Introduccion Al Calculo de Probabilidades (Spanish Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Eudeba

作者:B. V. Gnedenko

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-10

价格:USD 10.95

装帧:Paperback

isbn号码:9789502304281

丛书系列:

图书标签:

probabilidad
calculo
estadistica
matematicas
español
aprendizaje
introduccion
ciencia
educacion
libro de texto

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具体描述

概率计算入门：掌握未知世界的逻辑利器在浩瀚的数据洪流与充满不确定性的现实世界中，理解和量化“可能性”是我们做出明智决策的基石。本书将带您踏上一段严谨而又引人入胜的概率计算之旅，旨在为您构建一套坚实的概率理论框架，让您能够自信地分析和预测事件发生的概率。我们并非要为您罗列具体的计算公式，而是要深入浅出地揭示概率世界的底层逻辑，帮助您建立直观的理解，并掌握解决实际问题的核心方法。想象一下，您是一名敏锐的观察者，面对着生活中形形色色的现象：天气预报的精准度、股票市场的波动、新药试验的效果，甚至是彩票中奖的几率。这些看似随机的事件背后，其实隐藏着可以被理解和分析的规律。本书的目标，就是为您提供解锁这些规律的钥匙。我们将从最基础的概念出发，循序渐进地引导您理解概率的含义，区分不同类型的事件，并学习如何运用数学工具来量化它们的可能性。您将首先接触到概率论的基石——样本空间和事件。理解样本空间，就像是在描述一个试验或观察可能出现的所有结果的集合。例如，抛掷一枚硬币，样本空间就是{正面，反面}；掷一个骰子，样本空间就是{1, 2, 3, 4, 5, 6}。而事件，则是样本空间中的一个或多个结果的组合。我们学会区分互斥事件（例如，一次掷骰子不可能既掷出1又掷出2）和非互斥事件（例如，从一副扑克牌中抽出一张牌，这张牌既可能是红心也可能是K）。接下来，我们将深入探讨概率的基本性质。概率是一个介于0和1之间的数值，0代表不可能发生，1代表必然发生。本书将详细阐释概率的加法规则和乘法规则，它们是我们计算复合事件概率的强大工具。例如，如何计算同时发生两件事情的概率（乘法规则），或者某件事情或另一件事情发生的概率（加法规则）。我们还将强调条件概率的重要性，即在已知某个事件已经发生的情况下，另一个事件发生的概率。这对于理解因果关系和进行预测至关重要，例如，在已知一位患者患有某种特定症状的情况下，他进一步发展成某种疾病的概率。本书不会止步于基础概念，还会带领您认识随机变量。随机变量是数学模型中一个非常重要的概念，它将随机事件的结果转化为数值。我们将会区分离散型随机变量（例如，一天中接到的电话数量，只能取整数值）和连续型随机变量（例如，一个人的身高，可以在一个范围内取任意值）。对于每种类型的随机变量，我们都会探讨它们相应的概率分布，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布以及正态分布等。这些分布描述了随机变量取不同值的概率规律，是进行统计推断和模型构建的基础。为了更好地理解和分析随机变量的性质，我们将引入期望值和方差的概念。期望值，也称为均值，代表了随机变量的平均值或预期值。它告诉我们，在多次重复试验后，我们平均可以期待得到什么结果。方差则衡量了随机变量取值的离散程度或波动性，它揭示了结果围绕期望值的不确定性。理解期望值和方差，可以帮助我们评估风险、比较不同方案的优劣。本书还将为您介绍大数定律和中心极限定理。大数定律是概率论中的一个核心定理，它表明当试验次数足够多时，事件发生的频率会趋近于其理论概率。这意味着，尽管短期内结果可能波动很大，但长期来看，事件的表现是稳定和可预测的。中心极限定理则更为强大，它指出，无论原始数据的分布如何，许多独立随机变量的平均值（或总和）在数量足够大时，其分布将近似于正态分布。这一定理是统计学中许多推断方法的基础，因为它允许我们使用正态分布来近似处理各种复杂情况。此外，我们还会触及抽样分布的概念。当从一个总体中抽取样本时，样本的统计量（如样本均值）也会有一个概率分布，这就是抽样分布。理解抽样分布是进行统计推断，如估计总体参数和检验假设的关键。本书旨在为您提供一套解决问题的方法论，而不仅仅是死记硬背公式。我们将通过大量的例子和思考题，帮助您将抽象的概率概念应用于现实世界。无论您是学生、研究人员，还是希望在工作和生活中做出更明智决策的专业人士，本书都将为您打开一扇理解不确定性的新大门。通过学习概率计算，您将能够更清晰地认识风险，更准确地预测未来，并最终更有效地应对生活中的挑战。准备好迎接这场思维的革新吧！