书籍介绍
《概率论》为中国科学技术大学数学类本科生的“概率论”教材，内容包括：初等概率论，随机变量，数字特征与特征函数，极限定理等。《概率论》是在多年的教学实践基础上逐步形成并汇编成册的，内容丰富，叙述严谨，深入浅出。既以严密的数学形式陈述了概率论中的许多基本概念，又从生动浅显的角度说明了它们的直观意义，书中还附有许多有趣的例题和大量的习题，有助于读者掌握和理解概率论基础知识。
AI导读
核心看点
- 大师级著作，重概念阐释与思维模式，非枯燥公式堆砌。
- 内容涵盖概率论与数理统计，含估计、假设检验及回归分析。
- 论述严谨且接地气，强调直观理解，适合深入研习者。
适合谁读
- 理工科非数学系大学生，需具备微积分及少量矩阵基础。
- 希望弥补应试短板，深入理解概率统计原理的研究生。
- 具备一定数学基础，追求严谨逻辑与独立思辨的自学者。
读前提醒
- 对初学者不友好，建议先读通俗教材或配合视频课程入门。
- 书中部分推导略去细节，需耐心思考，勿因“显然”而跳过。
- 建议与《概率导论》等现代教材搭配阅读，互补长短。
读者共识
- 老一辈学者著作，内容扎实、性价比高，充满独立思辨精神。
- 相比国内教材重推导，本书更重直观意义与统计观点的融合。
- 虽部分读者嫌难懂或陈旧，但公认其逻辑清晰、循循善诱。
本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。
精彩摘录
- "形式计算使人相信结果是对的，但不能提供直观上的启发性"
- "因为数学期望是由随机变量的分布完全决定的，故我们可以而且常常说某分布F的期望是多少，某密度f的期望是多少等，期望通过概率分布而决定这个事实，可能会被理解为：在任何应用的场合，当谈到某变量X的期望时，必须知道其分布，这话不完全确切。在有些应用问题中，人们难以决定有关变量的分布如何，甚至也难以对其提出某种合理的假定，但有相当的根据（经验的或理论的）对期望值提出一些假定，甚至有不少了解。例如，我们可能比较确切地知道某行业工人的平均工资，而对工资的分布情况并不很清楚。另外，当需要通过观察或试验取得数据以进行估计时，去估计一个变量的期望，要比去估计其分布容易且更确切，因为期望只是一个数，而分布（或密度）"
- "（3）如果0<｜Corr（X，Y)｜<1，则解释为：X，Y之间有“一定程度的”线性关系而非严格的线性关系。何谓“一定程度”的线性关系？我们可以用图3.6所示的情况来说明。在这三个图中，我们都假定（X，Y）服从所画出的区域A内的均匀分布（即其联合密度f（x，y）在A内为|A|^-1，在A外为0，|A|为区域A的面积）。在这三个图中，X，Y都无严格的线性关系，因为由X的值并不能决定Y的值。可是，由这几个图我们都能“感觉”出，X，Y之间存在着一种线性的“趋势”这种趋势，在（a）中已较显著且是正向的（X增加时Y倾向于增加），这相应于Cor(X，Y）比较显著地大于0。在（b）中，这种线性趋勢比（a）更明"
- "排列与组合"
- "概率的加法定理"
- "概率乘法定理"
- "你看，X，Y说是“不相关”，它们之间却有着严格的关系Y=cosX。足见这样的相关只能指线性而言，一超出这个范围，这个概念就失去了其意义。"
- "n 个 男 孩 ，m 个 女 孩 ( m ≤ n 十 1 )随 机 地 排 成 一 列 如 果 这 n十 m 个 孩 子 不 是 排 成 一 直 线 而 是 排 在 一 圆 圈 上 ，则 同 一 事 件 E 的 概 率 是 多 少 ?"
作者简介
陈希孺，数学家，中国科学院院士（已故）。主要从事数理统计的研究。他在统计工作中深入应用分析数学工具，一些估计达到较高精密程度。他在线性回归大样本理论、非参数理论等方面都有贡献。他长时间在中国科学技术大学工作，培养与影响了不少数理统计学家。
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