概率论

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出版者:北京大学出版社
作者:何书元编
出品人:
页数:297
译者:
出版时间:2008-3-1
价格:16.00元
装帧:平装
isbn号码:9787301085271
丛书系列:北京大学数学教学系列丛书
图书标签:
  • 数学
  • 概率论
  • 教材
  • 北京大学出版社
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  • 基础理论
  • 随机变量
  • 分布函数
  • 期望方差
  • 大数定律
  • 中心极限定理
  • 应用数学
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具体描述

本书是高等院校“概率论”基础课的教材。全书共分六章,内容包括:古典概型和概率空间、随机变量和概率分布、随机向量及其分布、数学期望和方差、特征函数和概率极限定理、随机过程简介等。每小节配有练习题,每章配有总习题,书末附有习题答案或提示,供读者参考。本书对概率论的基本内容作了系统而全面的介绍,有许多新的简明讲法,有利于读者更好地理解所学内容和加深对问题本质的理解。本书叙述严谨、推导细致、举例丰富,精选的例题反映了现实生活中的特点,例如:赌博问题、判案问题、官员受贿问题、文物保存问题、遗传模型、收藏问题、敏感问题调查、医药疗效问题等。本书讲述的计算机随机变量函数和随机向量函数的密度的方法是解决较为复杂问题的有力方法。在讲述多元正态分布时,介绍了退化的多元正态分布;在讲述数学期望时,给出了混合分布的数学期望;对中心检限定理介绍了它的背景和应用。本书可作为综合大学、高等师范院校、理工科学大、财经院校本科生“概率论”课程的教材或教学参考书。学习本书的先修课程是高等数学。

《数字密码:信息时代的数学语言》 在这个信息爆炸的时代,我们每天都在与海量数据打交道,从社交媒体上的点赞数,到金融市场的波动,再到疾病传播的预测,每一个现象背后都隐藏着数学的规律。然而,许多人对这些规律感到陌生,甚至望而却步。本书《数字密码:信息时代的数学语言》并非一本枯燥的教科书,它是一次引人入胜的探索之旅,旨在揭示隐藏在日常现象背后的数学奥秘,让你在轻松的阅读中,掌握理解这个数字世界的关键。 我们并非从抽象的公理和定理出发,而是从生活中最熟悉的场景切入。想象一下,你随机购买彩票,中奖的概率有多大?当你收到一条信息,有多少可能性是垃圾邮件?当你参与一个抽奖活动,如何才能最大化你的获奖机会?这些看似日常的问题,都与一个核心概念息息相关——“可能性”。 本书将带你走进“可能性”的世界,但不是用晦涩的专业术语。我们会用生动的例子,比如抛硬币、掷骰子,来解释什么是“事件”,什么是“结果”,以及如何量化它们发生的“可能性”。你会了解到,即便是看似随机的事件,也存在着可预测的模式。我们会探讨“独立事件”与“互斥事件”的区别,让你理解为什么连续几次抛出正面并不会改变下一次抛出正面的概率。 接着,我们将目光投向更复杂的场景。假设你在尝试破解一个密码,而你对密码的组成结构只有模糊的线索。本书将引导你理解“组合”与“排列”的概念,让你知道在有限的元素中,有多少种不同的方式可以组合出目标。这不仅仅是理论知识,更是解决实际问题的有力工具,无论是设计更安全的密码,还是优化产品组合,这些数学概念都提供了清晰的思路。 我们还会深入到“概率分布”的领域。想象一下,不同人群的身高分布,或者不同产品的合格率分布。这些分布并非杂乱无章,而是遵循特定的数学模型。我们将介绍几种重要的概率分布,如“二项分布”和“正态分布”,通过图示和实例,让你直观地理解它们的特性。你会明白,为什么许多自然现象和社会现象都能用“钟形曲线”来近似描述,这正是数学的强大之处。 本书的核心在于“推理”。当信息不完整时,我们如何做出最合理的判断?“贝叶斯定理”将是我们的一位重要向导。我们会用一个生动的故事来解释这个定理,比如如何根据新的医学检测结果,更新一个人患病的概率。这不仅仅是一个数学公式,更是一种思维方式,帮助我们在不确定性中做出更明智的决策。 更进一步,我们将探讨“随机变量”的概念。它不是一个固定的数值,而是一个可能取不同值的变量,其取值由随机过程决定。我们会通过例子,如股票价格的波动,来理解随机变量的期望值和方差,这能帮助我们量化投资的风险和收益。 本书还会触及“统计推断”的边缘,但不会深入到统计学的庞杂细节。我们会简要介绍“样本”与“总体”的关系,以及如何从有限的样本数据中,推断出总体的某些特征,例如民意调查如何反映公众的态度。这让你明白,我们是如何通过观察一小部分来认识更大的群体的。 《数字密码:信息时代的数学语言》并非要让你成为一个数学家,而是要让你成为一个有洞察力的数据观察者。我们希望通过这本书,破除数学的神秘感,让你看到数学的逻辑之美和应用之广。无论你从事什么行业,无论你的数学基础如何,这本书都能为你打开一扇新的窗户,让你用数学的语言去解读世界,去理解那些驱动着我们生活运转的“数字密码”。 你将学会如何理性地看待概率,如何更准确地评估风险,如何在信息不确定的环境中做出更优的选择。这本书的目标是赋予你一种新的认知工具,让你在这个被数据深刻影响的时代,拥有更强的竞争力,更清晰的洞察力,以及更理性的思考方式。准备好,让我们一起踏上这场发现数学之美的旅程吧!

作者简介

何书元,北京大学数学科学学院教授、博士,从事应用随机过程、时间序列分析和概率极限定理的教学和科研工作。主讲课程有概率论、概率统计、应用随机过程、应用时间序列分析和极限定理等。兼任教育部数学与统计学教学指导委员会委员、全国统计教材编委会委员。

目录信息

第一章古典概型和概率空间
1.1试验与事件
1.2古典概型
1.3几何概率
1.4概率空间
1.5概率的性质
1.6条件概率和乘法公式
1.7事件的独立性
1.8全概率公式与贝叶斯公式
1.9概率与频率、财徒破产模型和概率空间举例
1.10Borel—Cantelli引理和遗传模型
习题一
第二章随机变量和概率分布
2.1随机变量及其独立性
2.2离散型随机变量
2.3连续型随机变量
2.4概率分布函数
2.5随机变量函数的分布
2.6随机变量的ρ分位数
习题二
第三章随机向量及其分布
3.1随机向量及其联合分布
3.2离散型随机向量及其分布
3.3连续型随机向量及其联合密度
3.4随机向量函数的分布
3.5条件分布和条件密度
3.6次序统计量
习题三
第四章数学期望和方差
4.1数学期望
4.2数学期望的性质
4.3随机变量的方差
4.4协方差和相关系数
4.5条件数学期望和熵
第五章特征函数和概率极限定理
5.1概率母函数
5.2特征函数
5.3多元正态分布
5.4大数律
5.5中心极限定理
5.6随机变量的收敛性
习题五
第六章随机过程简介
6.1泊松过程
6.2马尔可夫链
6.3时间序列
6.4严平稳序列
习题六
部分习题答案和提示
附录A组合公式和斯特林公式
附录Bг函数和B函数
附录C常见分布的均值、方差、母函数和特征函数
附录D正态分布表
附录E微分法
符号说明
参考书目
名词索引
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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赔我的头发

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用过的概率论里这本最能懂了

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物有所值

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很一般,没有亮点。

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前面的例子还是挺有趣的,然而公理化之后的收敛就不喜欢了←_←

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