概率论基础教程（原书第9版）：大师编撰的经典

暑假在学校上了Math425introtoprob.读了一个半月终于把这本书完完整整的读完了。这本书写的太好了，不愧是大师的作品，我甚至得去不停地去压制自己想要多修一个统计学专业的欲望(没空)。

我个人认为这本书最大的帮助就是帮你培养一种思维，把现实的问题换成概率论问题，然后运用公式求解。看完了这本书我真的感觉自己拥有了一种统计学和概率论的思维，谢谢你Ross教授。

前几章讲述基础的集合概率和贝叶斯，这些知识尽管大家都知道，但是这本书论据详实，带着你一步步把它推出来。重点是例子非常多，每个例子都包含了不同的情况，而且非常的inspiring。一些例题下面还有remark，这个是在下认为最引人入胜的地方，他会先说我们的commonsense是什么然后为什么不对，再用概率论理论解释这种原因。现在都还记得有一段：Thisexampleisforbadprobabilitystudenttodeceiveyourfriendsmoney.承包了我一周的笑点。这一部分从概率论的起源讲起，从费马大定理到历史上第一位概率学家罗拉莫·卡尔达诺对酒馆赌博问题的研究，伯努利家族的历史，托马斯·贝叶斯最后总结提出定律和证明。一步步展开这些伟大定理的诞生过程。面对学校的作业基本上就是书上例题的变种，书上的题目都看懂了作业自然没问题了。

第二部分就是围绕条件概率与条件期望这两个部分，确实这些计算一开始比较难。但是多看几遍自然就烂熟于心了。每一小节就是引子+公式证明+例题，简洁明了。还记得那句话:Weshouldalwayslearnfromthepast，这部分就是教我条件思维，如何运用条件来优化我们的结论。这部分也是从棣莫弗提出斯特林公式和正态分布，到拉普拉斯和高斯对他们实现到一般情况的证明过程。感觉懂得了这些历史在每次运用公式的时候心理有一种崇敬和虔诚的感觉，我站在巨人的肩膀上。

最后一部分是第四章开始讲的各种概率分布模型，和第八章的大数定理和中心极限定理，以及切比雪夫不等式。本来在之前就会做题目，现在这些公式怎么来的，如何证明理解了之后确实对之前统计课的计量经济学的认识又更加深入了。第九章和第十章感觉作者讲马尔可夫链和统计模拟有点在水，但是因该是作者不assume我们学过线性代数所以没法展开来讲。害没事，学完线代后我就去看他的下一本统计模型。

首页和尾页有discrete和continuous概率分布的pdf,cdf和方差期望。对Midterm和final抄cheatsheet的帮助可太大了。每章结束后都有summary，作者深知公式太多了大家都记不住所以直接把公式和重点全写在summary。最后感谢你读到这里！Bonus：作者自己写了一本书叫SecondcourseinProb.这本书讲述了以测度论为基础的高阶统计学知识，但是不需要测度论。读完这本书就可以直接去读了，好耶！