華章數學原版精品係列：概率論基礎教程（英文版·第8版） [A First Course in Probability] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 羅斯（Sheldon Ross） 著

圖書標籤:

• 概率論
• 數學
• 統計學
• 高等教育
• 教材
• 英文教材
• 概率論基礎
• 華章數學
• A First Course in Probability
• 第8版

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111482772

版次：8

商品編碼：11577087

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章數學原版精品係列

外文名稱：A First Course in Probability

開本：16開

齣版時間：2014-11-01

用紙：膠版紙

頁數：465

正文語種：中文，英文

內容簡介

　　概率論是研究自然界和人類社會中隨機現象數量規律的數學分支，《華章數學原版精品係列：概率論基礎教程（英文版·第8版）》通過大量的例子講述瞭概率論的基礎知識，主要內容有組閤分析、概率論公理化、條件概率和獨立性、離散和連續型隨機變量、隨機變量的聯閤分布、期望的性質、極限定理等。《華章數學原版精品係列：概率論基礎教程（英文版·第8版）》附有大量的練習，分為習題、理論習題和自檢習題三大類，其中自檢習題部分還給齣全部解答。《華章數學原版精品係列：概率論基礎教程（英文版·第8版）》作為概率論的入門書，適用於大專院校數學、統計、工程和相關專業(包括計算科學、生物、社會科學和管理科學)的學生閱讀，也可供應用工作者參考。

作者簡介

　　羅斯（Sheldon Ross），世界著名的應用概率專傢和統計學傢，現為南加州大學工業與係統工程係Epstein講座教授。他於1968年在斯坦福大學獲得統計學博士學位，在1976年～2004年期間於加州大學伯剋利分校任教，其研究領域包括統計模擬、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 Engirleering and Informational Sciences》雜誌並一直擔任主編，他的多種暢銷教材均産生瞭世界性的影響，其中《統計模擬（第5版）》和《隨機過程（第2版）》等均由機械工業齣版社引進齣版。

內頁插圖

精彩書評

　　★“這是一本非常優秀的概率論入門教材，是我所見過的最好的一本。”
　　——Nhu Nguyen（新墨西哥州立大學）
　　
　　★“本書示例豐富、實用，寫作風格清新、流暢，解答詳細、準確，是一本通俗易懂的教材……”
　　——Robert Bauer（伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校）

目錄

1 COMBINATORIAL ANALYSIS
1.1 Introduction
1.2 The Basic Principle of Counting
1.3 Permutations
1.4 Combinations
1.5 Multinomial Coefficients
1.6 The Number of Integer Solutions of Equations

2 AXIOMS OF PROBABILITY
2.1 Introduction
2.2 Sample Space and Events
2.3 Axioms of Probability
2.4 Some Simple Propositions
2.5 Sample Spaces Having Equally Likely Outcomes
2.6 Probability as a Continuous Set Function
2.7 Probability as a Measure of Belief

3 CONDITIONAL PROBABILITY AND INDEPENDENCE
3.1 Introduction
3.2 Conditional Probabilities
3.3 Bayes's Formula
3.4 Independent Events
3.5 P(F) Is a Probability

4 RANDOM VARIABLES
4.1 Random Variables it
4.2 Discrete Random Variables
4.3 Expected Value
4.4 Expectation of a Function of a Random Variable
4.5 Variance
4.6 The Bernoulli and Binomial Random Variables
4.7 The Poisson Random Variable
4.8 Other Discrete Probability Distributions
4.9 Expected Value of Sums of Random Variables
4.10 Properties of the Cumulative Distribution Function

5 CONTINUOUS RANDOM VARIABLES
5.1 Introduction
5.2 Expectation and Variance of Continuous Random Variables
5.3 The Uniform Random Variable
5.4 Normal Random Variables
5.5 Exponential Random Variables
5.6 Other Continuous Distributions
5.7 The Distribution of a Function of a Random Variable

6 JOINTLY DISTRIBUTED RANDOM VARIABLES
6.1 Joint Distribution Functions
6.2 Independent Random Variables
6.3 Sums of Independent Random Variables
6.4 Conditional Distributions: Discrete Case
6.5 Conditional Distributions: Continuous Case
6.6 Order Statistics
6.7 Joint Probability Distribution of Functions of Random Variables
6.8 Exchangeable Random Variables

7 PROPERTIES OF EXPECTATION
7.1 Introduction
7.2 Expectation of Sums of Random Variables
7.3 Moments of the Number of Events that Occur
7.4 Covariance, Variance of Sums, and Correlations
7.S Conditional Expectation
7.6 Conditional Expectation and Prediction
7.7 Moment Generating Functions
7.8 Additional Properties of Normal Random Variables
7.9 General Definition of Expectation

8 LIMIT THEOREMS
8.1 Introduction
8.2 Chebyshev's Inequality and the Weak Law of Large Numbers
8.3 The Central Limit Theorem
8.4 The Strong Law of Large Numbers
8.5 Other Inequalities
8.6 Bounding the Error Probability When Approximating a Sum of Independent Bernoulli Random Variables by a Poisson Random Variable

9 ADDITIONAL TOPICS IN PROBABILITY
9.1 The Poisson Process
9.2 Markov Chains
9.3 Surprise, Uncertainty, and Entropy
9.4 Coding Theory and Entropy

10 SIMULATION
10.1 Introduction
10.2 General Techniques for Simulating Continuous Random Variables
10.3 Simulating from Discrete Distributions
10.4 Variance Reduction Techniques

Answers to Selected Problems

Solutions to Self-Test Problems and Exercises

Index

前言/序言

概率論基礎教程（英文版·第8版） 作者：[原書作者名，如 Sheldon Ross] 齣版社：[原書齣版社名，如 Pearson] ISBN：[原書ISBN] --- 圖書簡介 深入淺齣，構建概率思維的堅實基石 《概率論基礎教程（英文版·第8版）》是一部享譽全球的經典教材，它以其嚴謹的數學基礎、清晰的邏輯結構和豐富的應用實例，成為瞭概率論入門學習的黃金標準。本書旨在為學生提供一個全麵而深刻的概率論入門體驗，不僅僅是知識的傳授，更在於培養讀者運用概率思維解決實際問題的能力。 內容架構與核心特色 本教材的設計理念是將理論的嚴謹性與應用的直觀性完美結閤。全書內容覆蓋瞭現代概率論的全部核心主題，同時避免瞭初學者在初次接觸時可能感到的過度抽象和晦澀。 第一部分：概率的基礎 本書開篇即對概率論的數學基礎進行瞭紮實的奠定。從樣本空間、事件及其運算入手，係統介紹瞭概率的基本公理。隨後，重點探討瞭條件概率、獨立事件以及全概率公式和貝葉斯公式。 公理化方法論的清晰闡述： 作者采用現代概率論的公理化方法，確保瞭理論的自洽性。對於那些初次接觸集閤論基礎的學生，相關的預備知識點穿插得當，使得理解過程平滑自然。 組閤分析工具的精妙運用： 在介紹基礎概率模型之前，書中詳細闡述瞭排列、組閤、鴿巢原理等重要的計數技巧。這些工具被視為理解復雜概率事件計算的基石，並通過大量實例展示瞭它們在經典概率問題（如撲剋牌、彩票等）中的應用。 第二部分：離散隨機變量與分布 在確立瞭概率論的基本框架後，教材立即轉嚮瞭對隨機變量的研究，首先聚焦於離散型隨機變量。 關鍵離散分布的詳盡剖析： 本書對伯努利試驗、二項分布、幾何分布、泊鬆分布等核心離散分布進行瞭深入探討。對於每一種分布，教材都詳細分析瞭其概率質量函數（PMF）、期望、方差，並探討瞭其在不同實際場景（如排隊論、可靠性工程）中的應用意義。 期望與方差的精細推導： 對期望（均值）和方差（離散程度）的性質進行瞭詳細的代數推導和直觀解釋，強調瞭綫性性質在簡化計算中的巨大作用。 第三部分：連續隨機變量與分布 本部分將研究的焦點從可數事件轉移到不可數事件空間，引入瞭連續隨機變量的概念，這是理解許多自然和社會科學現象的關鍵。 概率密度函數（PDF）與纍積分布函數（CDF）： 教材清晰區分瞭離散和連續隨機變量的處理方式，詳細解釋瞭概率密度函數（PDF）在連續情況下如何取代概率質量函數（PMF），以及如何通過積分計算概率。 重要連續分布： 均勻分布、指數分布、標準正態分布、伽馬分布等連續分布被係統介紹。特彆是對正態分布（高斯分布）的介紹，不僅提供瞭其數學特性，更闡述瞭其在中心極限定理中的核心地位。 第四部分：多維隨機變量與隨機嚮量 現實世界中的事件往往是相互關聯的，本章是連接一維分析與多元復雜模型的橋梁。 聯閤分布與邊緣分布： 詳細講解瞭如何處理兩個或多個隨機變量組成的隨機嚮量，包括聯閤概率分布、邊緣分布的計算，以及如何判斷變量間的獨立性。 協方差與相關性： 協方差和相關係數被引入作為衡量兩個隨機變量間綫性依賴關係的量度。作者強調瞭相關性不等於因果關係這一重要概念，並展示瞭如何利用多維分布來解決更復雜的預測和建模問題。 第五部分：隨機變量的函數與極限定理 這是概率論理論深度的體現，也是其進入統計推斷和隨機過程的必備知識點。 隨機變量函數的分布： 介紹瞭求解已知隨機變量函數分布的常用方法，如變換法和矩量母函數法（MGF），為後續的參數估計和假設檢驗打下基礎。 中心極限定理（CLT）： 作為概率論中最深刻的成果之一，CLT被詳細闡述。本書通過直觀的解釋和嚴謹的論證，說明瞭為什麼正態分布在統計學中占據如此核心的地位，這是理解樣本統計量漸進特性的關鍵。 大數定律： 闡述瞭描述大量獨立同分布隨機變量樣本均值收斂性的規律，從理論上解釋瞭頻率與概率的聯係。 第六部分：隨機過程初步（選講內容） 雖然本書聚焦於基礎，但為瞭提供一個展望，最後部分簡要介紹瞭更高級的主題，如隨機過程的初步概念。 馬爾可夫鏈： 介紹瞭離散時間馬爾可夫鏈的基本概念，包括轉移概率矩陣和平穩分布，為讀者後續深入學習隨機過程打下瞭入門基礎。 教學特色與優勢 1. 大量的例題和習題： 本書的標誌性特點是其豐富的習題集。每章末尾都設有不同難度梯度的練習題，從基礎檢驗到需要綜閤運用多種技巧的難題，極大地促進瞭知識的內化。 2. 應用導嚮的闡述： 理論講解始終緊密聯係現實世界中的案例，如保險定價、通信係統、金融模型中的隨機性，使抽象的數學概念變得具體可感。 3. 清晰的數學推導： 盡管是入門教材，但作者從未犧牲數學的嚴謹性。所有關鍵定理的證明都力求清晰和完整，鼓勵讀者不隻停留在“如何計算”的層麵，更要理解“為何如此”。 適用讀者 本書是為工程、計算機科學、經濟學、金融學、統計學、數學以及自然科學等領域本科生或研究生量身定製的教材。它要求讀者具備微積分和綫性代數的基礎知識，是構建堅實概率統計知識體係的理想起點。通過學習本書，讀者將能夠自信地分析和量化生活與科學領域中遇到的隨機現象。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，想要真正掌握一門學科，絕不能隻滿足於“知道”，更要追求“理解”。而這本《概率論基礎教程》（英文版·第8版）恰恰給瞭我這種深度理解的機會。相較於我之前接觸過的某些教科書，它在內容的組織和闡述方式上，展現齣瞭非常高的水準。我特彆欣賞它那種“由淺入深，由具體到抽象”的教學思路。 書中沒有一股腦地拋齣抽象的定義和公理，而是從一些非常具體的、能夠被感知的現象齣發，比如如何描述隨機事件的發生頻率，如何量化不確定性。這就像是在搭建一座房子，先打好牢固的地基，然後一層一層地往上砌。我特彆喜歡作者對“概率”這一核心概念的講解，他不僅僅給齣瞭數學定義，更深入地探討瞭其不同的解釋（如古典概率、頻率概率、主觀概率），並用豐富的例子來區分它們的應用場景。 書中對“隨機變量”和“概率分布”的介紹也做得尤為齣色。我之前對這些概念總是模模糊糊，感覺它們之間界限不清。但在這本書裏，通過一係列精心設計的例子，我能夠清晰地理解不同類型的隨機變量（離散與連續）以及它們對應的概率分布（伯努利、二項、泊鬆、指數、正態等）是如何産生的，以及它們各自的性質和應用。作者在解釋每一個分布時，都會詳細說明其背後的隨機過程，這使得學習過程充滿瞭邏輯性和連貫性。 我尤其贊賞的是，作者在介紹復雜的定理時，總是會先解釋其直觀含義，然後再進行嚴謹的數學推導。這種方式極大地降低瞭學習的門檻，讓我能夠更輕鬆地把握定理的精髓。而且，書中對數學證明的呈現也非常清晰，每一步推導都交代得明明白白，讓人能夠跟隨作者的思路，一步步地理解證明的邏輯。 這本書不僅在理論講解上做得齣色，在習題方麵也毫不遜色。每章的習題都具有代錶性，能夠幫助我鞏固所學知識，並且有些題目還具有一定的啓發性，促使我去思考更深層次的問題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學習過程中對概念的清晰度要求極高的人，這本《概率論基礎教程》（英文版·第8版）簡直是一股清流。我一直覺得，學習一門學科，最重要的就是把基本概念弄清楚，而這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有給人一種“教科書”的刻闆印象，反倒像是一份精心打磨的“學習指南”，指導我一步步深入理解概率論的奧秘。 我尤其欣賞作者在介紹“概率公理”時所展現齣的嚴謹與智慧。他不僅僅是給齣瞭公理本身，更重要的是，他解釋瞭為什麼要建立這些公理，這些公理在理論體係中扮演著怎樣的角色，以及它們如何保證瞭概率論的邏輯一緻性。這種深入淺齣的講解，讓我對概率論的公理化體係有瞭更深刻的認識，而不是簡單地將其視為一套需要記憶的規則。 書中對“貝葉斯定理”的講解也讓我受益匪淺。這往往是很多學生感到睏惑的地方，但本書通過一個非常直觀的例子，將貝葉斯定理的推理過程一步步地展現齣來。作者強調瞭先驗概率、似然函數和後驗概率之間的關係，讓我能夠深刻理解信息是如何更新的，以及貝葉斯定理在實際應用中的強大威力。 此外，本書在對“極限定理”（如大數定律和中心極限定理）的闡述上也做得非常到位。作者並沒有迴避其數學上的復雜性，但同時又通過各種圖形和直觀的解釋，幫助讀者理解這些定理的意義和重要性。我特彆喜歡他對中心極限定理的講解，它讓我能夠深刻體會到，為什麼在自然界和統計學中，正態分布會如此普遍地齣現。 這本書的語言風格也非常簡潔明瞭，避免瞭不必要的專業術語堆砌。即使是初次接觸概率論的讀者，也能在其中找到學習的樂趣。而且，它所提供的習題，涵蓋瞭從基礎到進階的各種難度，能夠有效地檢驗學習成果，並激發進一步的思考。 我可以說，這本書為我打開瞭概率論的大門，讓我能夠自信地麵對這個曾經令我感到棘手的領域。

評分☆☆☆☆☆

這本《概率論基礎教程》（英文版·第8版）真是讓我眼前一亮，特彆是對於像我這樣初次接觸概率論的讀者來說，它就像一座燈塔，指引著我迷茫的方嚮。我一直覺得數學這東西，要麼枯燥乏味，要麼深不可測，總讓人望而卻步。但這本書完全顛覆瞭我的看法。它沒有像我預想的那樣，上來就堆砌一堆晦澀難懂的公式和定理，而是從最基本、最直觀的概念入手，循序漸進地引導讀者進入概率的世界。 作者在解釋每一個概念時，都力求生動形象，常常輔以貼近生活的例子，比如擲骰子、抽撲剋牌，甚至是一些更復雜的場景，都能夠用概率的語言來清晰地闡述。這讓我感覺學習的過程不是在背誦，而是在理解。尤其是那些關於條件概率和獨立事件的講解，我之前一直搞不清楚它們之間的界限，但這本書通過巧妙的例子，讓我豁然開朗。它強調邏輯推理和數學建模，鼓勵讀者自己去思考，去發現其中的規律，而不是被動接受。 而且，書中對數學嚴謹性的要求也做得非常好。雖然講解通俗易懂，但絲毫沒有犧牲數學的精確性。每一個定理的證明都清晰明瞭，邏輯鏈條完整，讓人信服。我尤其喜歡它在介紹一些重要結論時，會迴顧前麵學過的知識，幫助我們鞏固理解，並且還能預示後麵將要學到的內容，這種前後呼應的設計，讓整個知識體係顯得非常連貫和有條理。 此外，本書在習題的設計上也十分用心。有從易到難的練習題，也有一些挑戰性的思考題，能夠滿足不同水平讀者的需求。做題的過程不僅僅是檢驗學習成果，更像是一次獨立探索，很多時候，通過解決問題，我纔真正體會到某個理論的精妙之處。 總的來說，這本書為我打下瞭堅實的概率論基礎，讓我對這個學科産生瞭濃厚的興趣，也讓我對未來更深入的學習充滿瞭信心。它是一本真正意義上的“基礎教程”，值得所有想要學習概率論的人認真研讀。

評分☆☆☆☆☆

對於一個在數學領域摸爬滾打多年，但對概率論一直感到有些畏懼的人來說，這本《概率論基礎教程》（英文版·第8版）無疑是我的救星。我嘗試過不少關於概率論的書籍，但要麼過於理論化，要麼過於淺顯，總覺得無法找到一個既嚴謹又易於理解的平衡點。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。 首先，它的敘事風格非常吸引人。作者沒有采用冷冰冰的學術語言，而是用一種更像是在和讀者對話的方式來講解。他善於捕捉學習者可能遇到的睏惑，並提前設想好如何解答。我印象最深刻的是，在講解“期望”和“方差”這兩個概念時，他並沒有直接給齣公式，而是先從“平均值”和“離散程度”這兩個更直觀的想法入手，然後逐步引導我們推導齣數學定義。這種循序漸進的方式，讓我感覺自己不是在被動接受知識，而是在主動構建理解。 書中大量的插圖和圖示也起到瞭至關重要的作用。很多抽象的概率概念，比如概率空間、事件的集閤關係，通過圖形化的方式呈現齣來，立刻變得清晰可見。我之前對於“獨立事件”和“條件概率”這兩個概念的區分總是感到睏難，但書中關於這些內容的圖示講解，讓我豁然開朗，理解瞭它們在概念上的本質區彆。 而且，這本書的語言錶達非常精確。即使是在講解一些復雜的理論時，作者也力求用最簡潔、最清晰的語言來錶達。每一個數學符號的使用都有明確的定義，每一個定理的錶述都嚴謹無誤。這對於我這樣需要精確性的讀者來說，是非常寶貴的。 我還注意到，這本書在內容的組織上也很有匠心。每一章的開頭都會概括本章的學習目標，並在結尾處進行總結，幫助我們梳理知識脈絡。章節之間的銜接也非常自然，讓你能夠感受到整個概率論體係的邏輯性和統一性。 總而言之，這本書不僅是一本教材，更像是一位耐心的導師。它幫助我剋服瞭對概率論的恐懼，讓我能夠以一種全新的視角去理解這個重要的數學分支。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，一本真正優秀的教材，不僅僅在於它傳授瞭多少知識，更在於它如何激發讀者的學習興趣和培養獨立思考的能力。而這本《概率論基礎教程》（英文版·第8版）恰恰做到瞭這一點，它給我的感覺更像是一位循循善誘的良師益友，而不是冰冷的知識庫。 這本書最讓我贊賞的一點是它對“統計推斷”的基礎性鋪墊。在學習概率論的過程中，我常常會想，這些概率的理論最終有什麼用？這本書在講解概率概念的同時，也巧妙地埋下瞭連接到統計推斷的伏筆。例如，在介紹樣本和總體時，它就自然而然地引齣瞭我們如何從樣本來推斷總體的性質，為後續學習統計學打下瞭堅實的基礎。 我對書中關於“方差分析”和“迴歸分析”的初步介紹印象深刻。盡管這可能隻是本書的“入門級”內容，但作者通過非常淺顯易懂的例子，展現瞭這些強大的統計工具是如何在實際問題中應用的。這讓我對接下來的統計學學習充滿瞭期待，也讓我看到瞭概率論的實際價值。 書中對數學證明的呈現方式也值得稱贊。作者非常注重邏輯的清晰性和完整性，讓每一個證明都像是一個精心構建的故事，引人入勝。他會提前告知讀者這個證明的核心思想，然後逐步引導我們完成整個推導過程。這種方式讓我不再害怕復雜的證明，反而從中體會到瞭數學的嚴謹之美。 而且，本書的排版設計也十分人性化。清晰的章節結構、適當的留白、以及高質量的紙張，都為讀者提供瞭良好的閱讀體驗。我個人非常喜歡它對公式的排版，既美觀又易於閱讀，大大減少瞭閱讀過程中的疲勞感。 總而言之，這本《概率論基礎教程》（英文版·第8版）不僅僅是一本“會讀”的書，更是一本“愛讀”的書。它以其深刻的理論內涵、生動的講解方式、以及對讀者需求的深刻理解，成為瞭我學習概率論道路上的一份寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

gooooooooooooooooood

評分☆☆☆☆☆

內容很好，可惜是英文版

評分☆☆☆☆☆

不錯，書不太厚，但是寫的非常清晰

評分☆☆☆☆☆

物流配送很快，值得信賴。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯都是正品，相信京東!

評分☆☆☆☆☆

好書，用來做教材，入門級彆的。

評分☆☆☆☆☆

非常好！值得購買。對於學習有幫助

評分☆☆☆☆☆

湊單買書很便宜 希望多優惠吧還有好多書想買

評分☆☆☆☆☆

書寫的不錯，值得一讀。