概率论沉思录

出版时间：2009-4  出版社：人民邮电出版社  作者：杰恩斯  页数：727  
Tag标签：无  

前言

The following material is addressed to readers who are already familiar with applied math- ematics, at the advanced undergraduate level or preferably higher, and with some field, such as physics, chemistry, biology, geology, medicine, economics, sociology, engineering, operations research, etc., where inference is needed.1 A previous acquaintance with proba- bility and statistics is not necessary; indeed, a certain amount of innocence in this area may be desirable, because there will be less to unlearn.We are concerned with probability theory and all of its conventional mathematics, but now viewed in a wider context than that of the standard textbooks. Every chapter after the first has 'new' （i.e. not previously published） results that we think will be found interesting and useful. Many of our applications lie outside the scope of conventional probability theory as currently taught. But we think that the results will speak for themselves, and that something like the theory expounded here will become the conventional probability theory of the future.

内容概要

本书将概率和统计推断融合在一起，用新的观点生动地描述了概率论在物理学、数学、经济学、化学和生物学等领域中的广泛应用，尤其是它阐述了贝叶斯理论的丰富应用，弥补了其他概率和统计教材的不足。全书分为两大部分。第一部分包括10章内容，讲解抽样理论、假设检验、参数估计等概率论的原理及其初等应用；第二部分包括12章内容，讲解概率论的高级应用，如在物理测量、通信理论中的应用。本书还附有大量习题，内容全面，体例完整。　　本书内容不局限于某一特定领域，适合涉及数据分析的各领域工作者阅读，也可作为高年级本科生和研究生相关课程的教材。

作者简介

E.T.Jaynes（1922—1998）已故著名数学家和物理学家。生前曾任华盛顿大学圣路易斯分校和斯坦福大学教授。他因为提出了热动力学的最大熵原理（1957年）和量子光学的Jaynes-Cummings／模型（1963年）而闻名于世。此后的几十年，他一直在探求将概率和统计推断作为整个科学的逻辑基础这一重大课题，其成果和心得最终凝结为本书。

书籍目录

Part I　Principles and elementary applications  1　Plausible reasoning　  2　The quantitative rules　  3　Elementary sampling theory　  4　Elementary hypothesis testing　86  5　Queer uses for probability theory　119  6　Elementary parameter estimation　149  7　The central, Gaussian or normal distribution　  8　Sufficiency, ancillarity, and all that　  9　Repetitive experiments: probability and frequency　  10　Physics of ‘random experiments'　Part Ⅱ　Advanced applications  11　Discrete prior probabilities: the entropy principle　  12　Ignorance priors and transformation groups　  13　Decision theory, historical background　  14　Simple applications of decision theory　  15　Paradoxes of probability theory　  16　Orthodox methods: historical background　  17　Principles and pathology of orthodox statistics　  18　The Ap distribution and rule of succession　  19　Physical measurements　  20　Model comparison601  21　Outliers and robustness　  22　Introduction to communication theory　Appendix A　Other approaches to probability theory　Appendix B　Mathematical formalities and style　Appendix C　Convolutions and cumulants　ReferencesBibliographyAuthor indexSubject index

章节摘录

插图：This kind of conceptualizing often leads one to suppose that these distributions represent not just our prior state of knowledge about the data, but the actual long-run variability of the data in such experiments. Clearly, such a belief cannot be justified; anyone who claims to know in advance the long-run results in an experiment that has not been performed is drawing on a vivid imagination, not on any fund of actual knowledge of the phenomenon. Indeed, if that infinite population is only imagined, then it seems that we are free to imagine any population we please.From a mere act of the imagination we cannot learn anything about the real world. To suppose that the resulting probability assignments have any real physical meaning is just another form of the mind projection fallacy. In practice, this diverts our attention to irrelevancies and away from the things that really matter （such as information about the real world that is not expressible in terms of any sampling distribution, or does not fit into the urn picture, but which is nevertheless highly cogent for the inferences we want to make）. Usually, the price paid for this folly is missed opportunities; had we recognized that information, more accurate and/or more reliable inferences could have been made.  Urn-type conceptualizing is capable of dealing with only the most primitive kind of information, and really sophisticated applications require us to develop principles that go far beyond the idea of urns. But the situation is quite subtle, because, as we stressed before in connection with Godel's theorem, an erroneous argument does not necessarily lead to a wrong conclusion. In fact, as we shall find in Chapter 9, highly sophisticated calculations sometimes lead us back to urn-type distributions, for purely mathematical reasons that have nothing to do conceptually with urns or populations. The hypergeometric and binomial distributions found in this chapter will continue to reappear, because they have a fundamental mathematical status quite independent of arguments that we used to find them here.

媒体关注与评论

“这是几十年来最重要的一部概率论著作。它解决了许多长期困扰我的问题。概率、统计、模式识别、数据分析、机器学习、数据挖掘……只要你的工作涉及不完全和不确定信息的处理，就应该仔细研读本书。它将大大改变你思考问题的方式。”     ——KevIn S．Van Horn，资深计算机技术和概率统诗专家“本书广受欢迎。读者会在书中发现很多引人深思的内容，不仅涉及日常实践，更深人统骨和概率理论本身。无论对于统计学者还是各应用领域的科技工作者，本书都是必读之作。”    ——美国《数学评论》“这不是一本普通的教材。它全面、彻底地阐述了统计中的贝叶斯方法。书中有上百个例子，足够让你透彻理解其中的理论和应用。每个对统计问题或统计应用感兴趣的人都应该仔细研读。”    ——sIAM News

编辑推荐

《概率论沉思录(英文版)》不仅适合概率和统计专业人士阅读。也是需要应用统计推断的各领域科技工作者的必读之作。《概率论沉思录(英文版)》是一部奇书。它是著名数学物理学家Jaynes的遗作，凝聚了他对概率论长达40年的深刻思考。原版出版后产生了巨大影响，深受众多专家和学者的好评，并获得Amazon网上书店读者全五星评价。 在书中，作者在H.Jeffreys、R.T.Cox、C.E.Shannon和G.Polya等数学大师思想的基础上继续探索，将概率论置于更大的背景下考察，提出将概率推断作为整个科学的逻辑基础，以适应实际科学研究中对象往往都是信息不完全或者不确定的这一难题，从而超越了传统的概率论，也超越了传统的数理逻辑思维定式。

用户评论 (总计54条)

•   内容丰富，对概率感兴趣的值得看
•   概率论沉思录(英文版),不错，留着慢慢看
•   知道这本书是通过同学介绍的，这本书对于学习概率论的同学有较大的启示作用，但对英语水平要求较高，要有足够的耐心来看
•   书比较厚，没来得急仔细看，全英文的，阅读类型，不像教材那样有课后习题什么的，题目与解答应该都融于内容之中，重在引人思考
•   非常好的书，一股数学家jeffry遗作，更加注重学科交叉 与应用
•   书的内容不错，但要细读才行
•   这本书并不是方法论，看了以后不能现学现用，但是重要的是思想，有了思想，方法可以千变万化
•   这本书读取来有挑战性。
•   绝笔之作。很深刻
•   书不错，也蛮实惠的这个价
•   看着挺好， 还木有开始看
•   哈哈，真好
•   很厚，需要很长的时间，慢慢体会，细细思索作者的沉思。任何经过沉思的所得 的作品，都是值得慢慢体味的。
•   买来收藏,不错的金融工程导学用书
•   经典书籍的原版
•   就是印刷有点模糊啊感觉
•   非常值得读一读！读起来虽然有些困难，但还是能领略其思想精华！
  好书！
•   用很不一样的视角来审视这个学科，值得推荐
•   强烈推荐，相当不错
•   大牛的巨著，值得推荐，只是读起来有点吃力。
•   好书，好书，好书啊
•   书籍不错，但是要有耐性。慢慢读，经典书籍
•   难度不小，如果连学校课堂上的概率论和数理统计都没学好，那还是别买了。
•   本人英语水平不是很好，提前做了点功课，看起来感觉还可以。概率经典书呢。
•   经典作品，尤其是物理学家写的，更注重实用性，很有启发。
•   还在看 暂未大问题
•   书是经典，但总觉得有点贵
•   以前没学好
  现在发奋学习啊
  不错
•   可是要读很久了
•   好像很牛，正在看
•   看了前面七章, 感觉一般. 作者是比较用心在思考概率问题, 并使用概率来研究逻辑. 但概率和逻辑,尤其是模糊逻辑的关系没有讲解. 进一步, 可能作者并不太了解模糊逻辑. 所以到现在为止, 针对我个人而言, 没有太大的收获. 也感觉不到许多人所认为的"奇书"的意义何在.
  
  
  仅作参考.
•   大多数国外人写书很认真可不是所有人都认真但本书绝对是从一个很认真的人手里写出来的娓娓道来，对于一些问题分析很细致绝不是那种随便想一下就能想到的所以很值得买来读一下以前知道概率分两派贝叶斯学派和频率学派但其实并不是十分明白它们的区别看了书的前面几章才意识到本科阶段学的都是频率学派的东西比如，概率被解释为频率置信区间被解释为类似“95%按照这种办法产生的区间，都包含真实值”将概率的解释套进去完整的解释是“按照这种办法产生了无穷多个区间，其中有95%的区间包含了真实值”这本书是我第一次接触贝叶斯学派释读的概率论感觉很不一样就像冬天喝可乐也不知道是爽还是不爽反正感觉不一样这些人认为概率不是频率它只是描述了在给定信息的条件下一件事情的“可信度”概率为0表示我认为你在扯淡概率为1表示我认为你说的完全正确有一个类似于置信区间的解释类似“真实值落在这个区间的概率有95%”将概率的解释套...进去完整的解释就是“你说真实值落在了这个区间，我相信你这句话的程度是95%”两种解释都有道理，都没有明显的逻辑问题国内很多受到的教育都是频率学派的概率论看不到概率的另一面很是遗憾 阅读更多 ›
•   作者很厉害,首先是态度,其次是水平,或许大家对bayesian意见不一致，但是本书中给我们呈现的是一种对现实的思考，而且作者也不单纯走的是bayesian的路子，无论是专门学习还是参考，都是不可多得的好书，而且卓越的价格很合适，网上虽然有电子版，算算价格，复印也不便宜，还不如买本正版，支持一下已故的作者
•   这本书是概率论方面很值得认真品读的不朽著作，它不仅教给你知识，更使你的思想发生质的改变，只要能认真学习，都会有很多收获！
•   很厚的书，2012年印的，印刷的很好，粗翻了一下，数学的公式不多，看来是重点在阐释用概率思考解决问题的方法！
•   别的还说的过去，纸质和盗版一个水平。
•   出差前一天才下单，送货很及时，路途中可以阅读发现一处排版错误，还好我有电子版比对，否则会比较困惑
•   看到很多评论都说好，我才看一点，感觉不错。给五星是为了能让更多的人读读这本书。
•   震撼！ 买了认真读 没错的
•   首先书的内容很好，很经典的名著！在这里只抱怨亚马孙的服务！纸张的质量不怎么好，很软。、我要求开发票，居然在包裹找不到，补开发票，系统显示已经开了。原本以为亚马孙的购物系统很好用，但是这次的体验太差劲了，也许是它太国际化！不爽！
•   书的内容还算是丰富，前面的比较基础~后面的还没看完 = =
•   首先以下都属于废话前几天刚读完第一遍。因为本来就差不多没学过概率什么的，然后就像这样直接上这本的E文版，说实话差不多没看懂什么。不过收获是有的，毕竟是700＋页的英文数学书，读完后感觉不会再害怕任何的英文书了，而且发现以前看着一堆数学符号就怕的感觉也没了。... 阅读更多
•   一本值得工科学生学习概率的好书，就是刚开始看起来有点辛苦。
•   从完全不同视角来介绍概率论，对问题追根溯源，适合刨根问底的人阅读。奇怪的是为什么要将中文名翻译成“概率论沉思录”。直接翻译成“概率论”不好吗？倒是重要的副标题"The Logic of Science"没有翻译出来。”科学的逻辑“正是全书的一个书写思路。
•   书籍不错，还没有看，期望能有很好的收获。
•   比较一下网上的原版PDF，正文基本是原版的复印（除了一些目录编号），这也是我想要的。不过纸张的质量个人感觉无论是从颜色还是触感都很像A4纸，背面有个人民邮电出版社的标签说是滴水消失，但本人用几滴水浸了20秒都没反应，不知是否只是个案……算了，总体还是可以接受的，抓紧时间专研专研这本书的思想吧。PS：希望这样的小妥协不会助长卓越乘机鱼目混珠吧。连带一起订的几本书... 阅读更多
•   作者是个非常严谨的人，讨论问题非常细致。
•   初学还是别用这个国内陈希孺陈家鼎的都很好（都不是贝叶斯派的）有点基础了再读这个
•   还没有入门，作者没有直入主题，跟国内的书风格不同。不过国内的概率论教育的确把概率这门数字给教废，这本书评价不差，作者也花了很多心血，希望能从这书中学到不一样的科学思维，对现在的学习有帮助吧
•   说实在的，这本书算是经典了，但不知道为什么就是没有中文译本，很少恼人，希望早日有中文译本出来，这才是普渡众生啊。
•   印刷得挺清晰的，就是字比较小。
•   概率论沉思录
•   贝叶斯学派的经典
•   绝对烂书一本，书脊处崩了五分之一！！！