有原创性和创新性，而且对后续研究产生了深远影响的文献。这些文献可能包括奠定现代概率论基石的公理化理论，描述随机变量行为的重要分布理论，以及用于推断和预测的统计推断方法等。最后，我们也考虑了文献的应用价值。虽然本书以数学理论为主，但许多理论成果都与现实世界的科学研究、工程应用乃至社会经济分析紧密相连。因此，选篇时也兼顾了文献所揭示的数学工具在解决实际问题中的潜力。 具体而言，本书的译文内容涵盖了以下几个主要方面： 一、概率论的公理化基础与基本概念 本书的开篇部分将深入探讨现代概率论的公理化体系。读者将接触到一系列奠基性的译文，它们清晰地阐述了概率空间、事件、随机变量、概率测度等核心概念。这些译文将带领读者从直观的概率理解，过渡到严谨的数学定义，理解随机性如何在数学的框架内被精确地描述和分析。其中，一些早期关于概率的公理化尝试和发展历程的介绍，将帮助读者体会到数学严谨性对于一门学科成熟的重要性。 二、随机变量的分布与期望 随机变量是概率论与数理统计的基石。本书将收录一系列关于随机变量分布的经典译文。这包括对常见离散分布（如二项分布、泊松分布）和连续分布（如均匀分布、指数分布、正态分布）的深入阐述，以及它们在不同场景下的数学性质和统计意义。此外，关于期望、方差、矩等刻画随机变量特征的重要概念的译文也将是本书的重要组成部分。这些译文将揭示如何通过数学工具来量化和理解随机变量的“平均行为”和“离散程度”。 三、多随机变量及其联合分布 在许多实际问题中，我们面对的往往不是单个随机变量，而是多个相互关联的随机变量。本书将收录关于多随机变量及其联合分布的译文。这部分内容将深入探讨联合概率分布、边缘分布、条件分布等概念，以及随机变量之间的独立性、相关性和协方差等度量。理解多随机变量的性质对于分析复杂系统、建立统计模型至关重要。 四、随机变量的收敛性与大数定律 概率论的一个核心研究方向是随机变量序列的收敛性。本书将收录关于各种收敛概念（如依概率收敛、依分布收敛、几乎处处收敛）的阐述，并着重介绍大数定律在其中的关键作用。大数定律揭示了大量独立同分布随机变量的平均值趋近于期望值的现象，这是统计推断的理论基础之一。本书的译文将清晰地展现大数定律的发展历程及其不同形式的表述。 五、中心极限定理及其意义 中心极限定理被誉为概率论中的“皇冠”。本书将收录关于中心极限定理的经典译文。这些译文将详细阐述，在一定条件下，大量独立随机变量之和（或平均值）的分布近似于正态分布。中心极限定理的强大之处在于，它解释了为什么在自然界和工程中，许多现象都可以用正态分布来近似描述，也为统计推断中的许多方法（如假设检验和置信区间）提供了理论支持。 六、统计推断的基本原理 本书将深入介绍数理统计的核心内容——统计推断。这部分译文将聚焦于如何从有限的样本数据中对未知的总体参数做出合理的推断。其中包括关于参数估计的理论，如点估计（矩估计、最大似然估计）和区间估计（置信区间）的原理与方法。读者将学习如何构建和评价估计量，以及如何量化估计的不确定性。 七、假设检验的理论基础 假设检验是统计推断的另一重要组成部分，用于检验关于总体的某个假设是否成立。本书将收录关于假设检验基本原理的译文，介绍零假设、备择假设、统计量、检验统计量、显著性水平、p值等关键概念。读者将学习如何根据样本数据做出拒绝或不拒绝零假设的决策，以及如何理解第一类错误（拒绝真零假设）和第二类错误（不拒绝假零假设）的概念。 八、参数估计与假设检验的现代发展 除了基础理论，本书还将触及一些参数估计与假设检验的现代发展。这可能包括对某些更复杂模型（如线性模型、广义线性模型）的初步介绍，以及在特定统计场景下更有效的估计和检验方法。这些译文旨在展示统计推断在解决更复杂和实际问题中的应用能力。 九、一些经典概率模型与统计方法的深入探讨 本书还将挑选一些在学术界和应用领域具有广泛影响力的经典概率模型或统计方法进行深入的译介。这些内容可能涵盖马尔可夫链、随机过程、贝叶斯统计等领域的代表性成果。通过对这些经典文献的研读，读者可以更深刻地理解概率统计工具的多样性和强大功能。 本书的价值与阅读体验 《数学统计与概率精选译文集》的出版，旨在为数学、统计学、物理学、工程学、经济学、生物学等领域的学生、研究人员和从业人员提供一个深入学习和研究的平台。本书的译文均由资深专家翻译，力求在准确传达原文意思的同时，保持学术的严谨性和流畅的阅读体验。 通过阅读本书，读者不仅能够掌握数学统计与概率的核心理论和方法，更能领略到这些学科的思想魅力和逻辑之美。本书将帮助读者建立起扎实的理论基础，从而能够更好地理解和应用统计工具来分析数据、解决问题，并推动科学研究的进步。它是一部值得反复品读的参考书，也是开启更高阶学习和研究的坚实阶梯。对于任何希望在数据科学、统计建模、机器学习等领域有所建树的人来说，本书都将是不可或缺的学习资源。它提供的不仅是知识，更是一种严谨的思维方式和解决问题的视角。

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