自从2011年教育部将统计学提升为一级学科以来,国内许多高等院校的统计学及相近专业都将概率论与数理统计拆分为两个学期的课程。为适应新形势下概率论课程教学的需要,编者集多年教学经验和教学实践编写成《概率论》。全书分五章介绍了概率论的基础知识,内容包括:事件与概率、随机变量、随机向量、数字特征和概率极限理论。该书既是一本完整系统的初等概率论教材,内容丰富、重点突出;又是一本近代概率论的入门读物,深入浅出、富有启发性,便于教学与自学。
《概率论》可作为高等院校统计学及相近专业本科生的概率论教材,也可作为师范学校数学专业教材。对于希望了解概率论这门学科的其他理工科学生,它也可以作为一本入门教材或参考书。
概率论是研究随机现象数量规律的一门学科,在自然科学、社会科学、工程技术、军事科学及工农业生产等诸多领域中都起着不可或缺的作用。概率论是数理统计的基础,概率论与数理统计既是统计学及相近专业的基础课程,也是数学及相关专业的核心课程。自从2011年教育部将统计学提升为一级学科以来,国内许多高等院校的统计学及相近专业都将概率论与数理统计拆分为两个学期的课程,此外,近年来中学数学中涉及越来越多的统计和概率知识,部分师范学校的数学及相关专业也因此适当增加了概率统计的教学课时,为适应新形势下概率论课程教学的需要,编者在近年来的教学实践和经验的基础上编写成本书。本书作为大学本科学生完整系统地学习初等概率论知识的教材,力求引导他们走进以测度为基础的近代概率论。本书可供统计学及相近专业、数学及相关专业或理工科学生使用。
本书力求深入浅出、注重知识的衔接和应用、加强例题的示范效应、强化学生随机思维的形成和应用能力。其特色之处在于以下几个方面:
(1)通过对初等概率论知识的系统梳理,对部分内容进行了整合、分类和升华,既保持了知识的完整性和系统性,又具有较强的可读性,例如将事件列的极限调整到事件的关系与运算,既完整又为概率的连续性打下基础,详细介绍概率的统计定义、古典定义和几何定义后,在可测空间的基础上介绍概率的公理化体系及其性质。常用分布的章节中,对分布之间的关系着墨较多。在数字特征一章中,对特征函数做了比较完整的介绍,并对多维正态分布的知识进行了系统呈现,在概率极限理论之前详细介绍了随机序列的各种收敛性及其关系。
(2)考虑到部分学生在本科阶段没有学习测度论,或者学习概率论时还没有来得及学习测度论,书中涉及的测度论知识,只是在需要的章节进行最低限度的补充或罗列。这样处理既可减轻教学负担,又不妨碍对近代概率的准确理解。
(3)本书的例题和应用非常丰富,并尽量博采众长。在古典概型、几何概型和条件概率等章节中,介绍了各种著名的概率模型,在函数的分布中,对数理统计学中常用的分布进行了详细推导。在大数定律的应用中,通过例题介绍了Mente Carlo模拟,此外,本书对知识间的联系进行了深入分析,并给出大部分计算过程。这样做的目的是便于教学,更是为了使读者尽可能地自学自通。
考虑到使用的方便性,本书附录对常用概率分布进行汇总,给出泊松分布和正态分布的分布函数表,此外,对排列组合的基础知识进行了简单的罗列。
全书由赵海清、周效良和黄娟主持编写和统稿。其中,第1、2章和第4章部分内容由赵海清编写,第3章由梁鑫编写,第4章部分内容由黄福员编写,第5章由张兴发编写;刘惠和麦继芳搜集了书中大部分例题和习题,并提供模拟程序和图片制作。本书虽然内容较多,但重点突出、详略得当。按照一周4学时来安排,能够讲授全部内容,如果安排一周3学时,则可适当删减一些内容或要求学生自学。
在编写过程中,本书参考了国内外的许多同类教材,吸收了其中许多精华和优点,并在题材的选取上做了一些变动和调整,精选一些例题以作示范和部分习题以供练习,在此一并向本书参考文献的作者表示衷心的感谢。
此外,凯里学院李光辉副教授、广东海洋大学李乃医教授、广州大学李元教授认真地审读了本书,提出了许多宝贵的修改意见,这里一并向他们表示衷心的感谢。
第1章 事件与概率
1.1 随机事件及其运算
1.1.1 随机现象
1.1.2 样本空间
1.1.3 随机事件
1.1.4 事件的关系与运算
1.1.5 事件列的极限
习题1.1
1.2 概率
1.2.1 概率的统计定义
1.2.2 概率的古典定义
1.2.3 概率的几何定义
习题1.2
1.3 概率空间
1.3.1 事件域
1.3.2 概率的公理化定义
1.3.3 概率的连续性
习题1.3
1.4 条件概率
1.4.1 条件概率的定义
1.4.2 乘法公式
1.4.3 全概率公式
1.4.4 贝叶斯公式
习题1.4
1.5 独立性
1.5.1 事件的独立性
1.5.2 试验的独立性
习题1.5
第2章 随机变量
2.1 随机变量及其分布
2.1.1 随机变量的概念
2.1.2 可测映射
2.1.3 概率分布
习题2.1
2.2 离散型随机变量
2.2.1 分布律
2.2.2 常用离散型分布
习题2.2
2.3 连续型随机变量
2.3.1 密度函数
2.3.2 常用连续型分布
习题2.3
2.4 函数的分布
2.4.1 离散型随机变量函数的分布
2.4.2 连续型随机变量函数的分布
习题2.4
第3章 随机向量
3.1 随机向量及其分布
3.1.1 二维随机变量及其分布
3.1.2 离散型随机向量
3.1.3 连续型随机向量
习题3.1
3.2 条件分布与随机变量的独立性
3.2.1 条件分布
3.2.2 随机变量的独立性
习题3.2
3.3 随机向量函数的分布
3.3.1 离散型随机向量函数的分布
3.3.2 连续型随机向量函数的分布
3.3.3 随机向量的变换
习题3.3
……
第4章 数字特征
第5章 概率极限理论
附录Ⅰ 常用分布表
附录Ⅱ 排列组合知识
参考文献