概率、随机变量与随机过程（第4版） [Probability,Random Variables and Stochastic Processes] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] A·帕普里斯（Papoulis A.），[美] S·U·佩莱（Pillai S.U.） 著，保铮，冯大政，水鹏朗 译

图书标签:

• 概率论
• 随机变量
• 随机过程
• 概率统计
• 高等数学
• 随机模型
• 排队论
• 马尔可夫链
• 信号处理
• 通信原理

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560544588

版次：4

商品编码：11323970

包装：平装

外文名称：Probability,Random Variables and Stochastic Processes

开本：16开

出版时间：2012-08-01

用纸：胶版纸

页数：686

字数：1106000

正

编辑推荐

　　《概率、随机变量与随机过程》是美国著名学者A.帕普里斯教授所著的一本经典教材。自1965年第1版问世以来至今已第4版，它一直被美国多所大学用作相关专业的研究生教材，长久不衰。在《概率、随机变量与随机过程（第4版）》第4版中，作者按照演绎规则，同时结合大量工程上非常感兴趣的例子系统地、逐步地展开了概率论和随机过程的内容。《概率、随机变量与随机过程（第4版）》可作为本科高年级和研究生概率论和随机过程课程的教材，主要用于电子和计算机工程、数学和物理专业的学生。这《概率、随机变量与随机过程（第4版）》包括了多个精美的主题内容，可用于两或三门不同的课程。第4版进行了显著更新，包括增加了一个新的合作作者S.U.佩莱教授。
　　《概率、随机变量与随机过程（第4版）》有大约三分之一的内容是新的，包括几个新专题和两章新内容。主要的特色包括：新的／更新的内容——第3，4，5和6章的内容进行了实质性的更新；增加了第8章参数估计一节，第10章随机游动一节，第12章外推谱一节；第15和16章是新增的，介绍了马尔可夫链、马尔可夫过程和排队论；教学方面——增加了大量的例子帮助学生理解关键的主题；在排版设计上进行了改进，使得读者很容易找到例子和定理的位置。Website一个扩充的网络版本放在Web站点：包括了300多幅PowerPoint幻灯片，定期更新的内容，对所有读者的补充材料；一个可下载的习题解答（仅供教学人员使用！）；以及与作者联系的网络链接。

内容简介

　　《概率、随机变量与随机过程（第4版）》是美国著名学者A·帕普里斯教授所著的一本经典教材。自1965第1版问世以来至今已第4版，一直被美国多所大学用作相关专业的研究生教材。它的特点是将高深的理论恰当地应用于工程实际，因而深受工程界专业人士的青睐。《概率、随机变量与随机过程（第4版）》（第4版）在保持前三版风格和精华的基础上作了大量的修订：更新了约三分之一的章节内容，包括几个新的专题和新增的第15、16章；增加了大量的新例子，进一步澄清了一些复杂的概念，使读者能更容易地理解它们。
　　《概率、随机变量与随机过程（第4版）》可供无线电通信系统、信号处理、控制理论、优化、滤波等专业的研究生和本科高年级学生使用，也可供相关领域的科研人员和工程技术人员参考。

内页插图

目录

译者序
前言
第一部分 概率和随机变量
第1章 概率的意义
1.1 引言
1.2 定义
1.3 概率与归纳
1.4 因果性与随机性
第2章 概率的公理
2.1 集合论
2.2 概率空间
2.3 条件概率
习题
第3章 重复试验
3.1 联合实验
3.2 伯努利试验
3.3 伯努利定理和机会游戏
习题
第4章 随机变量的概念
4.1 引言
4.2 分布函数和密度函数
4.3 常用随机变量
4.4 条件分布
4.5 二项式随机变量的渐进逼近
习题
第5章 一元随机变量的函数
5.1 随机变量g（x）
5.2 g（x）的分布
5.3 均值和方差
5.4 矩
5.5 特征函数
习题
第6章 二元随机变量
6.1 二元分布函数
6.2 二元随机变量的单个函数
6.3 二元随机变量的两个函数
6.4 联合矩
6.5 联合特征函数
6.6 条件分布
6.7 条件期望值
习题
第7章 随机变量序列
7.1 一般概念
7.2 条件密度，特征函数和正态性
7.3 均方估计
7.4 随机收敛和极限定理
7.5 随机数的意义和产生
习题
第8章 统计学
8.1 引言
8.2 估计
8.3 参数估计
8.4 假设检验
习题

第二部分 随机过程
第9章 一般概念
9.1 定义
9.2 具有随机输入的系统
9.3 功率谱
9.4 离散时间过程
附录9A连续性、微分和积分
附录9B位移算子和平稳过程
习题
第10章 随机游动及其应用
10.1 随机游动
10.2 泊松点和散弹噪声
10.3 调制
10.4 循环平稳过程
10.5 带限过程和采样定理
10.6 噪声中的确定性信号
10.7 双谱和系统辨识
附录10 A泊松求和公式
附录10 B许瓦兹不等式
习题
第11章 谱表示
11.1 分解和新息
11.2 有限阶系统和状态变量
11.3 傅里叶级数和K-L展开
11.4 随机过程的谱表示
习题
第12章 谱估计
12.1 各态历经性
12.2 谱估计
12.3 外推和系统辨识
12.4 外推谱的一般类和尤拉参数化
附录12 A最小相位函数
附录12 B全通函数
习题
第13章 均方估计
13.1 引言
13.2 预测
13.3 滤波和预测
13.4 卡尔曼滤波器
习题
第14章 熵
14.1 引言
14.2 基本概念
14.3 随机变量和随机过程
14.4 最大熵方法
14.5 编码
14.6 信道容量
习题
第15章 马尔可夫链
15.1 引言
15.2 高阶转移概率和查普曼一柯尔莫格洛夫方程
15.3 状态分类
15.4 平衡分布与极限概率
15.5 非常返状态和吸收概率
15.6 分支过程
附录15 A恒定数目的混合型群体
附录15 B周期链的结构
习题
第16章 马尔可夫过程与排队论
16.1 引言
16.2 马尔可夫过程
16.3 排队论
16.4 排队网络
习题
参考文献

前言/序言

《统计学原理与应用》 本书致力于系统性地介绍统计学的基本概念、核心理论以及在各领域中的实际应用。内容涵盖数据收集、整理、描述、推断以及模型构建等多个关键环节，旨在帮助读者建立严谨的统计思维，掌握科学的分析方法，并能灵活运用统计工具解决实际问题。 第一部分：统计学基础 本部分首先阐述了统计学的基本概念，包括总体与样本、参数与统计量，并区分了描述性统计与推断性统计的内涵与范畴。我们将深入探讨各种数据类型（如定性数据、定量数据）及其相应的度量尺度（如名义、顺序、间隔、比例），为后续的统计分析奠定坚实基础。 第二部分：数据的描述与可视化 本部分聚焦于如何有效地总结和展示数据。我们将学习各种集中趋势的度量，如均值、中位数和众数，以及离散趋势的度量，如方差、标准差和极差。此外，还会介绍百分位数、四分位数等概念，用于更全面地刻画数据分布。为了直观呈现数据特征，我们将详细讲解各种图表工具，包括直方图、茎叶图、箱线图、散点图和饼图等，并指导读者如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表形式。 第三部分：概率论基础与随机事件 本部分将为读者构建理解概率和随机现象的理论框架。我们将从集合论的基础知识出发，引入概率的基本概念、公理以及各种计算规则，包括条件概率、独立性以及贝叶斯定理。同时，还将深入探讨随机变量的概念，区分离散型和连续型随机变量，并介绍其概率质量函数、概率密度函数和累积分布函数。 第四部分：常见概率分布 本部分将详细介绍多种重要的离散型和连续型概率分布。对于离散型分布，我们将涵盖二项分布、泊松分布、几何分布等，并分析它们在不同场景下的适用性。对于连续型分布，我们将重点介绍均匀分布、指数分布、以及统计学中最重要的正态分布。此外，还将探讨其他重要的分布，如卡方分布、t分布和F分布，它们在统计推断中扮演着至关重要的角色。 第五部分：统计推断 本部分是本书的核心内容之一，旨在教授如何从样本数据中推断总体特征。我们将从参数估计入手，介绍点估计和区间估计的方法，并重点讲解如何构建置信区间，以量化估计的不确定性。随后，我们将转向假设检验，详细介绍各种假设检验的步骤、逻辑以及常用检验方法，如t检验、z检验、卡方检验和F检验，并探讨其在实际问题中的应用。 第六部分：回归分析 回归分析是研究变量之间关系的重要统计工具。本部分将从简单线性回归开始，介绍如何建立回归模型、解释回归系数以及评估模型拟合优度。在此基础上，我们将进一步拓展到多元线性回归，探讨如何处理多个自变量对因变量的影响，并介绍变量选择、模型诊断和残差分析等技术。 第七部分：方差分析（ANOVA） 方差分析是一种用于比较两个或多个组均值差异的统计方法。本部分将详细介绍单因素方差分析和双因素方差分析的原理、计算方法和结果解释，并指导读者如何在实验设计和数据分析中应用方差分析来检验不同处理或因素对结果的影响。 第八部分：非参数统计方法 当数据不满足参数检验的假设条件时，非参数统计方法提供了有效的替代方案。本部分将介绍几种常用的非参数检验，如符号秩检验、秩和检验等，并说明它们在不同研究情境下的应用。 第九部分：统计软件应用 在现代数据分析中，统计软件的应用至关重要。本部分将结合主流的统计软件（如R、Python的统计库等），通过实例演示如何进行数据导入、清洗、可视化、统计分析和模型构建。读者将学习如何利用软件高效地完成各种统计任务。 第十部分：统计学在实际中的应用 为了强化理论联系实际，本部分将展示统计学在多个领域的应用案例，包括但不限于：商业决策中的市场调研与销售预测、医学研究中的临床试验与流行病学分析、工程质量控制中的抽样检验与过程监控、以及社会科学研究中的问卷调查与趋势分析等。通过这些案例，读者将深刻理解统计学在解决现实世界问题中的价值。 本书力求语言清晰、逻辑严谨，并配以大量的例题和练习，帮助读者巩固所学知识。无论是初学者还是希望深化统计学理解的专业人士，都能从中获益。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常独特，既有严谨的数学推导，又不失流畅的语言表达。我常常在阅读其他数学书籍时，会因为过于晦涩的语言而感到疲惫，但这本书却让我觉得非常享受。作者善于用清晰的逻辑和生动的语言来解释复杂的概念。例如，在介绍大数定律时，作者并没有仅仅给出公式，而是通过一个生动的例子，形象地说明了“平均值的稳定性”这一核心思想，让我一下子就理解了这个定理的意义。对于随机变量的期望和方差，书中也是通过生活中的例子来帮助读者建立直观的理解，例如用期望来预测投资的平均收益，用方差来衡量投资的风险。当我学习到随机过程时，作者更是运用了很多类比和比喻，将抽象的概念变得更容易理解。例如，在解释马尔可夫链时，作者将其比作一个“有记忆的系统”，每一次状态的转移只依赖于当前状态，而与过去的状态无关，这种生动的描述让我很快就抓住了核心思想。即使是一些比较复杂的证明，作者也会在证明之后给出简洁的总结，帮助读者回顾和巩固。总而言之，这本书在保持数学严谨性的同时，也做得非常人性化，让学习过程充满乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的练习题设计得非常精妙，既有基础性的巩固题，也有挑战性的综合题，能够有效地检验和提升读者的理解水平。我常常在完成一个章节的学习后，都会认真去做配套的练习题。那些基础性的题目，能够帮助我巩固新学到的概念和公式，确保我没有遗漏任何重要的细节。而那些综合性的题目，则更能激发我的思考。它们往往需要我将多个章节的知识点融会贯通，运用不同的数学工具来解决问题。有时候，一道难题可能会困扰我很久，但当我最终攻克它时，那种成就感是无与伦比的，而且通过解决难题，我对相关概念的理解也会得到极大的深化。书中一些难度较高的题目，甚至能够引导我思考一些更深层次的问题，让我对概率论和随机过程的认识不再停留在表面。我也会尝试去查阅一些相关的文献，或者与其他同学讨论，这进一步拓展了我的学习视野。总而言之，这本书的练习题不仅仅是为了考试，更是为了真正提升读者的数学能力和解决问题的能力。它们是检验学习成果，也是拓展学习边界的绝佳途径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都令人称赞，几乎涵盖了概率论和随机过程领域所有经典和重要的内容。我是一名研究生，在学习过程中，我发现这本书能够满足我从基础概念到前沿理论的各种需求。例如，在基础概率论部分，它对公理化概率理论的阐述非常详尽，包括测度论基础的引入，这为后续更深入的学习打下了坚实的理论基础。在随机变量部分，书中对各种重要分布的性质、参数解释以及相互关系进行了深入分析，并提供了很多实际应用的例子。我尤其欣赏书中对于矩母函数和特征函数的讲解，它们是分析随机变量的重要工具，书中对它们的性质和应用进行了清晰的阐述。而当进入随机过程领域，这本书的内容更是丰富。从狭义和广义平稳过程的定义与判别，到遍历理论的应用，再到泊松过程、马尔可夫链（离散和连续时间）、布朗运动等经典随机过程的详细分析，都展现了其内容的全面性。此外，书中还涉及了一些更高级的主题，例如随机微分方程的初步介绍，这对于我进一步研究随机模型非常有帮助。这本书是一本我愿意反复翻阅的参考书，每次阅读都能有新的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是概率论领域的“圣经”！第一次翻开它，就被它严谨的数学语言和清晰的逻辑结构所震撼。从最基础的概率空间定义，到复杂的随机过程，作者层层递进，每一个概念的引入都显得那么自然而然，仿佛在引导读者一步步攀登数学的高峰。我尤其喜欢它对每个理论的深入剖析，不仅仅是给出公式，更重要的是解释了公式背后的含义以及它在实际问题中的应用。书中大量的例子，从经典的抛硬币、掷骰子，到更贴近实际的通信系统、金融模型，都帮助我更直观地理解抽象的数学概念。而且，这些例子并非简单罗列，而是紧密结合理论，用以验证和巩固所学。初次接触随机过程时，我曾感到一丝畏惧，但这本书的叙述方式，将马尔可夫链、泊松过程等看似复杂的概念，分解成易于理解的组成部分，并逐步展示它们是如何构建和演化的。读这本书的过程，就像是与一位经验丰富的导师进行深度对话，他耐心细致地解答我的每一个疑问，并且不断启发我思考更深层次的问题。我常常会在阅读过程中停下来，反复咀嚼书中的某一个论述，试图从中挖掘出更多的智慧。这本书不仅仅是一本教科书，更是一本能够提升我数学思维和解决问题能力的“工具箱”。它教会我的不仅仅是概率的计算，更是如何用概率的思维去审视世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于解决实际问题有着极强的指导意义。我经常会在工作中遇到需要进行概率建模和分析的情况，而这本书则为我提供了强大的理论支撑和实用的工具。例如，在通信领域，理解信道噪声的随机特性是设计可靠通信系统的关键，这本书中关于高斯噪声和泊松过程的讨论，以及它们在信号处理中的应用，都对我非常有启发。在金融领域，对股票价格波动、期权定价等问题的研究，都离不开随机过程的理论。书中对布朗运动、伊藤积分等概念的介绍，以及它们在金融模型中的应用，都为我提供了宝贵的思路。即使是对于一些看似与数学无关的领域，例如生物学中的种群动态模型，或者社会学中的信息传播模型，本书中的随机过程理论也能够提供有效的建模工具。我常常会在解决一个实际问题时，回顾书中相关的章节，发现书中提供的理论和方法能够完美契合我的需求。这本书不仅仅是传授知识，更是在培养一种将抽象数学概念应用于解决实际问题的能力。它让我明白，数学不仅仅是理论的探索，更是解决现实世界挑战的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当初选择这本书，很大程度上是被它的“厚重感”所吸引。拿到手后，它确实如我所料，内容详实，涵盖了概率论与随机过程的几乎所有重要主题。从概率的基本公理，到条件概率、贝叶斯定理，再到大数定律和中心极限定理，这些核心概念在这本书里都得到了极其深入的探讨。我尤其喜欢书中关于随机变量部分的处理。它不仅仅介绍了离散和连续随机变量，还对各种重要的概率分布（如二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布等）进行了详尽的介绍，并分析了它们的性质和应用场景。让我印象深刻的是，书中对于期望、方差、矩母函数等重要概念的解释，不仅给出了数学上的定义，还详细阐述了它们在描述随机变量行为中的作用。当我深入学习到随机过程时，更是体会到了这本书的价值。马尔可夫链、泊松过程、布朗运动等，这些理论在实际应用中扮演着至关重要的角色，而本书则以一种系统性的方式，将它们一一呈现，并辅以丰富的例证。我常常会在解决一个实际问题时，发现这本书中的某个理论恰好能提供完美的解决方案，这种感觉非常奇妙。它不仅仅是提供知识，更是在培养一种数学的直觉和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于其无与伦比的数学严谨性和理论深度。我是一名对数学有较高要求的读者，而这本《概率、随机变量与随机过程》恰好满足了我的需求。从第一章开始，作者就以一种极为严谨的态度来构建概率论的理论体系。每一个定义都经过了精确的数学表述，每一个定理的证明都逻辑严密，层层递进。例如，在引入概率空间时，书中对样本空间、事件、概率测度的定义和性质进行了非常详尽的阐述，这为后续的学习奠定了坚实的基础。当我学习到条件概率和独立性时，书中对这些概念的区分和辨析，以及它们在不同场景下的应用，都做得非常到位。尤其让我赞赏的是，书中对于大数定律和中心极限定理的推导，不仅仅给出了结论，更详细解释了它们在统计推断和逼近理论中的重要意义。而当进入随机过程的部分，例如对平稳过程、遍历性的深入分析，以及对各种类型随机过程（如高斯过程、马尔可夫过程）的性质剖析，都展现了作者深厚的学术功底。我常常会在阅读过程中，因为某个证明的精妙之处而感到惊叹，或者因为某个概念的深刻理解而豁然开朗。这本书让我深刻体会到，严谨的数学推导是理解复杂随机现象的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织简直是教科书设计的典范。我一直觉得，一本好的教材，不仅仅在于内容的深度，更在于它能否以一种吸引人的方式呈现出来。这本《概率、随机变量与随机过程》在这方面做得非常出色。清晰的章节划分，合理的知识点排序，以及恰到好处的图示和表格，都让学习过程变得更加顺畅。当你遇到一个新概念时，它会先给出简洁明了的定义，然后是详细的解释和推导，最后通过精心设计的例题来加深你的理解。我特别欣赏它在数学严谨性和易读性之间找到的平衡。它没有为了追求数学上的绝对精确而牺牲可读性，也没有为了迎合初学者而简化到失去本质。书中的每一个证明都逻辑严谨，但又不会过于晦涩，总能引导你一步步跟着思路走。我曾在其他教材中遇到过直接给出结论而缺乏中间过程的情况，这让人感到困惑。而这本书则不同，它会详细展示每一步的推导过程，让你知其然，更知其所以然。即使是对于一些比较复杂的随机过程，作者也能够将其分解，用清晰的语言和图示来解释其动力学行为。当我需要回顾某个知识点时，可以快速找到相关的段落，而且书中的索引和目录也非常实用，极大地节省了我的查找时间。总而言之，这本书在形式和内容上都达到了高水准，为我提供了一个非常愉快的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的感受是，它教会了我如何“思考”概率问题，而不仅仅是“计算”概率。在学习过程中，我不仅仅是在记忆公式和定理，更是在理解它们背后的数学原理和逻辑。作者在讲解每一个概念时，都会深入剖析其定义和性质，并给出清晰的推导过程，这让我能够真正理解这些概念的来龙去脉。例如，在学习期望和方差时，书中详细解释了它们是如何从随机变量的概率分布推导出来的，以及它们在描述随机变量行为时的意义。当我学习到条件概率时，书中强调了“给定信息”对概率计算的影响，以及如何根据新的信息来更新我们的信念。这是一种非常重要的概率思维方式。而当进入随机过程领域，我更是体会到了概率思维的重要性。例如，在分析马尔可夫链时，我不仅仅是计算转移概率，更是在理解系统的状态转移规律和长期行为。这本书让我明白，概率论不仅仅是关于数字的计算，更是一种逻辑推理和建模的艺术。它培养了我用概率的视角去分析和理解不确定性世界的能力，这种能力在我的学习和工作中都受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的不仅仅是知识的积累，更是一种思维方式的重塑。在接触这本书之前，我可能对概率有模糊的认识，但缺乏系统性的理解。这本书则以一种循序渐进的方式，将我引入了概率世界的奇妙旅程。从最初的随机试验和事件，到概率的计算规则，再到随机变量的各种性质，每一步都搭建得非常稳固。我特别喜欢书中对于随机变量期望和方差的讲解，它不仅仅是给出公式，更重要的是解释了这两个量是如何刻画随机变量的“中心趋势”和“离散程度”，这让我对随机变量的行为有了更直观的认识。当我学习到独立性这个概念时，书中通过大量例子，清晰地解释了独立性与互不相关之间的区别，这在实际问题中非常重要。而当进入到随机过程的学习，我才真正体会到概率论的强大力量。本书对于马尔可夫链的细致讲解，包括状态转移概率、平稳分布等，让我能够理解和分析那些随时间演变的随机系统。我常常会在遇到一些生活中遇到的随机现象时，不自觉地运用书中介绍的概率模型去思考，这极大地提升了我分析问题的能力。这本书让我认识到，概率论不仅仅是一门学科，更是一种看待世界的方式。

评分☆☆☆☆☆

一本很不错的学习随机过程的书，内容很全面，讲解也比较细致。

评分☆☆☆☆☆

绝对经典 推荐细细品读 可以当工具书用

评分☆☆☆☆☆

专业用书，不错，很全面，好好。

评分☆☆☆☆☆

刚到，还没看。。。

评分☆☆☆☆☆

书应该是正版，但书的边角有损坏，让人很头疼，希望下次不要把受损的书卖给顾客

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，很值得学习，很棒

评分☆☆☆☆☆

正版没商量，非常适合辅导我们的学习

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讲解清晰，内容系统．非常经典的教材，值得推荐！京东快递十分迅速．

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不错，要是有英文原版就更好了