书籍介绍
这不像一本教科书，更像一位老统计学家坐在你对面，跟你掰扯“概率”二字到底意味着什么。陈希孺先生写此书，重心不在公式推导的熟练度，而在概念的来龙去脉与思想根源：数学期望为何只由分布决定却不必know分布？相关系数接近零却非零时，那“一定程度的线性关系”究竟指什么？他把形式计算能给出的“结果正确”与直觉所能提供的“理解启发”区分开来，提醒读者数学的精确量化之外，新假设仍要靠直觉。读者反馈中最打动人的，正是这种“授人以渔”的思辨——它不灌输定理，而是示范如何思考。适合那些愿意慢读、愿为概念反复咀嚼的人；若只求速成，或许会觉得吃力。
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。
AI导读
核心看点
- 重概念阐释与直观启发，非死记公式
- 融合概率论与统计学，逻辑严谨系统
- 精选习题附解答，适合自修与教学
读者共识
- 大师之作，深入浅出，重思维培养
- 内容扎实严谨，但部分读者觉晦涩
- 老一辈学者良心教材，性价比极高
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 ?"
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用户评论
话多类型的课本，确实是文集。对我而言学过的部分是新角度看问题，没学过的部分则看着有点累。
很棒的文集，对文科生超级友好！
又被我碰巧遇到的一个中国数学家，
真的是很幸运，喜欢这样的书籍！！！！
不要给我鱼，我要学会渔！！
把概率和数学的发展讲的非常的清楚！！！
对于概念的分析，已经进入了一个非常的好的角度！！
大师的写作，不是写概率了，已经是写如何思考问题，思维的模式
对比之下，大学的概率论学的啥
评分有点虚高吧，真有这么好么，感觉就比国内其他教材好，和国外的经典教程相比，可读性还是不够。
陈老的书，深入浅出，通俗易懂
概念不明，总体个样本都没搞清楚。
这本是教材但是当时老师用的自己的讲义
主要看了数理统计部分，对一些概念的总结和归纳有一种画龙点睛的感觉
作为我七天学完非数专业概率论(不包括参数估计，假设检验部分)的纪念
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