【教程免费下载】概率论基础教程（英文版·第9版）

前　　言
“我们看到，概率论实际上只是将常识归结为计算，它使我们能够用理性的头脑精确地评价凭某种直觉感受到的、往往又不能解释清楚的见解……引人注意的是，概率论这门起源于对机会游戏进行思考的科学，早就应该成为人类知识中最重要的组成部分……生活中那些最重要的问题绝大部分其实只是概率论的问题.”著名的法国数学家和天文学家拉普拉斯侯爵（人称“法国的牛顿”）如是说.尽管许多人认为，这位对概率论的发展作出过重大贡献的著名侯爵说话夸张了一些，但是概率论已经成为几乎所有的科学工作者、工程师、医务人员、法律工作者和企业家们手中的基本工具，这是一个不争的事实.实际上，有见识的人们不再问：“是这样吗?”而是问：“有多大的概率是这样?”
一般方法和数学水平
本书是概率论的入门教材，适用于具备初等微积分知识的数学、统计、工程和其他学科（包括计算机科学、生物学、社会科学和管理科学）的学生.本书不仅介绍概率论的数学理论，而且通过大量例子来展示这门学科的广泛应用.
内容和课程计划
第1章阐述了组合分析的基本原理，它是计算概率的最有用的工具.
第2章介绍了概率论的公理体系，并且阐明如何应用这些公理进行概率计算.
第3章讨论概率论中极为重要的两个概念，即事件的条件概率和事件的独立性.通过一系列例子说明：当部分信息可利用时，条件概率就会起作用；即使在没有部分信息时，条件概率也可以使概率的计算变得容易.利用“条件”计算概率这一极为重要的技巧还将出现在第7章，在那里我们用它来计算期望.
第4～6章引入随机变量的概念.第4章讨论离散型随机变量，第5章讨论连续型随机变量，第6章讨论随机变量的联合分布.在第4章和第5章中讨论了两个重要概念，即随机变量的期望值和方差，并且对许多常见的随机变量求出了相应的期望值和方差.
第7章进一步讨论了期望值的一些重要性质.书中引入了许多例子，解释如何利用随机变量和的期望等于随机变量期望的和这一重要规律来计算随机变量的期望值.本章中还有几节介绍条件期望（包括它在预测方面的应用）和矩母函数.本章最后一节介绍了多元正态分布，同时给出了来自正态总体的样本均值和样本方差的联合分布的简单证明.
在第8章我们介绍了概率论的主要理论结果.特别地，我们证明了强大数定律和中心极限定理.在强大数定律的证明中，我们假定了随机变量具有有限的四阶矩，因为在这种假定之下，证明非常简单.在中心极限定理的证明中，我们假定了莱维连续性定理成立.在本章中，我们还介绍了若干概率不等式，如马尔可夫不等式、切比雪夫不等式和切尔诺夫界.在本章最后一节，我们给出用有相同期望值的泊松随机变量的相应概率去近似独立伯努利随机变量和的相关概率的误差界.
第9章阐述了一些额外的论题，如马尔可夫链、泊松过程以及信息编码理论初步.第10章介绍了统计模拟.
与以前的版本一样，在每章末给出了三组练习题—习题、理论习题和自检习题.自检习题的全部解答在附录B给出，这部分练习题可以帮助学生检测他们对知识的掌握程度并为考试作准备.
第9版的特色
第9版继续对教材进行微调和优化，除了大量的小修改使得教材更加清晰外，本版还包括了很多新的或更新的练习题和正文内容，内容的选择不仅因为它们本身的趣味性，更是为了用它们来建立学生对概率的直觉.第3章的例3h和例4k就是这个目标的最好例证，例3h介绍双胞胎同卵的比例的估计，例4k分析发球和接球游戏.


出版在【华章出版社】 作者： （美）谢尔登 M. 罗斯（Sheldon M. Ross）