具体描述
本书是用测度论的观点论述概率论的专著。内容包括：分布函数，测度理论，随机变量，期望值，独立性等。
作者简介
目录信息
读后感
这是一本非常经典的概率论教材，内容丰富，写作非常严谨，几乎所有的定理都给出了易于理解的证明，而且本书还精选了许多习题。但是本书并不适合作为概率论的入门教材，在斯坦福大学也是作为研究生教材使用，因此要想更好地理解书中的内容，需要你具有一定的测度论基础。
评分本书第3版已由机械工业出版社出版，大家可以到China-pub购买 http://www.china-pub.com/196663
评分这是钟先生影响好几代人的教材，印象中看过的不少东西里面都提到这本，印象中还有Billingsley的那本弱收敛的，Hall和Hedye那本鞅的，都是常能在文献中看到被引用的教材。这本书看过但没仔细看过，一点小小的感觉是不适合入门，有些基础看比较好，或拿当做参考吧。我看的是那种...
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用户评价
这本书以其清晰的逻辑和严谨的数学表述，为我打开了概率论的大门。作为一名非数学专业的学生，我对这个领域最初感到一丝畏惧，但《概率论教程》却用一种循序渐进的方式，将抽象的概念变得触手可及。作者在开篇就用生动有趣的例子，例如抛硬币、抽奖等，巧妙地引出了随机事件、概率的基本性质等核心概念。我尤其欣赏书中对数学符号和公式的解释，它们不像教科书那样只是罗列，而是深入剖析了每个符号背后的含义以及它们是如何从基本原理推导出来的。例如，在讲解条件概率时，作者不仅给出了公式，还详细解释了“已知某事发生的前提下，另一事件发生的概率”这一直观的理解，并通过一系列实际问题，如医学诊断中的假阳性、假阴性等，来巩固了我的理解。每章的末尾都配有大量精心设计的习题，这些习题难度适中，从基础概念的巩固到复杂问题的分析，涵盖了该章节的所有要点。我花了大量时间反复练习，尤其是一些需要运用多个定理和性质才能解决的题目，在解决的过程中，我能清晰地感受到自己思维的进步和对概率论知识体系的掌握程度的加深。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位耐心细致的导师，引导我一步步地探索概率世界的奥秘，让我不再感到枯燥和乏味，而是充满了探索的乐趣。
评分这本书为我打开了概率世界的大门，它以一种非常清晰和有条理的方式，将复杂的概念变得易于理解。作者在讲解“概率”时，从最基本的三种类型——古典概率、统计概率和公理化概率，层层深入，确保读者能够建立起扎实的基础。我尤其喜欢作者在讲解“条件概率”时，用到了很多生动的比喻，例如在已知某件事情发生的情况下，另一件事情发生的可能性，这让我对“条件”的含义有了更深刻的理解。书中对“随机变量”的介绍也非常详细，作者清晰地定义了离散型和连续型随机变量，并详细介绍了它们的概率分布。我特别欣赏作者在讲解“期望”时，不仅给出了数学定义，还将其与“平均收益”等概念联系起来，这让我能够直观地理解期望的意义。此外，书中对“方差”的讲解也十分深入，它让我明白了方差不仅衡量了数据的离散程度，更代表了不确定性的程度。本书的习题设计也相当出色，它们覆盖了各个章节的关键概念，能够帮助读者巩固和深化对知识的理解，并且很多题目都需要深入思考，才能找到解题思路。
评分《概率论教程》是我学习概率论过程中遇到的一本非常优秀的书籍。作者以其严谨的逻辑和清晰的语言，将概率论的各个方面都进行了详尽的介绍。在讲解“概率”概念时，作者从基本公理出发，逐步引入了各种重要的概率公式，如加法公式、乘法公式等，并且为每一个公式都提供了清晰的解释和应用示例。我尤其欣赏作者在讲解“条件概率”时，巧妙地引入了“贝叶斯定理”及其在不同领域的应用，例如在模式识别和数据挖掘中，贝叶斯定理都起到了关键作用。书中对“随机变量”的介绍也让我印象深刻，作者详细区分了离散型和连续型随机变量，并详细介绍了它们的概率分布。我特别喜欢作者在讲解“期望”时，不仅给出了数学定义，还将其与“平均结果”等概念联系起来，这让我能够直观地理解期望的意义。此外，书中对“方差”的讲解也十分深入，它让我明白了方差不仅衡量了数据的离散程度，更代表了不确定性的程度。本书的习题设计也相当出色，它们覆盖了各个章节的关键概念，能够帮助读者巩固和深化对知识的理解，并且很多题目都需要深入思考，才能找到解题思路。
评分这本书为我提供了非常系统和全面的概率论知识。作者在讲解“随机变量”时，清晰地区分了离散型和连续型，并且为每种类型都提供了详实的例子，例如离散型的泊松分布和二项分布，以及连续型的指数分布和正态分布。我特别喜欢作者在介绍“概率分布”时，不仅给出了它们的数学表达式，还深入分析了它们的性质，例如泊松分布的“无记忆性”在描述某些事件发生的间隔时非常有意义，而正态分布的“对称性”和“钟形曲线”则让它成为自然界和统计学中最普遍的分布之一。书中对“期望”的讲解也十分细致，不仅介绍了数学期望的计算方法，还将其与“平均值”进行了类比，帮助我理解了期望的直观意义。此外，书中还详细介绍了“方差”的概念，并将其与“不确定性”联系起来，让我能够理解为什么方差越大，结果的不确定性也越大。我尤其欣赏作者在讲解“大数定律”和“中心极限定理”时，不仅给出了严谨的数学证明，还用生动的语言解释了它们在统计推断中的重要性。这本书的习题设计也十分出色，难度适中，覆盖面广，能帮助我巩固和深化所学知识。
评分《概率论教程》给我留下了极其深刻的印象，它不仅仅是一本知识的载体，更是一次思维的洗礼。作者在叙述过程中，总是能将枯燥的数学公式与生活中的实际场景巧妙地结合起来，使得原本抽象的概率概念变得生动有趣。我至今仍记得关于“全概率公式”的讲解，作者用一个生动的例子，描述了在一个包含多个相互独立但互斥的事件的系统中，如何计算某个最终结果的概率。他并没有停留在公式的推导，而是深入地分析了公式背后的逻辑，即“将复杂问题分解为若干个简单情况，分别计算后再加总”，这种化繁为简的思路在后续解决更复杂问题时给我提供了巨大的帮助。书中对“期望”和“方差”的讲解尤其独到，作者通过对不同投资组合的回报率进行分析，直观地展示了期望值如何反映平均收益，而方差则如何度量风险。这种将金融学中的风险管理概念引入概率论的讲解方式，让我这个非金融专业的读者也能够迅速理解这些统计学工具的实际应用价值。此外，书中还穿插了一些历史上的著名概率问题，例如“生日问题”、“蒙提霍尔问题”等，这些问题的讨论不仅增加了阅读的趣味性，更让我体会到概率论在解决各种奇妙问题中的强大力量。习题的设计也十分考究，很多题目都具有一定的挑战性，需要读者深入思考，灵活运用所学知识，而不是简单套用公式。
评分这本书让我对概率论产生了前所未有的兴趣。作者的讲解风格非常独特，他善于将抽象的数学概念与生活中的实际场景巧妙地结合起来，让原本枯燥的理论变得生动有趣。我印象最深刻的是，在讲解“独立事件”时，作者用抛掷两枚骰子的例子，清晰地解释了两个事件是否相互影响。接着，他又进一步讲解了“条件概率”和“乘法法则”，并提供了多个应用案例，例如在抽样调查中，如何计算某个特定人群的比例。书中对“随机变量”的介绍也非常详尽，作者不仅定义了离散型和连续型随机变量，还详细介绍了它们的概率分布。我尤其喜欢作者在讲解“期望”时，不仅给出了数学定义，还将其与“平均回报”等概念联系起来，这让我能够直观地理解期望的意义。此外，书中对“方差”的讲解也十分深入，它让我明白了方差不仅衡量了数据的离散程度，更代表了不确定性的程度。这本书的习题设计也相当出色，它们覆盖了各个章节的关键概念，能够帮助读者巩固和深化对知识的理解，并且很多题目都需要深入思考，才能找到解题思路。
评分《概率论教程》是一本我愿意反复研读的书籍，它的魅力在于其深度与广度的完美结合。作者在阐述“期望”概念时，不仅给出了数学定义，还从不同角度进行了类比，例如将期望理解为“长期来看的平均结果”，或者“一个随机过程的中心趋势”。我印象深刻的是，书中对“方差”的讲解，作者不仅解释了它是衡量数据离散程度的指标，还将其与“风险”的概念联系起来，例如在金融领域，方差越大通常意味着风险越高。这种将统计概念与实际应用场景相结合的讲解方式，极大地提升了我学习的积极性。书中还深入探讨了“贝叶斯定理”，并提供了多个应用实例，从医学诊断到机器学习中的模型参数估计，都展示了贝叶斯方法强大的推断能力。我尤其欣赏作者对“条件概率”的层层递进式讲解，从最简单的定义到更复杂的联合概率和边缘概率，每一步都清晰明了，并且辅以大量的图示和实例，让我对这些概念有了透彻的理解。本书的习题集也是一大亮点，它们不仅巩固了所学知识，更能激发读者运用所学知识解决实际问题的能力，很多题目都需要融会贯通，才能找到解题思路。
评分《概率论教程》是一本我非常推崇的学习材料。作者以一种非常系统和严谨的方式，将概率论的知识体系呈现在读者面前。在讲解“概率”的基本概念时，作者从古典概率、几何概率到公理化概率，层层递进，逻辑清晰。我特别欣赏作者在讲解“条件概率”时，用了许多贴近生活的例子，比如在已知某人是某个疾病的患者的前提下，检测结果呈阳性的概率，这让我深刻理解了条件概率在实际问题中的应用。书中对“随机变量”的介绍也非常到位，作者清晰地定义了离散型和连续型随机变量，并且分别介绍了它们的概率分布函数。我尤其喜欢作者在讲解“期望”时，不仅给出了数学定义，还将其与“平均收益”等概念联系起来，让我能够直观地理解期望的意义。此外，书中对“方差”的讲解也十分详细，它让我明白了方差不仅衡量了数据的离散程度，更代表了不确定性的程度。这本书的习题设计也相当出色，它们覆盖了各个章节的关键概念，能够帮助读者巩固和深化对知识的理解，并且很多题目都需要深入思考，才能找到解题思路。
评分这本书为我构建了一个坚实的概率论基础。它不仅仅满足于介绍概率论的基本概念和公式，更注重培养读者的逻辑思维能力和解决问题的能力。作者在讲解“随机变量”和“概率分布”时，并没有急于给出各种复杂的分布名称，而是先从离散型随机变量入手，清晰地解释了概率质量函数（PMF）的意义，以及如何通过它来描述一个随机变量的取值情况。接着，逐步过渡到连续型随机变量，详细讲解了概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF），并用图示的方法清晰地展示了它们之间的关系。我特别喜欢作者在解释“中心极限定理”时的处理方式，他没有仅仅提供定理的数学表述，而是通过模拟实验的方式，直观地展示了无论原始分布是什么样的，只要样本量足够大，样本均值的分布都会趋近于正态分布。这种寓教于乐的方式让我对这个极为重要的定理有了更深刻的理解，也认识到它在统计推断中的关键作用。书中对于“大数定律”的讲解也同样精彩，它帮助我理解了为什么随着观测次数的增加，样本的平均值会越来越接近真实的概率。这些基础概念的清晰阐述，为我后续学习更高级的统计学知识打下了坚实的基础。
评分《概率论教程》是一本极具价值的学习资料，它为我构建了一个清晰而系统的概率论知识框架。作者在讲解“概率”时，从最基础的公理化定义出发，逐步深入到各种重要的概率公式，如加法法则、乘法法则等，并且每一步都配有精心设计的例题，确保读者能够真正理解。我尤其欣赏作者在讲解“条件概率”时，引入了“贝叶斯定理”及其应用，这让我看到了概率论在解决实际问题中的强大力量，例如在医学诊断和风险评估中，贝叶斯定理都发挥着至关重要的作用。书中对“随机变量”的介绍也让我受益匪浅，作者清晰地区分了离散型和连续型随机变量，并详细介绍了它们各自的概率分布。我特别喜欢作者在讲解“期望”时，不仅给出了数学定义，还将其与“长期平均结果”等概念联系起来，这让我能够直观地理解期望的意义。此外，书中对“方差”的讲解也十分深入，它让我明白了方差不仅衡量了数据的离散程度，更代表了不确定性的程度。本书的习题设计也相当出色，它们覆盖了各个章节的关键概念，能够帮助读者巩固和深化对知识的理解，并且很多题目都需要深入思考，才能找到解题思路。
评分非常非常好的概率教程。只是翻译的很不负责
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