概率論基礎教程(原書第9版) (美)Sheldon M.Ross|3802866 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 Sheldon M Ross 著，童行偉 梁寶生 譯

圖書標籤:

• 概率論
• 概率統計
• 數學
• 高等教育
• 教材
• Sheldon M
• Ross
• 隨機過程
• 統計學
• 應用概率
• 概率模型

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111447894

商品編碼：12171495786

叢書名： 華章數學譯叢

齣版時間：2014-01-01

頁數：415

書[0名0]：	概率論基礎教程(原書[0第0]9版)|3802866
圖書定價：	69元
圖書作者：	(美)Sheldon M.Ross
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2014/1/1 0:00:00
ISBN號：	9787111447894
開本：	16開
頁數：	415
版次：	9-1

作者簡介

作者：（美[0國0]）羅斯（Sheldon M.Ross） 譯者：童行偉 梁寶生 羅斯（Sheldon M.Ross），世界著[0名0]的應用概率專傢和統計[0學0]傢，現為南加州[0大0][0學0]工業與係統工程係Epstein講座教授。他於1968年在斯坦福[0大0][0學0]獲得統計[0學0]博士[0學0]位，在1976年至2004年期間於加州[0大0][0學0]伯剋利分校任教，其研究[0領0]域包括統計模擬、金融工程、應用概率模型、隨機動態規劃等。Ross教授創辦瞭《Probability in the Engineering and Informational Sciences》雜誌並一直擔任主編，他的多種[0暢0]銷教材均産生瞭世界性的影響，其中《統計模擬（[0第0]5版）》和《隨機過程（[0第0]2版）》等均由機械工業齣版社引進齣版。

內容簡介

這本經典的概率論教材通過[0大0]量的例子係統介紹瞭概率論的基礎[0知0]識及其應用，主要內容有組閤分析、概率論公理、條件概率、離散型隨機變量、連續型隨機變量、隨機變量的聯閤分布、期望的性質、[0極0]限定理和模擬等，內容豐富，通俗易懂.各章末附有[0大0]量的練習，分為習題、理論習題和自檢習題三[0大0]類，並在書末給齣自檢習題的全部解答。 《概率論基礎教程(原書[0第0]9版)》是概率論的入門書，適閤作為數[0學0]、統計[0學0]、經濟[0學0]、生物[0學0]、管理[0學0]、計算機科[0學0]及其他各工[0學0]專業本科生的教材，也適閤作為研究生和應用工作者的參考書。

目錄

《概率論基礎教程(原書[0第0]9版)》 譯者序 前　言 [0第0]1章　組閤分析1 1.1　引言1 1.2　計數基本[0法0]則1 1.3　排列2 1.4　組閤4 1.5　多項式係數7 1.6　方程的整數解個數10 [0第0]2章　概率論公理19 2.1　引言19 2.2　樣本空間和事件19 2.3　概率論公理22 2.4　幾個簡單命題24 2.5　等可能結果的樣本空間27 2.6　概率：連續集函數36 2.7　概率：確信程度的度量39 [0第0]3章　條件概率和[0獨0]立性49 3.1　引言49 3.2　條件概率49 3.3　貝葉斯公式53 3.4　[0獨0]立事件63 3.5　P(? F)是概率74 [0第0]4章　隨機變量98 4.1　隨機變量98 4.2　離散型隨機變量101 4.3　期望103 4.4　隨機變量函數的期望105 4.5　方差108 4.6　伯努利隨機變量和二項隨機變量109 4.6.1　二項隨機變量的性質113 4.6.2　計算二項分布函數115 4.7　泊鬆隨機變量116 4.8　其他離散型概率分布126 4.8.1　幾何隨機變量126 4.8.2　負二項隨機變量127 4.8.3　[0超0]幾何隨機變量129 4.8.4　ζ分布132 4.9　隨機變量和的期望133 4.10　分布函數的性質136 [0第0]5章　連續型隨機變量154 5.1　引言154 5.2　連續型隨機變量的期望和方差156 5.3　均勻隨機變量159 5.4　正態隨機變量162 5.5　指數隨機變量170 5.6　其他連續型概率分布175 5.6.1　Γ分布175 5.6.2　韋布爾分布176 5.6.3　柯西分布176 5.6.4　β分布177 5.7　隨機變量函數的分布178 [0第0]6章　隨機變量的聯閤分布192 6.1　聯閤分布函數192 6.2　[0獨0]立隨機變量197 6.3　[0獨0]立隨機變量的和206 6.3.1　[0獨0]立同分布均勻隨機變量206 6.3.2　Г隨機變量207 6.3.3　正態隨機變量209 6.3.4　泊鬆隨機變量和二項隨機變量211 6.4　離散情形下的條件分布212 6.5　連續情形下的條件分布214 *6.6　次序統計量218 6.7　隨機變量函數的聯閤分布221 *6.8　可交換隨機變量226 [0第0]7章　期望的性質241 7.1　引言241 7.2　隨機變量和的期望241 *7.2.1　通過概率方[0法0]將期望值作為界250 *7.2.2　關於[0大0]值與小值的恒等式252 7.3　試驗序列中事件發生次數的矩254 7.4　隨機變量和的協方差、方差及相關係數260 7.5　條件期望266 7.5.1　定義266 7.5.2　通過取條件計算期望267 7.5.3　通過取條件計算概率275 7.5.4　條件方差278 7.6　條件期望及預測279 7.7　矩母函數282 7.8　正態隨機變量的更多性質289 7.8.1　多元正態分布289 7.8.2　樣本均值與樣本方差的聯閤分布291 7.9　期望的一般定義292 [0第0]8章　[0極0]限定理313 8.1　引言313 8.2　切比雪夫不等式及弱[0大0]數定律313 8.3　中心[0極0]限定理315 8.4　強[0大0]數定律321 8.5　其他不等式323 8.6　用泊鬆隨機變量逼近[0獨0]立的伯努利隨機變量和的概率誤差界328 [0第0]9章　概率論的其他課題335 9.1　泊鬆過程335 9.2　馬爾可夫鏈337 9.3　驚奇、不確定性及熵341 9.4　編碼定理及熵343 [0第0]10章　模擬352 10.1　引言352 10.2　模擬連續型隨機變量的一般方[0法0]354 10.2.1　逆變換方[0法0]354 10.2.2　捨取[0法0]355 10.3　模擬離散分布359 10.4　方差縮減技術361 10.4.1　利用對偶變量361 10.4.2　利用“條件”362 10.4.3　控製變量363 附錄A　部分習題答案367 附錄B　自檢習題解答369 索引409

編輯推薦

《華章教育·華章數[0學0]譯叢:概率論基礎教程(原書[0第0]9版)》是一本非常有特色的不可多得的好教材，盡管“概率論”的教材非常多，但是能齣其右者寥寥。《華章教育·華章數[0學0]譯叢:概率論基礎教程(原書[0第0]9版)》不僅介紹瞭概率理論和方[0法0]，而且采用瞭[0大0]量生動的例子來說明這些理論和方[0法0]是如何應用在實際生活中的，讓讀者在獲得概率論[0知0]識的同時，也體[0會0]瞭概率論的應用魅力。書中側重介紹概率論中基本的概念，如概率、條件概率、期望、貝葉斯公式、[0大0]數定律、中心[0極0]限定理、馬爾可夫鏈等。同時，《華章教育·華章數[0學0]譯叢:概率論基礎教程(原書[0第0]9版)》還提供瞭[0大0]量有意義的練習，分為習題、理論習題和自檢習題三[0大0]類。從習題中，讀者也可受益匪淺。《華章教育·華章數[0學0]譯叢:概率論基礎教程(原書[0第0]9版)》設定的門檻很低，隻要有初等微積分[0知0]識的讀者，都可以讀懂，所以是一本非常好的“概率論”入門書。

好的，這是一份關於另一本概率論基礎教程的詳細圖書簡介，其中不包含您提供的特定書籍的內容，並力求自然流暢，不帶有明顯的AI生成痕跡。 --- 書名：現代概率論導論：從基礎到應用 作者：[虛構作者名，例如：李文濤、張華峰] 版本：第三版（修訂與增補） --- 內容簡介 《現代概率論導論：從基礎到應用》旨在為讀者提供一個全麵、嚴謹而又易於理解的概率論學習路徑。本書不僅涵蓋瞭經典概率論的核心概念，更緊密結閤瞭現代統計推斷、隨機過程等前沿領域的需求，力求在打下堅實數學基礎的同時，培養讀者運用概率思維解決實際問題的能力。 本書的特點與目標讀者群 本書的編寫遵循“先直觀理解，後嚴謹論證”的原則。我們深知，對於初學者而言，抽象的數學定義往往是理解概率論的一大障礙。因此，在每一章節的開頭，我們都會引入大量的實例和直覺性的解釋，幫助讀者建立對隨機現象的初步認識，然後再逐步引入嚴格的數學框架。 目標讀者 理工科本科生： 學習概率論與數理統計課程的學生。 經濟、金融與管理專業學生： 需要掌握風險評估、預測建模和決策分析的專業人士。 計算機科學與數據科學從業者： 對機器學習、人工智能、算法設計中的隨機性有深入需求的開發者。 研究生： 需要迴顧或深入理解概率論基礎以銜接更高級課程（如隨機過程、時間序列分析）的研究生。 核心內容與結構深度剖析 全書共分為十二章，體係結構緊湊而嚴密。 第一部分：概率論的基石（第1-3章） 第1章：隨機試驗與概率的基本概念 本章從最基礎的隨機現象入手，定義瞭樣本空間、事件及其代數運算。重點討論瞭古典概型、幾何概型以及在有限和可數無限樣本空間中的概率計算方法。引入瞭條件概率和獨立性的概念，並詳細闡述瞭貝葉斯定理在信息更新中的應用。我們通過經典的撲剋牌問題、擲骰子實驗以及醫療診斷模型，闡釋瞭概率思維的初始形態。 第2章：離散型隨機變量 本章深入研究瞭在可數集中取值的隨機變量。詳細介紹瞭伯努利試驗、二項分布、泊鬆分布及其在稀有事件建模中的重要性。同時，我們對超幾何分布、負二項分布進行瞭深入的探討，並嚴格推導瞭期望值和方差的性質。通過模擬和案例分析，讀者將掌握如何利用這些標準分布對實際問題進行精確建模。 第3章：連續型隨機變量 這是理解現代統計推斷的關鍵一步。本章引入瞭概率密度函數（PDF）和纍積分布函數（CDF）。我們詳細講解瞭均勻分布、指數分布（及其無記憶性）、正態分布（及其在中心極限定理中的核心地位）。特彆地，本章對正態分布的性質進行瞭詳盡的分析，並解釋瞭如何使用標準正態分布進行概率計算。 第二部分：多維隨機變量與極限定理（第4-6章） 第4章：多維隨機變量及其聯閤分布 本章將焦點從單個隨機變量擴展到多個隨機變量的聯閤分析。詳細討論瞭聯閤概率密度函數、邊際分布以及隨機變量的函數。重點闡述瞭協方差、相關係數以及如何判斷隨機變量的相互獨立性。我們引入瞭多元正態分布，這是迴歸分析和多元統計方法的基礎。 第5章：大數定律與中心極限定理 這是連接概率論與數理統計的橋梁。本章首先介紹瞭依概率收斂和依分布收斂的概念，並嚴格證明瞭弱大數定律和強大數定律。隨後的重點是中心極限定理（CLT）的多種形式（包括Lyapunov形式），並展示瞭CLT如何保證我們在麵對大量獨立同分布隨機變量之和時，可以應用正態分布進行近似。 第6章：隨機變量的變換 本章探討瞭如何處理已知隨機變量函數的分布問題。係統介紹瞭矩生成函數（MGF）和特徵函數（CF）的性質和應用，特彆是它們在判斷分布類型和推導多維分布時的強大作用。我們提供瞭求解復閤隨機變量分布的係統方法。 第三部分：統計推斷的概率基礎（第7-9章） 第7章：隨機樣本與抽樣分布 本章將理論概率論與實際數據收集相結閤。定義瞭隨機樣本的概念，並詳細推導瞭常見統計量（如樣本均值、樣本方差）的抽樣分布，包括t分布、卡方分布和F分布的推導過程及其應用場景。 第8章：參數估計的概率基礎 本章是統計推斷的起點。詳細討論瞭點估計的性質（無偏性、有效性、一緻性）。係統介紹瞭矩估計法（MOM）和最大似然估計法（MLE），並從概率論角度解釋瞭MLE的漸近性質。 第9章：區間估計與假設檢驗的概率視角 本章側重於利用概率工具構建置信區間。我們通過對正態總體的均值和方差的估計為例，展示瞭如何構建基於t分布和卡方分布的置信區間。同時，對假設檢驗中的第一類錯誤和第二類錯誤概率進行瞭嚴謹的概率論闡釋。 第四部分：進階主題：隨機過程的初步探索（第10-12章） 第10章：馬爾可夫鏈 本章將概率論的概念擴展到隨時間演化的係統。詳細介紹瞭馬爾可夫鏈的定義、轉移概率矩陣和$n$步轉移概率。重點分析瞭穩態分布、正常返性和遍曆性，為分析動態係統提供瞭強大的工具。 第11章：泊鬆過程與相關應用 本章介紹瞭計數過程，特彆是泊鬆過程的定義、性質及其與指數分布的關係。通過實際案例（如事件到達、排隊係統中的初步模型），展示瞭泊鬆過程在描述隨機事件發生序列中的作用。 第12章：基本隨機變量的捲積與期望 本章作為對前述內容的深化和總結，迴顧瞭多個隨機變量的和的分布（捲積的計算），並深入探討瞭條件期望的性質，特彆是迭代期望定律和條件期望在綫性估計中的作用，為理解更復雜的隨機過程奠定基礎。 教學方法與特色 本書的每一節都配有“概念辨析”、“例題精講”和“課後習題”。習題部分分為基礎鞏固、計算應用和探討研究三類，確保讀者不僅能記住公式，更能理解其背後的隨機機製。我們特彆強調瞭概率論在現代金融風險管理、可靠性工程和數據挖掘中的實際應用價值。通過本書的學習，讀者將建立起一套成熟的、基於概率模型的分析框架，從而能夠自信地麵對和解決日常生活及專業領域中的不確定性問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於它對“理解”的重視。很多概率論書籍可能更側重於公式的羅列和計算的技巧，但 Sheldon M. Ross 在這本書中，卻花瞭大量的篇幅去解釋“為什麼”。他會深入淺齣地剖析每一個概念的內涵，解釋公式的由來，並引導讀者去思考不同方法之間的聯係。我經常在閱讀過程中，會停下來思考作者提齣的問題，或者嘗試自己去推導一些他沒有完全展開的步驟。這種主動學習的方式，讓我對概率論的理解不再停留在錶麵，而是觸及到瞭其精髓。這本書提供的不僅僅是知識，更是一種思考方式和解決問題的工具。我尤其喜歡它對於一些“反直覺”的概率現象的解釋，比如著名的“生日悖論”，作者的講解非常到位，讓我徹底理解瞭其中的奧秘。這本書讓我意識到，掌握概率論，不僅僅是學會計算，更是學會如何用概率的思維去認識世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的魅力在於它既有深厚的學術底蘊，又不失教學的智慧。作者 Sheldon M. Ross 顯然是一位非常資深的概率論專傢，但他並沒有把自己的知識“炫耀”齣來，而是以一種非常友善和包容的方式呈現給讀者。他善於將抽象的數學概念與生動的現實場景相結閤，讓學習過程變得充滿趣味性。我印象最深刻的是書中關於“期望值”的講解，他用瞭一個非常形象的比喻，讓我一下子就理解瞭這個概念的核心。而且，書中的習題設計也非常巧妙，很多題目不僅僅是計算，更側重於對概念的理解和應用，有些題目甚至能引發我深入的思考，讓我反復去鑽研。我之前一直覺得概率論的學習很難找到“成就感”，但通過這本書，我逐漸體會到瞭那種“豁然開朗”的喜悅。它讓我覺得，學習數學不再是枯燥的記憶，而是一個不斷探索和發現的過程。

評分☆☆☆☆☆

作為一本“原書”著作，這本書的嚴謹性是毋庸置疑的。我在閱讀的過程中，深深體會到瞭數學研究的精雕細琢。作者在定義每一個概念、推導每一個公式時，都力求精確無誤，並且給齣瞭詳細的邏輯依據。對於那些習慣於“知道答案就好”的學習者來說，這本書可能會顯得有些“硬核”，但正是這種嚴謹，纔使得它成為一本真正可靠的學習資源。我曾經在其他地方遇到過一些模棱兩可的解釋，但在 Ross 的這本書裏，我找到瞭清晰、明確的答案。他對於定理的證明，不僅僅是給齣步驟，更重要的是解釋瞭證明背後的思想和技巧，這對於提升我的數學證明能力非常有幫助。這本書的參考文獻列錶也非常豐富，對於想要進一步深入研究的讀者來說，提供瞭寶貴的指引。總的來說，如果你是一個追求學術嚴謹，希望打下堅實概率論基礎的人，這本書絕對是你的不二之選。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是讓我重拾對數學的熱愛！之前對概率論的印象總是停留在枯燥的公式和抽象的證明，總覺得它離生活很遠。但讀瞭這本書，我纔發現概率論原來是這麼有意思，而且滲透在我們生活的方方麵麵。書中的例子選取得非常貼切，從日常的抽奬、骰子遊戲，到更復雜的保險精算、金融市場分析，都用清晰易懂的方式講解瞭概率論的原理。作者 Sheldon M. Ross 的敘述方式很流暢，一點也不生硬，仿佛是在和一位經驗豐富的老師聊天，他總能恰到好處地引導你思考，讓你在不知不覺中掌握瞭重要的概念。而且，這本書的排版也很舒服，圖錶清晰，公式推導過程也寫得非常詳細，對於我這種需要反復琢磨纔能理解的人來說，簡直是福音。我特彆喜歡它在講解每個重要概念時，都會先給齣直觀的解釋，然後再進行嚴謹的數學推導，這樣既保證瞭理論的嚴謹性，又不會讓初學者感到望而卻步。現在，我感覺自己看問題都能從概率的角度去思考瞭，很多事情的發生似乎都有瞭更閤理的解釋。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最深刻的感受就是它的深度和廣度。在學習過程中，我驚喜地發現，即使是那些我自認為已經掌握的概率論基礎知識，在這本書裏也得到瞭更深入的挖掘和更全麵的闡釋。作者在處理一些經典問題時，往往會從不同的角度給齣多種解法，這不僅展現瞭數學的魅力，也極大地拓展瞭我的思維方式。書中還涉及瞭一些高級的主題，比如馬爾可夫鏈、泊鬆過程等，這些內容在很多其他入門書籍中是很難見到的，或者即使有，也往往講解得比較簡略。但在這裏，它們被賦予瞭詳盡的解釋和豐富的應用案例，讓我得以一窺概率論更廣闊的天地。我尤其贊賞作者在處理復雜概念時的耐心和細緻，他不會迴避難點，而是循序漸進地引導讀者攻剋，並且提供瞭大量的練習題，這些題目難度梯度明顯，從易到難，能夠有效地檢驗學習成果，並進一步鞏固理解。每次做完題目，我都能感覺到自己的知識體係在不斷完善。

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不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

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好書！內容通俗易懂。寫得很好！

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正品

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可以，翻譯還行

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