概率论导论（翻译版）

图书标准信息

• 作者 Hwang 著；Joseph、K.、Blitzstein、Jessica、张景肖 译
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2019-01
• 版次 1
• ISBN 9787111610540
• 定价 118.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 450页
• 丛书 “十三五”国家重点出版物出版规划项目名校名家基础学科系列

【内容简介】

本书源自的哈佛统计学讲座，介绍了帮助读者理解统计方法、随机性和不确定性的基本语言和工具，并列举了多种多样的应用实例，内容涉及偶然性、悖论、谷歌的网页排名算法（PageRank）及马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）等。本书还探讨了概率论在诸如基因学、医学、计算机科学和信息科学等领域的应用。全书共分13章，分别介绍了概率与计数、条件概率、随机变量及其分布、期望、连续型随机变量、矩、联合分布、变换、条件期望、不等式与极限定理、马尔可夫链、马尔可夫链蒙特卡罗方法、泊松过程等内容。用容易理解的方式来呈现内容，用实例来揭示统计学中基本分布之间的联系，并通过条件化将复杂的问题归约为易于掌控的若干小问题。书中还包含了很多直观的解释、图示和实践问题。每一章的结尾部分都给出了如何利用R来完成相关模拟和计算的方法。本书可作为高等院校本科生概率论课程的教材，也可作为相关科研人员的参考书。

【作者简介】

[美]约瑟夫 K.布利茨斯坦 (Joseph K.Blitzstein) 哈佛大学统计系教授，主要研究领域为网络数据推断，统计和数据科学，复杂网络随机模型等，先后在斯坦福大学以及哈佛大学任教，1999年6月，加州理工学院数学学士，2003年6月斯坦福大学统计学硕士，2006年6月斯坦福大学数学系博士.

【目录】

目　　录 

译者序 

前言 

第１ 章　概率与计数……………………………………………………………………………… １ 

　１. １　为什么要学习概率论? ………………………………………………………………… １ 

　１. ２　样本空间………………………………………………………………………………… ２ 

　１. ３　概率的朴素定义………………………………………………………………………… ４ 

　１. ４　如何计数………………………………………………………………………………… ６ 

　１. ５　讲述证明………………………………………………………………………………… １４ 

　１. ６　概率的非朴素定义……………………………………………………………………… １５ 

　１. ７　要点重述………………………………………………………………………………… １９ 

　１. ８　Ｒ 语言应用示例………………………………………………………………………… ２０ 

　１. ９　练习题…………………………………………………………………………………… ２３ 

第２ 章　条件概率……………………………………………………………………………… ３３ 

　２. １　条件思考的重要性……………………………………………………………………… ３３ 

　２. ２　定义和直观解释………………………………………………………………………… ３３ 

　２. ３　贝叶斯准则和全概率公式……………………………………………………………… ３７ 

　２. ４　条件概率也是概率……………………………………………………………………… ４１ 

　２. ５　事件的独立性…………………………………………………………………………… ４４ 

　２. ６　贝叶斯准则的一致性…………………………………………………………………… ４６ 

　２. ７　条件概率作为解决问题的工具………………………………………………………… ４７ 

　２. ８　陷阱与悖论……………………………………………………………………………… ５１ 

　２. ９　要点重述………………………………………………………………………………… ５４ 

　２. １０　Ｒ 语言应用示例……………………………………………………………………… ５６ 

　２. １１　练习题………………………………………………………………………………… ５８ 

第３ 章　随机变量及其分布…………………………………………………………………… ７３ 

　３. １　随机变量………………………………………………………………………………… ７３ 

　３. ２　随机变量的分布与概率质量函数……………………………………………………… ７５ 

　３. ３　伯努利分布及二项分布………………………………………………………………… ８０ 

　３. ４　超几何分布……………………………………………………………………………… ８２ 

　３. ５　离散型均匀分布………………………………………………………………………… ８５ 

　３. ６　累积分布函数…………………………………………………………………………… ８６ 

　３. ７　随机变量的函数………………………………………………………………………… ８８ 

Ⅵ 

　３. ８　随机变量的独立性……………………………………………………………………… ９３ 

　３. ９　二项分布与超几何分布之间的联系…………………………………………………… ９７ 

　３. １０　要点重述……………………………………………………………………………… ９９ 

　３. １１　Ｒ 语言应用示例……………………………………………………………………… １００ 

　３. １２　练习题………………………………………………………………………………… １０２ 

第４ 章　期望…………………………………………………………………………………… １１０ 

　４. １　期望的定义…………………………………………………………………………… １１０ 

　４. ２　期望的线性性质……………………………………………………………………… １１２ 

　４. ３　几何分布与负二项分布……………………………………………………………… １１６ 

　４. ４　示性随机变量与基本桥梁…………………………………………………………… １２０ 

　４. ５　无意识的统计规律…………………………………………………………………… １２４ 

　４. ６　方差…………………………………………………………………………………… １２５ 

　４. ７　泊松分布……………………………………………………………………………… １２８ 

　４. ８　泊松分布和二项分布之间的联系…………………………………………………… １３１ 

　４. ９?　用概率与期望证明存在性………………………………………………………… １３３ 

　４. １０　要点重述……………………………………………………………………………… １３８ 

　４. １１　Ｒ 语言应用示例………………………………………………………