《10堂极简概率课》[美]佩尔西·戴康尼斯, [美]布赖恩·斯科姆斯胡小锐中文版

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佩尔西·戴康尼斯,美国斯坦福大学统计与数学教授。

布赖恩·斯科姆斯,加利福尼亚大学欧文分校的杰出逻辑和哲学教授,以及斯坦福大学的哲学教授。

在16世纪和17世纪,赌博玩家和数学家将随机性从困难的谜团转变为概率论,从而在赌博,数学,统计学,经济学和金融学等许多领域引发了一系列变化和突破。

学习,物理学和计算机科学。10堂极简概率课程讲述了关于概率的十个好主意背后的故事:谁创造了这些好主意?这些想法的哲学和应用价值是什么?

“10堂极简概率课”的两位作者谈到了16世纪的医生,数学家和职业赌博玩家吉罗拉莫·卡尔达诺,卡尔达诺提出了一个很好的主意,即“确实可以测量概率”。

后来的思想家继续“频率和概率之间的关系是什么”“贝叶斯定理如何改变世界”“如何通过数学方法解决概率问题”“如何使用图灵机生成随机序列”“如何回答概率论诸如休ume问题之类的问题已被讨论,探索和研究了很长时间。

这10堂课可以说是星罗棋布,知识渊博且有趣。牛顿,休姆,拉普拉克,贝叶斯,伯努利,帕斯卡,费马,希尔伯特,玻尔兹曼,庞加莱,冯·诺依曼,丹尼尔·卡尼曼等。统计信息,哲学,量子力学,计算机科学,宇宙学等。解密概率和台球,硬币,骰子,扑克牌,薛定ding猫,图灵机,鹅卵石,狗身上的跳蚤以及银行卡密码之间的“黑匣子”。

概率课程已经开始,让我们坐下来倾听!

前言 VII

第1课 概率是可以测度的

概率测度的开始 006

帕斯卡和费马 008

惠更斯 013

伯努利 015

小结 017

附录1 帕斯卡和费马 018

附录2 抛硬币的物理学原理 022

附录3 巧合与生日问题 025

第2课 相关性判断就是概率

部分Ⅰ:赌博与判断概率 033

部分Ⅱ:效用与判断概率 045

小结 058

附录1 条件赌注的相关性 058

附录2 概率运动学 060

第3课 概率心理学不同于概率逻辑学

启发法和偏见 071

框架 073

小结 076

附录 1 埃尔斯伯格:有序性还是独立性? 077

附录 2 动态一致性与阿莱 079

第4课 频率与概率之间有什么关系?

雅各布·伯努利与弱大数定律 086

伯努利骗局与频率主义 087

伯努利骗局与假设检验 090

频率学派的中坚力量 091

对理想化方法的再思考 101

小结 102

第5课 如何用数学方法解决概率问题?

在数学与现实之间Ⅰ 107

有限集的概率 108

集合的长度与概率 109

希尔伯特的第6个问题 113

柯尔莫哥洛夫的贡献 114

把概率论视为数学的一个分支 115

把条件概率视为随机变量 117

从有限维到无限维 119

在数学和现实之间Ⅱ 120

随机选择的整数?数学的旁白 121

柯尔莫哥洛夫对概率空间的有穷性的看法 126

小结 128

附录1 复杂集合的测度 128

附录2 不可测集 130

第6课 贝叶斯定理如何改变了世界?

贝叶斯vs休谟 137

贝叶斯的概率研究 140

反演问题与台球桌 143

拉普拉斯的玩笑 146

广义的拉普拉斯定律 147

相容性 150

为什么公开发表的研究结果大多是错的? 151

贝叶斯、伯努利和频率 154

改变世界 154

小结 155

附录 贝叶斯关于概率和统计学的思考 156

第7课 菲尼蒂定理与可交换概率

菲尼蒂的论著 165

有限可交换序列 166

菲尼蒂定理与一般可观测量 169

菲尼蒂定理与正态分布 171

马尔可夫链 173

部分可交换性 174

小结 175

附录1 遍历理论——菲尼蒂定理的推广 176

附录2 菲尼蒂可交换定理 177

第8课 如何用图灵机生成随机序列?

随机数生成器 191

随机算法理论 195

可计算性 198

马丁–洛夫随机序列 205

随机性的变化 211

小结 212

第9课 世界的本质是什么?

玻尔兹曼 218

概率、频率和遍历性 224

冯·诺依曼和伯克霍夫的遍历性研究 224

庞加莱 227

遍历性的层次结构 230

玻尔兹曼归来 231

量子力学 232

非定域性 233

量子概率归来 237

量子混沌 238

小结 241

附录 量子形而上学:窥视潘多拉的盒子 242

第10课 如何用概率论解答休谟问题?

休谟 248

康德 249

波普尔 250

归纳怀疑论的不同等级 252

贝叶斯–拉普拉斯 252

无知如何量化? 256

概率是否存在? 258

如果置信度不可交换,会怎么样? 259

那些用来描述世界的谓词呢? 260

附录 概率辅导课

符号:把事情记录下来 267

案例:非传递性悖论 269

基本事实:游戏规则 272

随机变量和期望 277

条件期望和鞅 279

案例:波利亚的罐子 281

从离散到连续再到更大空间 283

计算机登场 284

致谢 285

注释 287


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