Integration and Probability

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出版者:Springer Verlag
作者:Malliavin, Paul
出品人:
页数:343
译者:Kay, L.
出版时间:1995-6
价格:$ 101.64
装帧:HRD
isbn号码:9780387944098
丛书系列:
图书标签:
  • 概率论
  • 数学
  • Statistics
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  • 概率论
  • 积分
  • 随机过程
  • 测度论
  • 统计学
  • 应用数学
  • 高等数学
  • 理论概率
  • 分析学
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具体描述

An introduction to analysis with the right mix of abstract theories and concrete problems. Starting with general measure theory, the book goes on to treat Borel and Radon measures and introduces the reader to Fourier analysis in Euclidean spaces with a treatment of Sobolev spaces, distributions, and the corresponding Fourier analysis. It continues with a Hilbertian treatment of the basic laws of probability including Doob's martingale convergence theorem and finishes with Malliavin's "stochastic calculus of variations" developed in the context of Gaussian measure spaces. This invaluable contribution gives a taste of the fact that analysis is not a collection of independent theories, but can be treated as a whole.

《概率论与数理统计》(Probability Theory and Mathematical Statistics) 这本严谨而全面的著作深入探索了概率论和数理统计的核心概念与方法。它旨在为读者提供一个坚实的理论基础,并装备他们解决现实世界中各种复杂问题的能力。全书结构清晰,逻辑严密,循序渐进,适合数学、统计学、工程学、计算机科学、经济学以及其他对定量分析有需求的学科的学生和研究人员。 第一部分:概率论基础 本部分首先建立起概率论的公理化体系,从集合论的基本概念出发,详细阐述了样本空间、事件、概率的定义及其基本性质。我们将深入探讨条件概率与独立性,这对于理解变量之间的相互影响至关重要。贝叶斯定理作为连接条件概率的强大工具,将被详细介绍其在信息更新和推理中的应用。 随机变量的概念是概率论的核心。本书将区分离散型和连续型随机变量,并对它们的概率分布(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)进行详尽的分析。我们还将研究联合分布、边缘分布和条件分布,以及随机变量的独立性概念。数学期望、方差和协方差等统计量将被深入解析,揭示它们如何量化随机变量的中心趋势和离散程度。 多维随机变量的分析是理解复杂随机系统的关键。本书将介绍联合概率分布函数、联合概率密度函数,以及多维随机变量的期望、方差和协方方差阵。条件期望和条件方差的概念将帮助我们理解在已知某些信息的情况下,随机变量的平均值和离散程度如何变化。 第二部分:数理统计基础 在掌握了概率论的基石后,本部分将转向数理统计,研究如何从样本数据中推断总体特性。我们首先介绍统计推断的基本思想,包括参数估计和假设检验。 点估计是统计推断的起点。本书将介绍矩估计法和最大似然估计法,并分析它们的性质,如无偏性、有效性、一致性等。区间估计是点估计的自然延伸,它提供了对总体参数可能取值范围的量化描述。我们将详细介绍置信区间的构造方法,包括均值、方差和比例的置信区间。 假设检验是数理统计中另一项核心技术。本书将系统介绍假设检验的基本原理,包括零假设、备择假设、显著性水平、功效函数、p值等关键概念。我们将涵盖各种常见的假设检验方法,如t检验、Z检验、卡方检验、F检验等,并探讨它们在不同场景下的适用性。 第三部分:统计模型与进阶主题 本部分将进一步深化对统计模型的研究,并介绍一些更高级和更具应用性的统计方法。 回归分析是研究变量之间数量关系的有力工具。本书将从简单线性回归开始,详细介绍最小二乘法的原理和应用,以及回归系数的估计与检验。在此基础上,我们将推广到多元线性回归,讨论多重共线性、模型选择、残差分析等重要问题。 方差分析(ANOVA)用于比较多个组的均值是否存在显著差异。本书将介绍单因素方差分析和双因素方差分析的原理和计算方法,并讨论其在实验设计中的应用。 除了上述经典统计方法,本书还将触及一些现代统计学的前沿领域,如: 时间序列分析简介: 探讨如何分析具有时间依赖性的数据,理解其趋势、季节性和随机波动。 非参数统计方法: 介绍不依赖于数据分布假设的统计检验方法,如秩和检验、中位数检验等。 贝叶斯统计方法简介: 简要介绍贝叶斯推断的基本框架,以及与频率学派统计方法的区别和联系。 贯穿全书的特点: 理论与实践相结合: 在介绍理论概念的同时,本书提供了大量精心设计的例题和习题,涵盖了各种实际应用场景,帮助读者巩固所学知识,并学会将理论应用于解决实际问题。 数学推导严谨: 所有重要的定理和公式都提供了详细的推导过程,确保读者能够透彻理解其内在逻辑。 语言清晰易懂: 尽管内容深邃,但作者力求语言清晰,避免不必要的术语堆砌,使得不同背景的读者都能循序渐进地掌握。 广泛的适用性: 本书的知识体系是许多科学和工程领域的基础,为读者在各自的专业领域进行数据分析和建模打下坚实基础。 《概率论与数理统计》不仅是一本教科书,更是一本帮助读者培养严谨的数学思维和强大的数据分析能力的参考书。它将为您的学术研究和职业发展提供不可或缺的工具和视角。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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《Integration and Probability》这个书名,直接触及了我一直以来都非常感兴趣的两个数学领域。我一直认为,积分作为描述连续变化和累积的工具,与概率论作为量化不确定性和随机性的语言,是理解现代科学和技术问题的两个关键视角。我非常期待这本书能够深入地探讨积分在各种连续分布的概率密度函数上的应用,例如如何通过积分来计算期望值、方差,以及如何构建累积分布函数。同时,我也希望它能详细介绍各种重要的概率分布,并展示如何运用积分工具来分析这些分布的性质和行为。更重要的是,我希望这本书能够揭示积分和概率论之间更深层次的联系,例如在随机过程理论中,如何利用积分来定义和分析过程的统计特性。对于我来说,一本能够提供如此深度和广度的数学读物,无疑会带来极大的学术启发和知识的提升。我希望这本书的行文风格能够严谨而富有逻辑,让我在学习过程中能够循序渐进,逐步掌握这些复杂的数学概念。

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《Integration and Probability》的书名,第一时间就吸引了我。作为一名热衷于探索数学理论及其应用的人,我深知积分和概率在现代科学和工程领域的核心地位。积分,是描述连续累积过程的有力工具,它在解决诸如物理学中的能量计算、工程学中的信号分析等问题时不可或缺。而概率,则是量化不确定性、理解随机现象的基石,它在统计学、机器学习、金融建模等领域发挥着关键作用。我期待这本书能提供对积分理论的全面而深入的讲解,包括不同类型的积分以及它们各自的特点和应用。同时,我也希望它能详细阐述概率论中的基本概念,如概率分布、期望、方差、条件概率等,并展示如何利用这些概念来分析和预测现实世界中的不确定性。这本书的书名预示着一种将分析工具与随机性描述相结合的强大视角,这正是我所追求的。我希望通过阅读这本书,能够加深对这两个关键数学分支的理解,并为解决更复杂的科学和工程问题打下坚实的理论基础。

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当我看到《Integration and Probability》这本书名时,我首先联想到的是它所蕴含的数学思想的严谨与力量。积分,作为微积分的基石,是我们理解连续变化、累积效应的利器;而概率,则是我们认识不确定性、量化风险的语言。这两大支柱的结合,无疑是现代科学研究中不可或缺的核心内容。我一直希望能够找到一本能够系统性地讲解积分理论在不同领域的应用的书籍,比如在信号处理中如何用傅里叶积分分析信号的频率成分,在统计物理学中如何用概率论描述大量粒子的行为。这本书的名字恰好满足了我这一愿望,它暗示着一种将连续分析与随机性结合起来的强大视角。我希望它能够深入浅出地介绍各种积分技巧,并且能够清晰地阐述概率分布的本质,以及如何运用统计模型来分析和预测复杂现象。这本书的出现,对于任何希望在数学、物理、工程、经济等领域取得突破性进展的学者和研究人员来说,都将是一笔宝贵的财富。它有望帮助读者建立起坚实的数学基础,并提供解决实际问题的有效工具。

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拿到《Integration and Probability》这本书,我首先被它所承载的知识体系所吸引。作为一名对数学理论及其应用充满热情的研究者,我一直认为积分和概率是理解现代科学和工程领域不可或缺的工具。这本书的书名直接点明了其核心内容,这让我对它能否提供深刻的见解和实用的方法论抱有很高的期望。我尤其希望它能够详细阐述积分在分析复杂函数、求解微分方程以及在物理学中描述连续变化过程中的重要作用。例如,在量子力学中,概率密度函数往往需要通过积分来计算,这本身就是一个非常迷人的应用。另一方面,概率论部分,我希望能看到对各种概率分布的深入剖析,包括它们各自的性质、应用场景以及相互之间的联系。我对贝叶斯统计和统计推断的数学基础特别感兴趣,希望这本书能在这方面提供清晰的解释和严谨的推导,使我能够更好地理解如何从数据中提取有用的信息,并对未来的事件做出预测。这本书的出版,对于所有希望在数学、统计学、计算机科学、工程学乃至金融学等领域有所建树的人来说,无疑是一份宝贵的资料,能够帮助他们构建坚实的理论基础,并为解决实际问题提供强大的数学工具。

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这本书的书名是《Integration and Probability》,读起来就有一种严谨又充满智慧的感觉。拿到书的时候,我首先被它那封面设计所吸引,不是那种花哨的图片,而是一种简洁、线条流畅的设计,色彩搭配也恰到好处,透露着一种内敛的专业感。我一直对数学中的积分和概率理论深感兴趣,总觉得它们是描述世界运作规律的基石,无论是物理学的定律,还是经济学中的波动,亦或是生物学中的随机性,背后似乎都能看到它们的身影。《Integration and Probability》这个名字,直击了我最想深入探索的领域,我迫不及待地想要翻开它,看看它能否带我进入一个更深邃的数学世界。我期望这本书能让我对积分的各种应用有一个全新的认识,不仅仅是计算面积和体积,更希望能理解它在信号处理、图像分析、甚至在描述复杂系统演变过程中的作用。同时,概率论的部分,我也希望它能涵盖从基础的概率分布到更高级的随机过程,让我能够理解诸如马尔可夫链、泊松过程等概念的精髓,并能够运用这些工具来分析现实世界中的不确定性。这本书给我的第一印象是,它不仅仅是一本教科书,更像是一本引人入胜的数学探索之旅的向导,我对此充满期待,希望它能满足我求知若渴的心。

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《Integration and Probability》这本书的书名,立刻勾起了我对数学基础理论的深切兴趣。在我的学术生涯中,我曾多次遇到需要深入理解积分和概率论概念的时刻,而这本书的出现,仿佛为我提供了一个系统梳理和深化理解的绝佳机会。我期待这本书能够清晰地解释积分在微积分学中的地位,以及它如何通过黎曼积分、勒贝格积分等不同形式,处理更加广泛和复杂的数学对象。同时,我也希望它能涵盖概率论中的核心概念,比如条件概率、期望值、方差等,并能展示这些概念在实际问题中的应用,例如在风险评估、机器学习模型构建以及自然语言处理等领域。我认为,一本优秀的教材不仅仅是传递知识,更是激发学习者思考和探索的火花。《Integration and Probability》能否做到这一点,将是我衡量其价值的重要标准。我希望这本书的语言风格能够严谨而不失生动,能够用恰当的例子和清晰的论证,引导读者一步步掌握这些抽象的数学概念。如果它能够帮助我建立起积分和概率论之间更深刻的联系,并让我看到它们如何在科学研究和技术创新中发挥关键作用,那么这将是一次非常有价值的学习体验。

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《Integration and Probability》这个书名,在我看来,代表了数学中两个最基础也最深刻的概念。积分,是理解累积效应、描述连续变化的基础,而概率,则是我们认识世界不确定性、量化风险的语言。我一直对这两者如何交织在一起,共同支撑起现代科学的宏伟体系感到好奇。我希望这本书能够清晰地阐述积分的定义及其在不同场景下的应用,例如在物理学中计算功和能量,在信号处理中分析信号的频谱。同时,我也期望它能深入讲解概率论的基本原理,包括条件概率、独立性、贝叶斯定理等,并展示这些概念在统计推断、机器学习算法等领域的实际运用。一本优秀的数学书籍,不仅要有严谨的理论推导,还要有生动形象的例子来帮助读者理解抽象的概念。《Integration and Probability》如果能做到这一点,那么它将是我学习和研究过程中的宝贵财富,能够帮助我更深入地理解数学的魅力,并将其应用于解决实际问题。

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《Integration and Probability》这个书名,听起来就充满了数学的魅力与挑战。对我而言,积分不仅仅是计算面积和体积的工具,更是理解变化率如何累积成总量、如何描述事物随时间或空间连续变化的本质。而概率,则是衡量不确定性、预测未来趋势的语言,它渗透在我们生活的方方面面,从天气预报到金融市场的波动,无不与概率息息相关。我希望这本书能够将这两者有机地结合起来,展示它们之间的内在联系和协同作用。比如,随机过程的概率密度函数常常需要积分才能得到累积分布函数,或者利用积分来计算期望值。这本书的书名让我对它能否提供这种融合性的视角充满了期待。我希望它能够帮助我更深刻地理解概率测度论与勒贝格积分的关系,以及如何在连续概率模型中使用积分进行分析。同时,我也希望它能包含一些实际应用的案例,例如在机器学习中的贝叶斯推断,或者在物理学中的统计力学,这些都是积分和概率论强大能力的体现。这本书的出现,对我而言,是一个深入探索数学世界、理解世界运行规律的绝佳契机。

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这本书的书名《Integration and Probability》就足以引起我的高度关注。在我的学习和研究过程中,我深切体会到积分和概率论作为两大核心数学分支的重要性。积分,作为描述连续累积效应的强大工具,在物理学、工程学、经济学等众多领域都有着不可替代的作用。而概率论,则是我们理解和量化不确定性的关键,它构成了统计学、机器学习、金融工程等学科的基石。我期望这本书能够系统地阐述积分的各种定义和性质,例如黎曼积分和勒贝格积分,以及它们在求解微分方程、分析傅里叶级数等方面的应用。同时,我也希望它能全面介绍概率论中的基本概念,如随机变量、概率分布、期望、方差等,并探讨一些高级主题,例如条件概率、马尔可夫链、随机过程等。我认为,一本真正优秀的教材应该能够清晰地解释抽象的数学概念,并提供丰富的实例来展示这些概念的实际应用价值。如果《Integration and Probability》能够做到这一点,那么它将成为我案头必备的参考书,帮助我在学术道路上更上一层楼。

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当我看到《Integration and Probability》这本书的名字时,我的脑海中立刻浮现出数学的严谨与现实世界的联系。积分,是理解连续变化的累积效应的基石,它在描述物理现象、工程计算以及数据分析中扮演着至关重要的角色。而概率,则是我们量化不确定性、做出预测和决策的语言。这两者的结合,构成了许多现代科学领域的核心工具。我一直渴望一本能够系统地梳理积分理论,并将其与概率论的各种概念和应用相结合的书籍。《Integration and Probability》这个书名,正是我所期待的那种能够提供深度和广度的数学指南。我希望它能够深入讲解如勒贝格积分等更高级的积分概念,以及它们在测度论和概率论中的基础性作用。同时,我也期待它能涵盖从离散到连续的各种概率分布,以及如何运用积分来分析随机变量的期望、方差和矩母函数等重要统计量。这本书,无疑为我提供了一个深入探索数学世界、理解世界运作奥秘的绝佳机会,我对此充满了浓厚的兴趣和期待。

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