华章数学原版精品系列：概率论基础教程（英文版·第8版） [A First Course in Probability] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 罗斯（Sheldon Ross） 著

图书标签:

• 概率论
• 数学
• 统计学
• 高等教育
• 教材
• 英文教材
• 概率论基础
• 华章数学
• A First Course in Probability
• 第8版

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111482772

版次：8

商品编码：11577087

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 华章数学原版精品系列

外文名称：A First Course in Probability

开本：16开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数：465

正文语种：中文，英文

内容简介

　　概率论是研究自然界和人类社会中随机现象数量规律的数学分支，《华章数学原版精品系列：概率论基础教程（英文版·第8版）》通过大量的例子讲述了概率论的基础知识，主要内容有组合分析、概率论公理化、条件概率和独立性、离散和连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理等。《华章数学原版精品系列：概率论基础教程（英文版·第8版）》附有大量的练习，分为习题、理论习题和自检习题三大类，其中自检习题部分还给出全部解答。《华章数学原版精品系列：概率论基础教程（英文版·第8版）》作为概率论的入门书，适用于大专院校数学、统计、工程和相关专业(包括计算科学、生物、社会科学和管理科学)的学生阅读，也可供应用工作者参考。

作者简介

　　罗斯（Sheldon Ross），世界著名的应用概率专家和统计学家，现为南加州大学工业与系统工程系Epstein讲座教授。他于1968年在斯坦福大学获得统计学博士学位，在1976年～2004年期间于加州大学伯克利分校任教，其研究领域包括统计模拟、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 Engirleering and Informational Sciences》杂志并一直担任主编，他的多种畅销教材均产生了世界性的影响，其中《统计模拟（第5版）》和《随机过程（第2版）》等均由机械工业出版社引进出版。

内页插图

精彩书评

　　★“这是一本非常优秀的概率论入门教材，是我所见过的最好的一本。”
　　——Nhu Nguyen（新墨西哥州立大学）
　　
　　★“本书示例丰富、实用，写作风格清新、流畅，解答详细、准确，是一本通俗易懂的教材……”
　　——Robert Bauer（伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校）

目录

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

概率论基础教程（英文版·第8版） 作者：[原书作者名，如 Sheldon Ross] 出版社：[原书出版社名，如 Pearson] ISBN：[原书ISBN] --- 图书简介 深入浅出，构建概率思维的坚实基石 《概率论基础教程（英文版·第8版）》是一部享誉全球的经典教材，它以其严谨的数学基础、清晰的逻辑结构和丰富的应用实例，成为了概率论入门学习的黄金标准。本书旨在为学生提供一个全面而深刻的概率论入门体验，不仅仅是知识的传授，更在于培养读者运用概率思维解决实际问题的能力。 内容架构与核心特色 本教材的设计理念是将理论的严谨性与应用的直观性完美结合。全书内容覆盖了现代概率论的全部核心主题，同时避免了初学者在初次接触时可能感到的过度抽象和晦涩。 第一部分：概率的基础 本书开篇即对概率论的数学基础进行了扎实的奠定。从样本空间、事件及其运算入手，系统介绍了概率的基本公理。随后，重点探讨了条件概率、独立事件以及全概率公式和贝叶斯公式。 公理化方法论的清晰阐述： 作者采用现代概率论的公理化方法，确保了理论的自洽性。对于那些初次接触集合论基础的学生，相关的预备知识点穿插得当，使得理解过程平滑自然。 组合分析工具的精妙运用： 在介绍基础概率模型之前，书中详细阐述了排列、组合、鸽巢原理等重要的计数技巧。这些工具被视为理解复杂概率事件计算的基石，并通过大量实例展示了它们在经典概率问题（如扑克牌、彩票等）中的应用。 第二部分：离散随机变量与分布 在确立了概率论的基本框架后，教材立即转向了对随机变量的研究，首先聚焦于离散型随机变量。 关键离散分布的详尽剖析： 本书对伯努利试验、二项分布、几何分布、泊松分布等核心离散分布进行了深入探讨。对于每一种分布，教材都详细分析了其概率质量函数（PMF）、期望、方差，并探讨了其在不同实际场景（如排队论、可靠性工程）中的应用意义。 期望与方差的精细推导： 对期望（均值）和方差（离散程度）的性质进行了详细的代数推导和直观解释，强调了线性性质在简化计算中的巨大作用。 第三部分：连续随机变量与分布 本部分将研究的焦点从可数事件转移到不可数事件空间，引入了连续随机变量的概念，这是理解许多自然和社会科学现象的关键。 概率密度函数（PDF）与累积分布函数（CDF）： 教材清晰区分了离散和连续随机变量的处理方式，详细解释了概率密度函数（PDF）在连续情况下如何取代概率质量函数（PMF），以及如何通过积分计算概率。 重要连续分布： 均匀分布、指数分布、标准正态分布、伽马分布等连续分布被系统介绍。特别是对正态分布（高斯分布）的介绍，不仅提供了其数学特性，更阐述了其在中心极限定理中的核心地位。 第四部分：多维随机变量与随机向量 现实世界中的事件往往是相互关联的，本章是连接一维分析与多元复杂模型的桥梁。 联合分布与边缘分布： 详细讲解了如何处理两个或多个随机变量组成的随机向量，包括联合概率分布、边缘分布的计算，以及如何判断变量间的独立性。 协方差与相关性： 协方差和相关系数被引入作为衡量两个随机变量间线性依赖关系的量度。作者强调了相关性不等于因果关系这一重要概念，并展示了如何利用多维分布来解决更复杂的预测和建模问题。 第五部分：随机变量的函数与极限定理 这是概率论理论深度的体现，也是其进入统计推断和随机过程的必备知识点。 随机变量函数的分布： 介绍了求解已知随机变量函数分布的常用方法，如变换法和矩量母函数法（MGF），为后续的参数估计和假设检验打下基础。 中心极限定理（CLT）： 作为概率论中最深刻的成果之一，CLT被详细阐述。本书通过直观的解释和严谨的论证，说明了为什么正态分布在统计学中占据如此核心的地位，这是理解样本统计量渐进特性的关键。 大数定律： 阐述了描述大量独立同分布随机变量样本均值收敛性的规律，从理论上解释了频率与概率的联系。 第六部分：随机过程初步（选讲内容） 虽然本书聚焦于基础，但为了提供一个展望，最后部分简要介绍了更高级的主题，如随机过程的初步概念。 马尔可夫链： 介绍了离散时间马尔可夫链的基本概念，包括转移概率矩阵和平稳分布，为读者后续深入学习随机过程打下了入门基础。 教学特色与优势 1. 大量的例题和习题： 本书的标志性特点是其丰富的习题集。每章末尾都设有不同难度梯度的练习题，从基础检验到需要综合运用多种技巧的难题，极大地促进了知识的内化。 2. 应用导向的阐述： 理论讲解始终紧密联系现实世界中的案例，如保险定价、通信系统、金融模型中的随机性，使抽象的数学概念变得具体可感。 3. 清晰的数学推导： 尽管是入门教材，但作者从未牺牲数学的严谨性。所有关键定理的证明都力求清晰和完整，鼓励读者不只停留在“如何计算”的层面，更要理解“为何如此”。 适用读者 本书是为工程、计算机科学、经济学、金融学、统计学、数学以及自然科学等领域本科生或研究生量身定制的教材。它要求读者具备微积分和线性代数的基础知识，是构建坚实概率统计知识体系的理想起点。通过学习本书，读者将能够自信地分析和量化生活与科学领域中遇到的随机现象。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学习过程中对概念的清晰度要求极高的人，这本《概率论基础教程》（英文版·第8版）简直是一股清流。我一直觉得，学习一门学科，最重要的就是把基本概念弄清楚，而这本书在这方面做得非常出色。它没有给人一种“教科书”的刻板印象，反倒像是一份精心打磨的“学习指南”，指导我一步步深入理解概率论的奥秘。 我尤其欣赏作者在介绍“概率公理”时所展现出的严谨与智慧。他不仅仅是给出了公理本身，更重要的是，他解释了为什么要建立这些公理，这些公理在理论体系中扮演着怎样的角色，以及它们如何保证了概率论的逻辑一致性。这种深入浅出的讲解，让我对概率论的公理化体系有了更深刻的认识，而不是简单地将其视为一套需要记忆的规则。 书中对“贝叶斯定理”的讲解也让我受益匪浅。这往往是很多学生感到困惑的地方，但本书通过一个非常直观的例子，将贝叶斯定理的推理过程一步步地展现出来。作者强调了先验概率、似然函数和后验概率之间的关系，让我能够深刻理解信息是如何更新的，以及贝叶斯定理在实际应用中的强大威力。 此外，本书在对“极限定理”（如大数定律和中心极限定理）的阐述上也做得非常到位。作者并没有回避其数学上的复杂性，但同时又通过各种图形和直观的解释，帮助读者理解这些定理的意义和重要性。我特别喜欢他对中心极限定理的讲解，它让我能够深刻体会到，为什么在自然界和统计学中，正态分布会如此普遍地出现。 这本书的语言风格也非常简洁明了，避免了不必要的专业术语堆砌。即使是初次接触概率论的读者，也能在其中找到学习的乐趣。而且，它所提供的习题，涵盖了从基础到进阶的各种难度，能够有效地检验学习成果，并激发进一步的思考。 我可以说，这本书为我打开了概率论的大门，让我能够自信地面对这个曾经令我感到棘手的领域。

评分☆☆☆☆☆

对于一个在数学领域摸爬滚打多年，但对概率论一直感到有些畏惧的人来说，这本《概率论基础教程》（英文版·第8版）无疑是我的救星。我尝试过不少关于概率论的书籍，但要么过于理论化，要么过于浅显，总觉得无法找到一个既严谨又易于理解的平衡点。这本书的出现，彻底改变了我的看法。 首先，它的叙事风格非常吸引人。作者没有采用冷冰冰的学术语言，而是用一种更像是在和读者对话的方式来讲解。他善于捕捉学习者可能遇到的困惑，并提前设想好如何解答。我印象最深刻的是，在讲解“期望”和“方差”这两个概念时，他并没有直接给出公式，而是先从“平均值”和“离散程度”这两个更直观的想法入手，然后逐步引导我们推导出数学定义。这种循序渐进的方式，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动构建理解。 书中大量的插图和图示也起到了至关重要的作用。很多抽象的概率概念，比如概率空间、事件的集合关系，通过图形化的方式呈现出来，立刻变得清晰可见。我之前对于“独立事件”和“条件概率”这两个概念的区分总是感到困难，但书中关于这些内容的图示讲解，让我豁然开朗，理解了它们在概念上的本质区别。 而且，这本书的语言表达非常精确。即使是在讲解一些复杂的理论时，作者也力求用最简洁、最清晰的语言来表达。每一个数学符号的使用都有明确的定义，每一个定理的表述都严谨无误。这对于我这样需要精确性的读者来说，是非常宝贵的。 我还注意到，这本书在内容的组织上也很有匠心。每一章的开头都会概括本章的学习目标，并在结尾处进行总结，帮助我们梳理知识脉络。章节之间的衔接也非常自然，让你能够感受到整个概率论体系的逻辑性和统一性。 总而言之，这本书不仅是一本教材，更像是一位耐心的导师。它帮助我克服了对概率论的恐惧，让我能够以一种全新的视角去理解这个重要的数学分支。

评分☆☆☆☆☆

这本《概率论基础教程》（英文版·第8版）真是让我眼前一亮，特别是对于像我这样初次接触概率论的读者来说，它就像一座灯塔，指引着我迷茫的方向。我一直觉得数学这东西，要么枯燥乏味，要么深不可测，总让人望而却步。但这本书完全颠覆了我的看法。它没有像我预想的那样，上来就堆砌一堆晦涩难懂的公式和定理，而是从最基本、最直观的概念入手，循序渐进地引导读者进入概率的世界。 作者在解释每一个概念时，都力求生动形象，常常辅以贴近生活的例子，比如掷骰子、抽扑克牌，甚至是一些更复杂的场景，都能够用概率的语言来清晰地阐述。这让我感觉学习的过程不是在背诵，而是在理解。尤其是那些关于条件概率和独立事件的讲解，我之前一直搞不清楚它们之间的界限，但这本书通过巧妙的例子，让我豁然开朗。它强调逻辑推理和数学建模，鼓励读者自己去思考，去发现其中的规律，而不是被动接受。 而且，书中对数学严谨性的要求也做得非常好。虽然讲解通俗易懂，但丝毫没有牺牲数学的精确性。每一个定理的证明都清晰明了，逻辑链条完整，让人信服。我尤其喜欢它在介绍一些重要结论时，会回顾前面学过的知识，帮助我们巩固理解，并且还能预示后面将要学到的内容，这种前后呼应的设计，让整个知识体系显得非常连贯和有条理。 此外，本书在习题的设计上也十分用心。有从易到难的练习题，也有一些挑战性的思考题，能够满足不同水平读者的需求。做题的过程不仅仅是检验学习成果，更像是一次独立探索，很多时候，通过解决问题，我才真正体会到某个理论的精妙之处。 总的来说，这本书为我打下了坚实的概率论基础，让我对这个学科产生了浓厚的兴趣，也让我对未来更深入的学习充满了信心。它是一本真正意义上的“基础教程”，值得所有想要学习概率论的人认真研读。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，想要真正掌握一门学科，绝不能只满足于“知道”，更要追求“理解”。而这本《概率论基础教程》（英文版·第8版）恰恰给了我这种深度理解的机会。相较于我之前接触过的某些教科书，它在内容的组织和阐述方式上，展现出了非常高的水准。我特别欣赏它那种“由浅入深，由具体到抽象”的教学思路。 书中没有一股脑地抛出抽象的定义和公理，而是从一些非常具体的、能够被感知的现象出发，比如如何描述随机事件的发生频率，如何量化不确定性。这就像是在搭建一座房子，先打好牢固的地基，然后一层一层地往上砌。我特别喜欢作者对“概率”这一核心概念的讲解，他不仅仅给出了数学定义，更深入地探讨了其不同的解释（如古典概率、频率概率、主观概率），并用丰富的例子来区分它们的应用场景。 书中对“随机变量”和“概率分布”的介绍也做得尤为出色。我之前对这些概念总是模模糊糊，感觉它们之间界限不清。但在这本书里，通过一系列精心设计的例子，我能够清晰地理解不同类型的随机变量（离散与连续）以及它们对应的概率分布（伯努利、二项、泊松、指数、正态等）是如何产生的，以及它们各自的性质和应用。作者在解释每一个分布时，都会详细说明其背后的随机过程，这使得学习过程充满了逻辑性和连贯性。 我尤其赞赏的是，作者在介绍复杂的定理时，总是会先解释其直观含义，然后再进行严谨的数学推导。这种方式极大地降低了学习的门槛，让我能够更轻松地把握定理的精髓。而且，书中对数学证明的呈现也非常清晰，每一步推导都交代得明明白白，让人能够跟随作者的思路，一步步地理解证明的逻辑。 这本书不仅在理论讲解上做得出色，在习题方面也毫不逊色。每章的习题都具有代表性，能够帮助我巩固所学知识，并且有些题目还具有一定的启发性，促使我去思考更深层次的问题。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本真正优秀的教材，不仅仅在于它传授了多少知识，更在于它如何激发读者的学习兴趣和培养独立思考的能力。而这本《概率论基础教程》（英文版·第8版）恰恰做到了这一点，它给我的感觉更像是一位循循善诱的良师益友，而不是冰冷的知识库。 这本书最让我赞赏的一点是它对“统计推断”的基础性铺垫。在学习概率论的过程中，我常常会想，这些概率的理论最终有什么用？这本书在讲解概率概念的同时，也巧妙地埋下了连接到统计推断的伏笔。例如，在介绍样本和总体时，它就自然而然地引出了我们如何从样本来推断总体的性质，为后续学习统计学打下了坚实的基础。 我对书中关于“方差分析”和“回归分析”的初步介绍印象深刻。尽管这可能只是本书的“入门级”内容，但作者通过非常浅显易懂的例子，展现了这些强大的统计工具是如何在实际问题中应用的。这让我对接下来的统计学学习充满了期待，也让我看到了概率论的实际价值。 书中对数学证明的呈现方式也值得称赞。作者非常注重逻辑的清晰性和完整性，让每一个证明都像是一个精心构建的故事，引人入胜。他会提前告知读者这个证明的核心思想，然后逐步引导我们完成整个推导过程。这种方式让我不再害怕复杂的证明，反而从中体会到了数学的严谨之美。 而且，本书的排版设计也十分人性化。清晰的章节结构、适当的留白、以及高质量的纸张，都为读者提供了良好的阅读体验。我个人非常喜欢它对公式的排版，既美观又易于阅读，大大减少了阅读过程中的疲劳感。 总而言之，这本《概率论基础教程》（英文版·第8版）不仅仅是一本“会读”的书，更是一本“爱读”的书。它以其深刻的理论内涵、生动的讲解方式、以及对读者需求的深刻理解，成为了我学习概率论道路上的一份宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

内容丰富，就是字体有些小

评分☆☆☆☆☆

内容很好，可惜是英文版

评分☆☆☆☆☆

给娃娃囤书中 好好学习 天天向上

评分☆☆☆☆☆

非常好！值得购买。对于学习有帮助

评分☆☆☆☆☆

gooooooooooooooooood

评分☆☆☆☆☆

东西可以，物流也很快，好评～

评分☆☆☆☆☆

内容丰富，就是字体有些小

评分☆☆☆☆☆

凑单买书很便宜 希望多优惠吧还有好多书想买

评分☆☆☆☆☆

不错，书不太厚，但是写的非常清晰