概率论基础教程(原书第9版) (美)Sheldon M.Ross|3802866 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 Sheldon M Ross 著，童行伟 梁宝生 译

图书标签:

• 概率论
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• Sheldon M
• Ross
• 随机过程
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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111447894

商品编码：12171495786

丛书名： 华章数学译丛

出版时间：2014-01-01

页数：415

书[0名0]：	概率论基础教程(原书[0第0]9版)|3802866
图书定价：	69元
图书作者：	(美)Sheldon M.Ross
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2014/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111447894
开本：	16开
页数：	415
版次：	9-1

作者简介

作者：（美[0国0]）罗斯（Sheldon M.Ross） 译者：童行伟 梁宝生 罗斯（Sheldon M.Ross），世界著[0名0]的应用概率专家和统计[0学0]家，现为南加州[0大0][0学0]工业与系统工程系Epstein讲座教授。他于1968年在斯坦福[0大0][0学0]获得统计[0学0]博士[0学0]位，在1976年至2004年期间于加州[0大0][0学0]伯克利分校任教，其研究[0领0]域包括统计模拟、金融工程、应用概率模型、随机动态规划等。Ross教授创办了《Probability in the Engineering and Informational Sciences》杂志并一直担任主编，他的多种[0畅0]销教材均产生了世界性的影响，其中《统计模拟（[0第0]5版）》和《随机过程（[0第0]2版）》等均由机械工业出版社引进出版。

内容简介

这本经典的概率论教材通过[0大0]量的例子系统介绍了概率论的基础[0知0]识及其应用，主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、[0极0]限定理和模拟等，内容丰富，通俗易懂.各章末附有[0大0]量的练习，分为习题、理论习题和自检习题三[0大0]类，并在书末给出自检习题的全部解答。 《概率论基础教程(原书[0第0]9版)》是概率论的入门书，适合作为数[0学0]、统计[0学0]、经济[0学0]、生物[0学0]、管理[0学0]、计算机科[0学0]及其他各工[0学0]专业本科生的教材，也适合作为研究生和应用工作者的参考书。

目录

《概率论基础教程(原书[0第0]9版)》 译者序 前　言 [0第0]1章　组合分析1 1.1　引言1 1.2　计数基本[0法0]则1 1.3　排列2 1.4　组合4 1.5　多项式系数7 1.6　方程的整数解个数10 [0第0]2章　概率论公理19 2.1　引言19 2.2　样本空间和事件19 2.3　概率论公理22 2.4　几个简单命题24 2.5　等可能结果的样本空间27 2.6　概率：连续集函数36 2.7　概率：确信程度的度量39 [0第0]3章　条件概率和[0独0]立性49 3.1　引言49 3.2　条件概率49 3.3　贝叶斯公式53 3.4　[0独0]立事件63 3.5　P(? F)是概率74 [0第0]4章　随机变量98 4.1　随机变量98 4.2　离散型随机变量101 4.3　期望103 4.4　随机变量函数的期望105 4.5　方差108 4.6　伯努利随机变量和二项随机变量109 4.6.1　二项随机变量的性质113 4.6.2　计算二项分布函数115 4.7　泊松随机变量116 4.8　其他离散型概率分布126 4.8.1　几何随机变量126 4.8.2　负二项随机变量127 4.8.3　[0超0]几何随机变量129 4.8.4　ζ分布132 4.9　随机变量和的期望133 4.10　分布函数的性质136 [0第0]5章　连续型随机变量154 5.1　引言154 5.2　连续型随机变量的期望和方差156 5.3　均匀随机变量159 5.4　正态随机变量162 5.5　指数随机变量170 5.6　其他连续型概率分布175 5.6.1　Γ分布175 5.6.2　韦布尔分布176 5.6.3　柯西分布176 5.6.4　β分布177 5.7　随机变量函数的分布178 [0第0]6章　随机变量的联合分布192 6.1　联合分布函数192 6.2　[0独0]立随机变量197 6.3　[0独0]立随机变量的和206 6.3.1　[0独0]立同分布均匀随机变量206 6.3.2　Г随机变量207 6.3.3　正态随机变量209 6.3.4　泊松随机变量和二项随机变量211 6.4　离散情形下的条件分布212 6.5　连续情形下的条件分布214 *6.6　次序统计量218 6.7　随机变量函数的联合分布221 *6.8　可交换随机变量226 [0第0]7章　期望的性质241 7.1　引言241 7.2　随机变量和的期望241 *7.2.1　通过概率方[0法0]将期望值作为界250 *7.2.2　关于[0大0]值与小值的恒等式252 7.3　试验序列中事件发生次数的矩254 7.4　随机变量和的协方差、方差及相关系数260 7.5　条件期望266 7.5.1　定义266 7.5.2　通过取条件计算期望267 7.5.3　通过取条件计算概率275 7.5.4　条件方差278 7.6　条件期望及预测279 7.7　矩母函数282 7.8　正态随机变量的更多性质289 7.8.1　多元正态分布289 7.8.2　样本均值与样本方差的联合分布291 7.9　期望的一般定义292 [0第0]8章　[0极0]限定理313 8.1　引言313 8.2　切比雪夫不等式及弱[0大0]数定律313 8.3　中心[0极0]限定理315 8.4　强[0大0]数定律321 8.5　其他不等式323 8.6　用泊松随机变量逼近[0独0]立的伯努利随机变量和的概率误差界328 [0第0]9章　概率论的其他课题335 9.1　泊松过程335 9.2　马尔可夫链337 9.3　惊奇、不确定性及熵341 9.4　编码定理及熵343 [0第0]10章　模拟352 10.1　引言352 10.2　模拟连续型随机变量的一般方[0法0]354 10.2.1　逆变换方[0法0]354 10.2.2　舍取[0法0]355 10.3　模拟离散分布359 10.4　方差缩减技术361 10.4.1　利用对偶变量361 10.4.2　利用“条件”362 10.4.3　控制变量363 附录A　部分习题答案367 附录B　自检习题解答369 索引409

编辑推荐

《华章教育·华章数[0学0]译丛:概率论基础教程(原书[0第0]9版)》是一本非常有特色的不可多得的好教材，尽管“概率论”的教材非常多，但是能出其右者寥寥。《华章教育·华章数[0学0]译丛:概率论基础教程(原书[0第0]9版)》不仅介绍了概率理论和方[0法0]，而且采用了[0大0]量生动的例子来说明这些理论和方[0法0]是如何应用在实际生活中的，让读者在获得概率论[0知0]识的同时，也体[0会0]了概率论的应用魅力。书中侧重介绍概率论中基本的概念，如概率、条件概率、期望、贝叶斯公式、[0大0]数定律、中心[0极0]限定理、马尔可夫链等。同时，《华章教育·华章数[0学0]译丛:概率论基础教程(原书[0第0]9版)》还提供了[0大0]量有意义的练习，分为习题、理论习题和自检习题三[0大0]类。从习题中，读者也可受益匪浅。《华章教育·华章数[0学0]译丛:概率论基础教程(原书[0第0]9版)》设定的门槛很低，只要有初等微积分[0知0]识的读者，都可以读懂，所以是一本非常好的“概率论”入门书。

好的，这是一份关于另一本概率论基础教程的详细图书简介，其中不包含您提供的特定书籍的内容，并力求自然流畅，不带有明显的AI生成痕迹。 --- 书名：现代概率论导论：从基础到应用 作者：[虚构作者名，例如：李文涛、张华峰] 版本：第三版（修订与增补） --- 内容简介 《现代概率论导论：从基础到应用》旨在为读者提供一个全面、严谨而又易于理解的概率论学习路径。本书不仅涵盖了经典概率论的核心概念，更紧密结合了现代统计推断、随机过程等前沿领域的需求，力求在打下坚实数学基础的同时，培养读者运用概率思维解决实际问题的能力。 本书的特点与目标读者群 本书的编写遵循“先直观理解，后严谨论证”的原则。我们深知，对于初学者而言，抽象的数学定义往往是理解概率论的一大障碍。因此，在每一章节的开头，我们都会引入大量的实例和直觉性的解释，帮助读者建立对随机现象的初步认识，然后再逐步引入严格的数学框架。 目标读者 理工科本科生： 学习概率论与数理统计课程的学生。 经济、金融与管理专业学生： 需要掌握风险评估、预测建模和决策分析的专业人士。 计算机科学与数据科学从业者： 对机器学习、人工智能、算法设计中的随机性有深入需求的开发者。 研究生： 需要回顾或深入理解概率论基础以衔接更高级课程（如随机过程、时间序列分析）的研究生。 核心内容与结构深度剖析 全书共分为十二章，体系结构紧凑而严密。 第一部分：概率论的基石（第1-3章） 第1章：随机试验与概率的基本概念 本章从最基础的随机现象入手，定义了样本空间、事件及其代数运算。重点讨论了古典概型、几何概型以及在有限和可数无限样本空间中的概率计算方法。引入了条件概率和独立性的概念，并详细阐述了贝叶斯定理在信息更新中的应用。我们通过经典的扑克牌问题、掷骰子实验以及医疗诊断模型，阐释了概率思维的初始形态。 第2章：离散型随机变量 本章深入研究了在可数集中取值的随机变量。详细介绍了伯努利试验、二项分布、泊松分布及其在稀有事件建模中的重要性。同时，我们对超几何分布、负二项分布进行了深入的探讨，并严格推导了期望值和方差的性质。通过模拟和案例分析，读者将掌握如何利用这些标准分布对实际问题进行精确建模。 第3章：连续型随机变量 这是理解现代统计推断的关键一步。本章引入了概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。我们详细讲解了均匀分布、指数分布（及其无记忆性）、正态分布（及其在中心极限定理中的核心地位）。特别地，本章对正态分布的性质进行了详尽的分析，并解释了如何使用标准正态分布进行概率计算。 第二部分：多维随机变量与极限定理（第4-6章） 第4章：多维随机变量及其联合分布 本章将焦点从单个随机变量扩展到多个随机变量的联合分析。详细讨论了联合概率密度函数、边际分布以及随机变量的函数。重点阐述了协方差、相关系数以及如何判断随机变量的相互独立性。我们引入了多元正态分布，这是回归分析和多元统计方法的基础。 第5章：大数定律与中心极限定理 这是连接概率论与数理统计的桥梁。本章首先介绍了依概率收敛和依分布收敛的概念，并严格证明了弱大数定律和强大数定律。随后的重点是中心极限定理（CLT）的多种形式（包括Lyapunov形式），并展示了CLT如何保证我们在面对大量独立同分布随机变量之和时，可以应用正态分布进行近似。 第6章：随机变量的变换 本章探讨了如何处理已知随机变量函数的分布问题。系统介绍了矩生成函数（MGF）和特征函数（CF）的性质和应用，特别是它们在判断分布类型和推导多维分布时的强大作用。我们提供了求解复合随机变量分布的系统方法。 第三部分：统计推断的概率基础（第7-9章） 第7章：随机样本与抽样分布 本章将理论概率论与实际数据收集相结合。定义了随机样本的概念，并详细推导了常见统计量（如样本均值、样本方差）的抽样分布，包括t分布、卡方分布和F分布的推导过程及其应用场景。 第8章：参数估计的概率基础 本章是统计推断的起点。详细讨论了点估计的性质（无偏性、有效性、一致性）。系统介绍了矩估计法（MOM）和最大似然估计法（MLE），并从概率论角度解释了MLE的渐近性质。 第9章：区间估计与假设检验的概率视角 本章侧重于利用概率工具构建置信区间。我们通过对正态总体的均值和方差的估计为例，展示了如何构建基于t分布和卡方分布的置信区间。同时，对假设检验中的第一类错误和第二类错误概率进行了严谨的概率论阐释。 第四部分：进阶主题：随机过程的初步探索（第10-12章） 第10章：马尔可夫链 本章将概率论的概念扩展到随时间演化的系统。详细介绍了马尔可夫链的定义、转移概率矩阵和$n$步转移概率。重点分析了稳态分布、正常返性和遍历性，为分析动态系统提供了强大的工具。 第11章：泊松过程与相关应用 本章介绍了计数过程，特别是泊松过程的定义、性质及其与指数分布的关系。通过实际案例（如事件到达、排队系统中的初步模型），展示了泊松过程在描述随机事件发生序列中的作用。 第12章：基本随机变量的卷积与期望 本章作为对前述内容的深化和总结，回顾了多个随机变量的和的分布（卷积的计算），并深入探讨了条件期望的性质，特别是迭代期望定律和条件期望在线性估计中的作用，为理解更复杂的随机过程奠定基础。 教学方法与特色 本书的每一节都配有“概念辨析”、“例题精讲”和“课后习题”。习题部分分为基础巩固、计算应用和探讨研究三类，确保读者不仅能记住公式，更能理解其背后的随机机制。我们特别强调了概率论在现代金融风险管理、可靠性工程和数据挖掘中的实际应用价值。通过本书的学习，读者将建立起一套成熟的、基于概率模型的分析框架，从而能够自信地面对和解决日常生活及专业领域中的不确定性问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是让我重拾对数学的热爱！之前对概率论的印象总是停留在枯燥的公式和抽象的证明，总觉得它离生活很远。但读了这本书，我才发现概率论原来是这么有意思，而且渗透在我们生活的方方面面。书中的例子选取得非常贴切，从日常的抽奖、骰子游戏，到更复杂的保险精算、金融市场分析，都用清晰易懂的方式讲解了概率论的原理。作者 Sheldon M. Ross 的叙述方式很流畅，一点也不生硬，仿佛是在和一位经验丰富的老师聊天，他总能恰到好处地引导你思考，让你在不知不觉中掌握了重要的概念。而且，这本书的排版也很舒服，图表清晰，公式推导过程也写得非常详细，对于我这种需要反复琢磨才能理解的人来说，简直是福音。我特别喜欢它在讲解每个重要概念时，都会先给出直观的解释，然后再进行严谨的数学推导，这样既保证了理论的严谨性，又不会让初学者感到望而却步。现在，我感觉自己看问题都能从概率的角度去思考了，很多事情的发生似乎都有了更合理的解释。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于它对“理解”的重视。很多概率论书籍可能更侧重于公式的罗列和计算的技巧，但 Sheldon M. Ross 在这本书中，却花了大量的篇幅去解释“为什么”。他会深入浅出地剖析每一个概念的内涵，解释公式的由来，并引导读者去思考不同方法之间的联系。我经常在阅读过程中，会停下来思考作者提出的问题，或者尝试自己去推导一些他没有完全展开的步骤。这种主动学习的方式，让我对概率论的理解不再停留在表面，而是触及到了其精髓。这本书提供的不仅仅是知识，更是一种思考方式和解决问题的工具。我尤其喜欢它对于一些“反直觉”的概率现象的解释，比如著名的“生日悖论”，作者的讲解非常到位，让我彻底理解了其中的奥秘。这本书让我意识到，掌握概率论，不仅仅是学会计算，更是学会如何用概率的思维去认识世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一本“原书”著作，这本书的严谨性是毋庸置疑的。我在阅读的过程中，深深体会到了数学研究的精雕细琢。作者在定义每一个概念、推导每一个公式时，都力求精确无误，并且给出了详细的逻辑依据。对于那些习惯于“知道答案就好”的学习者来说，这本书可能会显得有些“硬核”，但正是这种严谨，才使得它成为一本真正可靠的学习资源。我曾经在其他地方遇到过一些模棱两可的解释，但在 Ross 的这本书里，我找到了清晰、明确的答案。他对于定理的证明，不仅仅是给出步骤，更重要的是解释了证明背后的思想和技巧，这对于提升我的数学证明能力非常有帮助。这本书的参考文献列表也非常丰富，对于想要进一步深入研究的读者来说，提供了宝贵的指引。总的来说，如果你是一个追求学术严谨，希望打下坚实概率论基础的人，这本书绝对是你的不二之选。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于它既有深厚的学术底蕴，又不失教学的智慧。作者 Sheldon M. Ross 显然是一位非常资深的概率论专家，但他并没有把自己的知识“炫耀”出来，而是以一种非常友善和包容的方式呈现给读者。他善于将抽象的数学概念与生动的现实场景相结合，让学习过程变得充满趣味性。我印象最深刻的是书中关于“期望值”的讲解，他用了一个非常形象的比喻，让我一下子就理解了这个概念的核心。而且，书中的习题设计也非常巧妙，很多题目不仅仅是计算，更侧重于对概念的理解和应用，有些题目甚至能引发我深入的思考，让我反复去钻研。我之前一直觉得概率论的学习很难找到“成就感”，但通过这本书，我逐渐体会到了那种“豁然开朗”的喜悦。它让我觉得，学习数学不再是枯燥的记忆，而是一个不断探索和发现的过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最深刻的感受就是它的深度和广度。在学习过程中，我惊喜地发现，即使是那些我自认为已经掌握的概率论基础知识，在这本书里也得到了更深入的挖掘和更全面的阐释。作者在处理一些经典问题时，往往会从不同的角度给出多种解法，这不仅展现了数学的魅力，也极大地拓展了我的思维方式。书中还涉及了一些高级的主题，比如马尔可夫链、泊松过程等，这些内容在很多其他入门书籍中是很难见到的，或者即使有，也往往讲解得比较简略。但在这里，它们被赋予了详尽的解释和丰富的应用案例，让我得以一窥概率论更广阔的天地。我尤其赞赏作者在处理复杂概念时的耐心和细致，他不会回避难点，而是循序渐进地引导读者攻克，并且提供了大量的练习题，这些题目难度梯度明显，从易到难，能够有效地检验学习成果，并进一步巩固理解。每次做完题目，我都能感觉到自己的知识体系在不断完善。

评分☆☆☆☆☆

好书！内容通俗易懂。写得很好！

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正品

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不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错

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正品，学习用的，质量不错

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