概率論教程：英文版（第3版） [A Course In Probability Theory] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 鍾開萊 著

圖書標籤:

• 概率論
• 統計學
• 數學
• 英文教材
• 高等教育
• 概率模型
• 隨機過程
• 數理統計
• 學術著作
• A Course In Probability Theory

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111302896

版次：1

商品編碼：10060183

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 經典原版書庫

外文名稱：A Course In Probability Theory

開本：大32開

齣版時間：2010-04-01

用紙：膠版紙

頁數：419

正文語種：英語

內容簡介

隨機變量和分布函數，測度論，數學期望，方差，各種收斂性，大數律， 中心極限定理，特徵函數，隨機遊動， 馬氏性和鞅理論.本書內容豐富，邏輯緊密，敘述嚴謹，不僅可以擴展讀者的視野，而且還將為其後續的學習和研究打下堅實基礎。此外，本書的習題較多， 都經過細心的遴選， 從易到難， 便於讀者鞏固練習。本版補充瞭有關測度和積分方麵的內容，並增加瞭一些習題。
本書是一本享譽世界的經典概率論教材，令眾多讀者受益無窮，自齣版以來，已被世界75%以上的大學的數萬名學生使用。本書內容豐富，邏輯清晰，敘述嚴謹，不僅可以拓展讀者的視野，而且還將為其後續的學習和研究打下堅實基礎。此外，本書的習題較多， 都經過細心的遴選, 從易到難, 便於讀者鞏固練習。本版補充瞭有關測度和積分方麵的內容，並增加瞭一些習題。

作者簡介

Kai Lai Chung（鍾開萊，1917-2009）華裔數學傢、概率學傢。浙江杭州人。1917年生於上海。1936年考入清華大學物理係。1940年畢業於西南聯閤大學數學係，之後任西南聯閤大學數學係助教。1944年考取第六屆庚子賠款公費留美奬學金。1945年底赴美國留學。1947年獲普林斯頓大學博士學位。20世紀50年代任教於美國紐約州Syracuse大學，60年代以後任斯坦福大學數學係教授、係主任、名譽教授。鍾開萊著有十餘部專著。為世界公認的20世紀後半葉“概率學界學術教父”。

內頁插圖

目錄

Index
Preface to the third editioniii
Preface to the second editionv
Preface to the first editionvii
1 Distribution function
1.1 Monotone functionsl
1.2 Distribution functions
1.3 Absolutely continuous and singular distributions

2 Measure theory
2.1 Classes of sets
2.2 Probability measures and their distribution functions

3 Random variable. Expectation. Independence
3.1 General definitions
3.2 Properties of mathematical expectation
3.3 Independence

4 Convergence concepts
4.1 Various modes of convergence
4.2 Almost sure convergence; Borel-Cantelli lemma
4.3 Vague convergence
4.4 Continuation
4.5 Uniform integrability; convergence of moments

5 Law of large numbers. Random series
5.1 Simple limit theorems
5.2 Weak law of large numbers
5.3 Convergence of series
5.4 Strong law of large numbers
5.5 Applications
Bibliographical Note

6 Characteristic function
6.1 General properties; convolutions
6.2 Uniqueness and inversion
6.3 Convergence theorems
6.4 Simple applications
6.5 Representation theorems
6.6 Multidimensional case; Laplace transforms
Bibliographical Note

7 Central limit theorem and its ramifications
7.1 Liapounovs theorem
7.2 Lindeberg-FeUer theorem
7.3 Ramifications of the central limit theorem
7.4 Error estimation
7.5 Law of the iterated logarithm
7.6 Infinite divisibility
Bibliographical Note

8 Random walk
8.1 Zero-or-one laws
8.2 Basic notions
8.3 Recurrence
8.4 Fine structure
8.5 Continuation
Bibliographical Note

9 Conditioning. Markov property. Martingale
9.1 Basic properties of conditional expectation3 l
9.2 Conditional independence; Markov property
9.3 Basic properties of smartingales
9.4 Inequalities and convergence
9.5 Applications
Bibliographical Note

Supplement: Measure and Integral
1 Construction of measure
2 Characterization of extensions
3 Measures in R
4 Integral
5 Applications
General Bibliography

前言/序言

　　In this new edition， I have added a Supplement on Measure and Integral. The subject matter is first treated in a general setting pertinent to an abstract measure space, and then specified in the classic Borel-Lebesgue case for the real line. The latter material, an essential part of real analysis, is presupposed in the original edition published in 1968 and revised in the second edition of 1974. When I taught the course under the title "Advanced Probability" at Stanford University beginning in 1962, students from the departments of statistics, operations research （formerly industrial engineering）, electrical engi- neering, etc. often had to take a prerequisite course given by other instructors before they enlisted in my course. In later years I prepared a set of notes, lithographed and distributed in the class, to meet the need. This forms the basis of the present Supplement. It is hoped that the result may as well serve in an introductory mode, perhaps also independently for a short course in the stated topics.
　　The presentation is largely self-contained with only a few particular refer- ences to the main text. For instance, after （the old） ~2.1 where the basic notions of set theory are explained, the reader can proceed to the first two sections of the Supplement for a full treatment of the construction and completion of a general measure; the next two sections contain a full treatment of the mathe- matical expectation as an integral, of which the properties are recapitulated in 3.2. In the final section, application of the new integral to the older Riemann integral in calculus is described and illustrated with some famous examples. Throughout the exposition, a few side remarks.

概率論：理論與應用的新視野 探索隨機世界的基石 概率論作為一門連接純粹數學與現實世界復雜性的學科，其重要性不言而喻。它為我們理解不確定性、量化風險以及進行嚴謹的統計推斷提供瞭不可或缺的數學框架。本書旨在為讀者構建一個堅實、全麵且深入的概率論知識體係，側重於理論的嚴謹性與方法論的清晰性，同時輔以豐富的應用實例，以展現概率論在現代科學與工程領域的核心地位。 超越基礎的深度與廣度 本書的結構設計旨在引導讀者從概率論的基本概念齣發，逐步邁嚮更高級、更具挑戰性的主題。我們認為，真正的理解建立在對核心概念（如樣本空間、事件、隨機變量的定義）的透徹掌握之上，而非僅僅停留在公式的記憶。 第一部分：基礎與公理化體係的構建 我們從概率的公理化定義開始，詳盡闡述瞭概率空間的概念。重點討論瞭測度論在概率論中的基礎作用，特彆是σ-代數和可測函數的引入，這對於後續處理連續概率分布至關重要。我們仔細區分瞭離散、連續和混閤分布的特性，並深入探討瞭條件概率和全概率公式的直觀含義及其在實際問題中的應用。貝葉斯定理的推導和應用被單獨拎齣，強調其作為信息更新工具的強大能力。 第二部分：隨機變量的深入解析 隨機變量是概率論的核心工具。本書花費大量篇幅係統性地研究瞭單變量和多變量隨機變量的性質。 在單變量分析中，我們詳細考察瞭各種重要的概率分布族。這包括對離散分布（如二項分布、泊鬆分布、負二項分布）的生成函數（Probability Generating Functions, PGFs）的深入分析，以及如何利用PGFs解決計數問題。對於連續分布，我們不僅介紹瞭均勻分布、指數分布、伽馬分布和貝塔分布，還特彆關注瞭正態分布（高斯分布）的特性，包括其在中心極差定理中的關鍵作用。偏度和峰度等高階矩的概念被用來描述分布的形狀，幫助讀者更精細地理解數據的特徵。 進入多變量分析，本書強調瞭聯閤分布、邊際分布以及獨立性的概念。協方差和相關係數被用來量化隨機變量之間的綫性關係。一個重要的章節專門獻給聯閤正態分布及其在多元統計分析中的基礎地位。條件期望的引入，作為在已知部分信息下對未知量進行最佳綫性無偏估計的工具，其理論推導和實際意義得到瞭充分的闡述。 第三部分：極限理論與大數定律 概率論的真正力量體現在其對大量重復試驗結果的預測能力上。本部分聚焦於概率論的極限理論，這是連接概率論與數理統計的橋梁。 我們嚴格證明瞭大數定律（Law of Large Numbers, LLN）的各個版本，包括弱大數定律和強大數定律。讀者將理解隨機變量的樣本均值如何依概率收斂或幾乎必然收斂於期望值。 更進一步，本書對中心極限定理（Central Limit Theorem, CLT）進行瞭細緻的討論。CLT不僅是統計推斷的理論基石，也是理解隨機現象普遍性的關鍵。我們探討瞭不同隨機變量序列下CLT的適用條件和收斂速度。 第四部分：隨機過程的引入 理解隨時間演變的隨機現象需要引入隨機過程的概念。本書適當地介紹瞭初級的隨機過程理論，為後續深入學習隨機分析打下基礎。 我們重點分析瞭馬爾可夫鏈（Markov Chains），特彆是離散時間馬爾可夫鏈（DTMC）。詳細討論瞭狀態空間、轉移概率矩陣、一步分布和穩態分布（平穩分布）的概念。穩態分布的存在性、唯一性以及遍曆性被嚴格證明，這對於模擬和分析具有長期行為的係統（如排隊論、物理模型）至關重要。 第五部分：概率論的工具箱與應用思維 為增強實用性，本書穿插瞭許多重要的數學工具和應用視角： 1. 矩量生成函數（Moment Generating Functions, MGFs）：作為識彆分布和推導矩的強大代數工具，MGFs的性質和唯一性得到瞭充分闡述。 2. 不等式：切比雪夫不等式（Chebyshev's Inequality）、馬爾可夫不等式（Markov's Inequality）和詹森不等式（Jensen's Inequality）被用作理論論證和邊界估計的利器，強調它們在不依賴特定分布形態下的應用價值。 3. 模擬與計算思維：雖然本書側重於解析方法，但我們鼓勵讀者將理論與計算相結閤。例如，在討論分布時，會提及濛特卡洛方法在復雜積分或期望計算中的潛力，培養讀者將數學模型轉化為可計算方案的能力。 本書的特點 本書的敘述風格力求清晰、邏輯嚴密且富有啓發性。每一個新概念的引入都伴隨著清晰的定義、直觀的解釋和嚴格的證明。大量的精心設計的例題貫穿始終，這些例題旨在鞏固理論理解，並展示概率論如何解決來自物理學、經濟學、計算機科學等領域的實際問題。習題部分分為基礎練習和更具挑戰性的深化問題，確保讀者能夠通過主動思考來內化所學知識。本書的目標是使讀者不僅能“使用”概率論，更能“理解”概率論的內在結構和美學。

評分☆☆☆☆☆

感覺挺不錯的...質量很好...

評分☆☆☆☆☆

比想象中的小好多，買的英文原版 還沒有看

評分☆☆☆☆☆

《概率論教程：英文版（第3ts版u）》（（CB美）鍾開萊）Jf【摘要 書評R 試讀WhW】- 京d東圖書

評分☆☆☆☆☆

概率論教程英文版（第3版）和描述的一樣，好評！上周周六，閑來無事，上午上瞭一個上午網，想起好久沒買書瞭，似乎我買書有點上癮，一段時間不逛書店就周身不爽，難道男人逛書店就象女人逛商場似的上癮於是下樓吃瞭碗麵，這段時間非常冷，還下這雨，到書店主要目的是買一大堆書，上次專程去買卻被告知缺貨，這次應該可以買到瞭吧。可是到一樓的查詢處問，小姐卻說昨天剛到的一批又賣完瞭！暈！為什麼不多進點貨，於是上京東挑選書。好瞭，廢話不說。好瞭，我現在來說說這本書的觀感吧，一個人重要的是找到自己的腔調，不論說話還是寫字。腔調一旦確立，就好比打架有瞭塊趁手的闆磚，怎麼使怎麼順手，怎麼拍怎麼有勁，順帶著身體姿態也揮灑自如，打架簡直成瞭舞蹈，兼有瞭美感和韻味。要論到寫字，腔調甚至先於主題，它是一個人特有的形式，或者工具不這麼說，不這麼寫，就會彆扭工欲善其事，必先利其器，腔調有時候就是器，有時候又是事，對一篇文章或者一本書來說，器就是事，事就是器。這本書，的確是用他特有的腔調錶達瞭對腔調本身的贊美。|發貨真是齣乎意料的快，昨天下午訂的貨，第二天一早就收到瞭，贊一個，書質量很好，正版。獨立包裝，每一本有購物清單，讓人放心。幫人傢買的書，周五買的書，周天就收到瞭，快遞很好也很快，包裝很完整，跟同學一起買的兩本，我們都很喜歡，謝謝！瞭解京東2013年3月30日晚間，京東商城正式將原域名360更換為，並同步推齣名為的吉祥物形象，其首頁也進行瞭一定程度改版。此外，用戶在輸入域名後，網頁也自動跳轉至。對於更換域名，京東方麵錶示，相對於原域名360，新切換的域名更符閤中國用戶語言習慣，簡潔明瞭，使全球消費者都可以方便快捷地訪問京東。同時，作為京東二字的拼音首字母拼寫，也更易於和京東品牌産生聯想，有利於京東品牌形象的傳播和提升。京東在進步，京東越做越大。||||好瞭，現在給大傢介紹兩本本好書謝謝你離開我是張小嫻在想念後時隔兩年推齣的新散文集。從拿到文稿到把它送到讀者麵前，幾個月的時間，欣喜與不捨交雜。這是張小嫻最美的散文。美在每個充滿靈性的文字，美在細細道來的傾訴話語。美在作者書寫時真實飽滿的情緒，更美在打動人心的厚重情感。從裝禎到設計前所未有的突破，每個精緻跳動的文字，不再隻是黑白配，而是有瞭鮮艷的色彩，首次全彩印刷，法國著名唯美派插畫大師，親繪插圖。|兩年的等待加最美的文字，就是你麵前這本最值得期待的新作。洗腦術怎樣有邏輯地說服他人全球最高端隱秘的心理學課程，徹底改變你思維邏輯的頭腦風暴。白宮智囊團、美國、全球十大上市公司總裁都在秘密學習！當今世界最高明的思想控製與精神綁架，政治、宗教、信仰給我們的終極啓示

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10.4.3 ControlVariate

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比想象中的小好多，買的英文原版 還沒有看

評分☆☆☆☆☆

《N概率論教程：英文版（第H3J版）》（（美）鍾T開q萊I）【摘要

評分☆☆☆☆☆

比想象的讀起來要難，詞匯，語法，甚至公式都有差異，即使不多也夠難受的。。。

評分☆☆☆☆☆

跟俄羅斯的黑皮書比起來，這本書要友好的多啦~！~