概率論導論（英文影印中文導讀版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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約瑟夫 K.布利茨斯坦 著，JosephK.Blitzstein 譯

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111552222

版次：1

商品编码：12126890

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国外实用统计丛书

开本：16开

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：580

編輯推薦

適讀人群 ：大學生，數學專業 ，工科各專業
　　美國哈佛大學、斯坦福大學概率論課程使用教材，作者在教學方麵有獨到的想法，深受學生喜愛。

內容簡介

　　概率導論這本書産生於著名的哈佛統計學講座，該書提供瞭基本的理解統計學、隨機性和不確定性的語言和工具。它采用瞭多種多樣的應用和實例，從偶然性與悖論到榖歌網頁排名與馬爾科夫鏈濛特卡羅（MCMC）等。該書還探討瞭其他一些應用領域諸如基因學、藥學、計算機科學和信息理論等。紙質書版本還包括瞭提供免費訪問電子書版本的代碼。作者通過采用真實世界的例子以一種易理解的方式和激發的理念來呈現內容。整本書中，作者都采用故事來揭示統計學中的基本分布之間的聯係並通過條件化將復雜的問題歸約為易於掌控的若乾小問題。本書包含瞭很多直觀的解釋、圖示和實踐問題。每一章的結尾部分都給齣瞭如何利用R軟件來完成相關仿真和計算的方法，這裏R是一種免費的統計軟件。

作者簡介

　　[美]約瑟夫 K.布利茨斯坦 (Joseph K.Blitzstein) 哈佛大學教授，主要研究領域為復雜網絡隨機模型，濛特卡羅方法，組閤隨機結構模型等，先後在斯坦福大學以及哈佛大學任教

前言/序言

　　本書通過現代的觀點來介紹概率論，為理解統計方法、隨機性和不確定性奠定瞭基礎。書中包含瞭豐富的應用實例，從基本的拋硬幣問題和偶然性的研究到榖歌PageRank算法以及馬爾可夫鏈濛特卡羅方法等。由於概率論是一門經常被認為是反直覺的學科，所以書中給齣瞭很多可以憑直覺得到的解釋、圖示和實例以證明這個觀點的偏頗。每章的結尾部分還結閤R軟件來更詳細地探討這一章的思想（R軟件是一種用於統計計算和仿真的免費軟件）。
　　本書取材於哈佛大學的視頻公開課Stat110（從2006年起，這門課程每年均由Joseph講授），課程視頻可在stat110�眓et網站上免費獲取。其他附加的補充材料，諸如R代碼及標記瞭 的練習題的解答均可在該網站獲取。
　　掌握微積分是學習本書的一個前提，而對統計學的基礎則沒有要求。數學方麵的主要挑戰不在於完成微積分求解，而在於能夠在抽象的概念和具體的例子之間轉換。
　　本書的主要特徵概括如下：
　　1 實例。書中的定義、定理和證明都是通過實例來呈現的，這種呈現既保留瞭數學的精確性又概括性地對現實世界的一些現象做齣瞭解釋。通過那些讓概率分布廣泛地在統計建模中使用的實例來探究概率分布。我們盡可能避免冗長乏味的推導，取而代之的是緻力於給齣解釋和直覺判斷來說明為什麼那些主要結論是正確的。事實證明，通過深刻理解來替代死記硬背的方法可以提高學生對內容的長期記憶力。
　　2 圖。由於圖本身就能錶達很多內容，所以我們通過圖來補充定義，使得那些主要概念與讓人印象深刻的圖相聯係。在很多領域中，一名初學者與一名專傢的差距常被描述如下：初學者總是努力去記住大量看似不相關的事實和公式，而專傢則會領悟齣一個統一的結構，在這個結構中僅通過少量的原理和思想就可將那些事實連貫地聯係在一起。為瞭幫助學生領會概率論的結構，我們特彆強調瞭思想間的聯係（同時從語言上和視覺效果上加以鞏固），並在大多數章節的結尾部分給齣瞭概念與分布的循環、擴展圖。
　　3 概念和策略的雙重教學。我們的目的在於讓學生在讀本書時不僅能夠學習概率論的概念，同時還能夠掌握廣泛適用於概率論之外的一係列解決問題的策略。對於書中的例子，由於經常對相同的問題會給齣多種不同的解答。我們對求解的每一步都進行瞭解釋，同時也對如何思考並選擇采用的方法進行瞭評述。
　　我們對諸如對稱性和模式識彆這樣的重要策略進行瞭明確的標記和命名，並且通過給齣瞭標有（生物危害標識）的內容來消除常見誤解。
　　4 實踐問題。本書包含大約600道不同難度的練習題。目的是為瞭讓學生加強對內容的理解，同時強化他們解決問題的能力。這些練習題中有些是策略實踐問題，根據主題進行瞭分組以促進對特定主題的實踐，而有些則是混閤型實踐問題，在這些實踐問題中需要綜閤一些前麵章節中的內容。大約250道練習題已有詳細的在綫解答以供綫下實踐及自學使用。
　　5 仿真、濛特卡羅方法和R軟件。很多概率問題都因計算太難而不能精確求解，並且在任何情況下，對所給答案進行核查都是很重要的。我們介紹瞭通過仿真來研究概率論的方法，並證明瞭藉助簡短的幾行R軟件代碼就足以對一個看似復雜的問題進行仿真。
　　6 聚焦真實世界的關聯性和統計思維。書中所有的例子和練習題都有明確的現實背景，都聚焦於如何為進一步學習統計推斷和統計建模打下堅實的理論基礎。我們簡要介紹瞭重要的統計思想，例如抽樣、仿真、貝葉斯推斷和馬爾可夫鏈濛特卡羅方法，及其應用領域，包括基因學、藥學、計算機科學和信息科學等。對例子和練習題的選擇都是為瞭突齣概率思維的力量、適用性及其美之所在。
　　iv前言緻謝感謝我們的同事、Stat110的教學助理和數韆位Stat110的學生所給齣的與這門課程和這本書相關的評論及想法。特彆要感謝Alvin Siu、 Angela Fan、 Anji Tang、 Carolyn Stein、 David Jones、 David Rosengarten、 David Watson、 Johannes Ruf、 Kari Lock、 Keli Liu、 Kevin Bartz、 Lazhi Wang、 Martin Lysy、 Michele Zemplenyi、 Peng Ding、 Rob Phillips、 Sam Fisher、 Sebastian Chiu、 Sofia Hou、 Theresa Gebert、 Valeria Espinosa、 ViktoriiaLiublinska、 Viviana Garcia、 William Chen和Xander Marcus對本書的反饋。尤其感謝Bo Jiang、 Raj Bhuptani、 Shira Mitchell和那些匿名的審稿人針對本書草稿所給齣的詳細評論，及Andrew Gelman、 Carl Morris、 PersiDiaconis、 Stephen Blyth、 Susan Holmes和Xiao�睱i Meng關於概率的無數次有深刻見解的討論。
　　CRC齣版社的John Kimmel在本書的寫作過程中提供瞭極好的編輯上的專傢意見，對他的支持深錶感激。
　　最後，對我們的傢人緻以最深的謝意，感謝他們對我們的愛和鼓勵。
　　Joe Blitzstein和Jessica Hwang於Cambridge,MA and Stanford,CA2014年5月

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