具体描述
《概率论基础教程》(第7版)内容简介——概率论是研究自然界和人类社会中随机现象数量规律的数学分支。本书通过大量的例子讲述了概率论的基础知识, 主要内容有组合分析、概率论公理化、条件概率和独立性、离散和连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理等。本书附有大量的练习, 分为习题、理论习题和自检习题三大类, 其中自检习题部分还给出全部解答。
作者简介
目录信息
读后感
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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评分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...
评分用户评价
这本书的作者在讲解过程中，并没有回避一些初学者可能会遇到的困难和误区。相反，它会提前预判并进行解释，让我少走了很多弯路。例如，在讲解“独立性”和“互斥性”这两个容易混淆的概念时，书中专门用一个段落进行对比和辨析，并通过具体的例子来说明它们之间的根本区别。这种细致入微的讲解，让我能够准确地把握这些关键的概念。我曾经在学习其他教材时，对这两个概念总是感到困惑，这本书的讲解让我一下子就明白了。此外，书中还对于一些常见的统计误区进行了纠正，比如“辛普森悖论”，它通过具体的案例，揭示了在处理数据时，如果不注意分组和整体的联系，可能会得出错误的结论。这种对潜在问题的关注，让我在未来的学习和实践中，能够更加谨慎和有意识地避免犯类似的错误。这本书的讲解，不仅仅是传授知识，更是在培养一种严谨的科学思维。
评分这本书给我最大的惊喜在于，它并没有将概率论局限于理论的讲解，而是非常注重其在实际问题中的应用。书中穿插了大量的案例分析，涵盖了金融、保险、工程、医学等多个领域。例如，在讲解“泊松分布”时，书中引用了电话交换台呼叫次数的例子，让我了解到这个分布在描述单位时间内随机发生的事件数量上的应用。而在讲解“正态分布”时，则引用了测量误差和自然界中许多现象的分布，让我看到了正态分布的普遍性。我特别喜欢书中关于“统计推断”章节的讲解，它将前面学到的概率知识，巧妙地应用到如何从样本数据推断总体特征上。例如，书中详细介绍了点估计和区间估计的方法，以及如何利用这些方法来量化我们对总体参数的不确定性。这一点对于我在工作中分析数据，做出决策非常有指导意义。我曾经在学习其他教材时，对统计推断总是觉得有些抽象，难以理解其背后的逻辑，但这本书的讲解让我豁然开朗。它不仅仅是告诉了我“怎么做”，更重要的是让我理解了“为什么这么做”。
评分我一直对数学中的随机性现象充满好奇，从生活中各种不确定的事件，到科学研究中的数据分析，概率论似乎无处不在。一直想找一本能够系统地讲解概率论基础的书籍，既要严谨可靠，又要易于理解，能够带领我这个初学者一步步深入。在网上浏览了很久，终于被《概率论基础教程》吸引住了。从书名上就能感受到它的定位：扎实的基础，系统的教程。我希望这本书能够帮我建立起清晰的概率思维框架，理解那些看似神秘的随机规律，并将这些知识应用到我的学习和生活中。例如，我经常玩一些游戏，总会遇到运气好坏的波动，我就想知道这种波动的背后是否存在一些数学原理？又比如，在工作中，我们需要对一些预测性的数据进行分析，如何才能更科学地评估这些预测的准确性？这些问题都驱使我渴望找到一本好的入门教材。我更看重的是，这本书是否能够帮助我理解那些抽象的概念，比如概率的定义、条件概率、独立性等等，并且能够通过丰富的例子来加深我的理解，而不是仅仅停留在公式的堆砌上。我特别期待的是，这本书能否给我带来一些思维上的启迪，让我能够用概率的视角去看待世界，发现隐藏在杂乱表象下的规律。这本书的出现，让我看到了解决这些疑问的希望，也让我对未来的学习充满期待。我希望能通过这本书，不仅掌握理论知识，更能培养出一种分析和解决随机性问题的能力，让数学的魅力在我眼中更加鲜活。
评分总而言之，《概率论基础教程》是一本让我非常满意的图书。它以清晰的逻辑、严谨的数学推导、生动的实例和友善的语言，为我打开了概率论的大门。这本书让我从一个对概率论一无所知的初学者，成长为一个能够理解并运用概率论基本知识的学习者。我特别感谢书中对于每一个概念的细致讲解，以及对于每一个公式的详尽推导，这让我能够真正地理解概率论的内在逻辑，而不是死记硬背。它不仅帮助我掌握了书本上的知识，更重要的是，它培养了我用概率的思维去分析问题、解决问题的能力。我将在未来的学习和工作中，继续深入研究概率论，并且相信这本书会是我学习道路上的一位良师益友。我向所有希望系统学习概率论基础知识的读者强烈推荐这本书，它一定会让你受益匪浅。
评分读完《概率论基础教程》，我最大的感受就是它真正做到了“基础”二字，并且是以一种非常“教程”的方式呈现出来的。这本书的结构安排非常合理，从最基本的概念讲起，循序渐进，不会让初学者感到 overwhelming。我尤其喜欢它在引入新概念时，总是先给出一些生活化的例子，比如抛硬币、掷骰子，或者简单的抽样问题，然后再引出相应的数学定义和公式。这种方式让抽象的数学概念变得具体可感，很容易就能将理论与实际联系起来。例如，书中关于“事件”的讲解，就通过一系列生动的小例子，让我一下子就理解了什么是一个事件，以及事件之间的关系，比如并集、交集、互斥事件等等。而对于“概率”这个核心概念，书中也提供了多种理解角度，不仅仅是基于频率的定义，还涉及到公理化定义，并且解释了它们之间的联系和区别。我觉得这一点非常重要，因为它帮助我建立了一个更全面、更深入的理解，而不仅仅是停留在“发生的可能性大小”这样一个模糊的认知上。书中对于条件概率和独立性的讲解也同样出色，通过一些实际的场景，比如在已知某些信息的情况下，某个事件发生的概率如何变化，清晰地展示了这两个概念的重要性。我曾经在学习其他教材时，对这些概念总是感到有些迷茫，但在这本书里，我找到了豁然开朗的感觉。这本书的语言风格也很友善，不会使用过于晦涩的术语，而是用清晰、简洁的语言来解释每一个概念。
评分《概率论基础教程》在章节的安排上，让我感受到了作者的用心良苦。每一章的开头都会有一个小引子，勾起读者的兴趣，然后在每一章的结尾，都会有总结性的回顾和一些思考题，帮助我巩固所学内容。书中对于“概率分布”的讲解尤为详细，从一维的概率分布，到多维的联合概率分布，都进行了详尽的介绍。我特别喜欢书中关于“联合概率分布”的讲解，它通过一些实际问题，比如同时考虑两个变量的情况，清晰地展示了联合分布的计算方法以及边缘分布、条件分布的概念。这对于理解更复杂的随机现象非常有帮助。例如，在数据分析中，我们经常需要分析多个变量之间的关系，而理解联合概率分布是这一切的基础。书中还介绍了“协方差”和“相关系数”这两个概念，并解释了它们如何衡量两个随机变量之间的线性关系。这一点对于我理解变量之间的相互影响非常有帮助。此外，书中在讲解“中心极限定理”时，也花了大量的篇幅，通过多种图示和例子，让我深刻理解了这个定理的重要性，以及它在统计推断中的核心地位。这本书对于基础概念的深入讲解和逻辑的严谨性，让我真正体会到了概率论的魅力。
评分《概率论基础教程》给我的最大感受是，它不仅仅是一本技术性的教材，更是一本能够启发思维的书。它让我开始用一种全新的视角来看待世界，理解生活中的不确定性，并尝试用数学工具去量化和分析。书中关于“随机性”的讨论，不仅仅停留在数学定义上，还涉及到哲学层面的思考，比如随机的本质是什么，以及我们如何认识和应对随机性。这让我对概率论的理解，不再仅仅局限于计算，而是上升到了一个更高的层面。我曾经在阅读一些科学普及类的书籍时，也接触过概率论的概念，但总是觉得不够深入和系统。而这本书，在保持严谨性的同时，又充满了人文关怀和哲学思考，让我觉得非常有收获。它不仅教会了我如何计算概率，更教会了我如何思考概率，以及如何运用概率思维来解决实际问题。这本书让我对数学这门学科，尤其是概率论，有了更深刻的敬意和更浓厚的兴趣。
评分《概率论基础教程》在数学的严谨性和易懂性之间找到了一个绝佳的平衡点。这本书并没有为了追求“基础”而牺牲掉数学应有的严谨性，相反，它在很多地方都体现了严谨的数学推导和逻辑。然而，这种严谨并没有以牺牲可读性为代价，书中对于定理的证明，往往会先给出直观的解释，再进行详细的推导，并且在关键步骤都会有清晰的说明，让我能够理解推导的每一步是如何进行的，而不是被一连串的符号和公式淹没。我尤其欣赏书中在引入组合数学的一些概念时，比如排列和组合，是如何与概率计算紧密结合的。例如，在计算从一堆物品中抽取特定组合的概率时，书中清晰地展示了如何利用组合公式来计算总的可能性和特定情况下的可能性，从而得出概率。这种将不同数学分支有机结合起来讲解的方式，让我看到了概率论的广阔应用前景，也让我对组合数学有了更直观的认识。此外，书中关于“期望值”的讲解也让我印象深刻，它不仅给出了期望值的计算公式，还详细解释了期望值在决策制定中的重要作用，以及它如何反映随机变量的平均水平。通过一些例子，比如投资的期望收益，或者游戏获胜的期望分数，我能更深刻地理解期望值的实际意义。这本书在数学上的严谨性和清晰的讲解，确实为我理解概率论打下了坚实的基础。
评分从一个完全没有接触过概率论的读者的角度来看，《概率论基础教程》的叙事方式非常吸引人。它不是那种枯燥的教科书，而更像是一位经验丰富的老师，循序渐进地引导你进入这个奇妙的数学世界。书中的语言风格非常生动，不时会穿插一些有趣的例子和故事，让我在学习过程中不会感到乏味。例如，在讲解“贝叶斯定理”的时候，书中并没有直接给出复杂的公式，而是通过一个“生病检测”的场景，生动地说明了在已知一些先验信息的情况下，如何更新我们对某个事件发生概率的认知。这个例子非常有启发性，让我深刻理解了贝叶斯定理在实际应用中的强大威力。我曾经在其他地方接触过贝叶斯定理，但总是觉得难以理解，而这本书的讲解让我茅塞顿开。此外，书中在讲解“随机变量”的概念时，也用了非常形象的比喻，让我能够直观地理解什么是随机变量，以及离散型随机变量和连续型随机变量的区别。它还详细介绍了常见的离散分布，如二项分布、泊松分布，以及常见的连续分布，如均匀分布、指数分布和正态分布，并对它们的性质和应用场景进行了详尽的阐述。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，让我在不知不觉中就掌握了这些重要的概念。
评分《概率论基础教程》的排版和设计也值得称赞。书中的公式清晰易懂，重要的定义和定理都有醒目的标注，使得阅读过程非常流畅。更重要的是，书中的插图和图表非常丰富，能够直观地展示一些抽象的概念。例如，在讲解“概率密度函数”和“累积分布函数”时，书中提供了大量的图形，让我能够清晰地看到不同分布的形状和特点，以及它们之间的关系。我尤其喜欢书中对于“随机过程”初步介绍时的图示，它用生动的线条和箭头，展示了随着时间推移，随机变量如何变化，以及不同状态之间的转移，这对于理解更复杂的随机现象非常有帮助。在我过去的学习经历中，一本好的教材，除了内容本身的优秀，好的排版和清晰的图示也是至关重要的。这本书在这方面做得非常出色，大大提升了我的阅读体验和学习效率。它让我能够更轻松地理解那些可能令人望而生畏的数学概念，也激发了我进一步探索的兴趣。
评分很多精彩的例子
评分证明超多呢，又在欺负学渣了，呜呜
评分有本中文的作对照真好，不然我估计我整个人都要崩溃了= =
评分为啥大学时候的教材不是这本书呢。。。
评分相信我，这本书很不错，定理的解释很通俗易懂，例题也都是贴近生活的案例。连我这样的数学渣渣都看懂了。
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