经典英文数学教材系列：概率和鞅 [Probability with Martingales] 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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编辑推荐

　　《概率和鞅》的最大特点是将概率论讲述的清新易懂，通过有选择性的讲述，恰到好处的给出了理解基础部分的关键，一些测度论的重要观点都在《概率和鞅》的主体部分给出了很好的表述。附录中给出了有关测度论的完整证明。

内容简介

　　《概率和鞅》是一部现代概率本科教程，内容生动，叙述严格，主要以离散时间的Doob鞅理论为框架，证明了Kolmogorov强大数定理和三级数理论以及通过运用特征函数的中心极限定理这些重要的结果。概率论作为一门应用学科已经广泛的应用于物理、工程、生物、经济以及社会科学等众多领域。

内页插图

目录

Preface-please read!
A Question of Terminology
A Guide to Notation
Chapter 0 A Branching-Process Example
PAPR A： FOUNDATIONS
Chapter 1 Measure Spaces
Chapter 2 Events
Chapter 3 Random Variables
Chapter 4 Independence
Chapter 5 Integration
Chapter 6 Expectation
Chapter 7 An Easy Strong Law
Chapter 8 Product Measure

PART B： MARTINGALE THEORY
Chapter 9 Conditional Expectation
Chapter 10 Martingales
Chapter 11 The Convergence Theorem
Chapter 12 Martingales Bounded in
Chapter 13 Uniform Integrability
Chapter 14 UI Martingales
Chapter 15 Applications

PART C CHARACTERISTIC FUNCTIONS
Chapter 16 Basic Properties of CFs
Chapter 17 Weak Convergence
Chapter 18 The Central Limit Theorem
APPENDICES
Chapter A1：Appendix to Chapter 1
Chapter A3：Appendix to Chapter 3
Chapter A4：Appendix to Chapter 4
Chapter A5：Appendix to Chapter 5
Chapter A9：Appendix to Chapter 9
Chapter A13：Appendix to Chapter 13
Chapter A14：Appendix to Chapter 14
Chapter A18：Appendix to Chapter 16
Chapter E： Exercises
References
Index

前言/序言

　　The most important chapter in this book is Chapter E： Ezercises. I have left the interesting things for you to do. You can start now on the EG exercises， but see More about　exercises later in this Preface.
　　The book， which is essentially the set of lecture notes for a third-year undergraduate course at Cambridge， is as lively an introduction as I can manage to the rigorous theory of　probability. Since much of the book is devoted to martingales， it is bound to become very lively： look at those Exercises on Chapter 10! But， of course， there is that initial plod through the measure-theoretic foundations. It must be said however that measure theory， that most arid of subjects when done for its own sake， becomes amazingly more alive when used in probability， not only because it is then applied， but also because it is immensely enriched.

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在一个特定的随机试验中，称每一可能出现的结果为一个基本事件，全体基本事件的集合称为基本空间。随机事件（简称事件）是由某些基本事件组成的，例如，在连续掷两次骰子的随机试验中，用Z，Y分别表示第一次和第二次出现的点数，Z和Y可以取值1、2、3、4、5、6，每一点（Z，Y）表示一个基本事件，因而基本空间包含36个元素。“点数之和为2”是一事件，它是由一个基本事件（1，1）组成，可用集合{（1，1）}表示，“点数之和为4”也是一事件，它由（1，3），（2，2），（3，1)3个基本事件组成，可用集合{（1，3），(3，1)，（2，2)}表示。如果把“点数之和为1”也看成事件，则它是一个不包含任何基本事件的事件，称为不可能事件。在试验中此事件不可能发生。如果把“点数之和小于40”看成一事件，它包含所有基本事件，在试验中此事件一定发生，所以称为必然事件。若A是一事件，则“事件A不发生”也是一个事件，称为事件A的对立事件。实际生活中需要对各种各样的事件及其相互关系、基本空间中元素所组成的各种子集及其相互关系等进行研究

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包装还行，活动时买的。还没看，先收藏。

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P(A)是客观的，而Fn(A)是依赖经验的。

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书很好，速度也很快，专业书籍值得一阅

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很好的书，送货很快，很满意！

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事件A发生的频率Fn(A)=μ/n,A的频率Fn(A)有没有稳定值？

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（注：A后的数字1，2，．．．，n都表示下标．）

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