स्व-अध्ययन के लिए संभाव्यता सिद्धांत पुस्तकें

Question

क्या कोई अच्छी किताबें हैं जो संभाव्यता सिद्धांत की महत्वपूर्ण अवधारणाओं की व्याख्या करती हैं जैसे कि संभावना वितरण फ़ंक्शन और संचयी वितरण फ़ंक्शन?

कृपया, जॉन राइस द्वारा "गणितीय सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण" जैसी पुस्तकों को संदर्भित करने से बचें, जो सरल क्रमपरिवर्तन अवधारणाओं के साथ शुरू होती हैं और फिर, अचानक (दूसरे अध्याय में) वास्तविक-विश्लेषण, एकाधिक और सतही अभिन्नताओं में ज्ञान ग्रहण करने के लिए एक छलांग लेती हैं और सीडीएफ का वर्णन करना शुरू करती हैं और पीडीएफ और उन्हें 3-आयामी आंकड़ों में दर्शाते हैं। सब कुछ जुड़ा हुआ है के रूप में एक खरोंच सिर छोड़ दिया है।

मैं स्व-अध्ययन पुस्तकों और उसी श्रेणी की किसी भी पुस्तक की तलाश कर रहा हूं, "कैलकुलस फॉर द प्रैक्टिकल मैन" से बहुत मदद मिलेगी।

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आप किस स्तर के परिष्कार की तलाश कर रहे हैं? आप प्रैक्टिकल मैन के लिए चावल और कैलकुलस का उल्लेख करते हैं । आप "बहुत सरल" क्रमपरिवर्तन अवधारणाओं का भी उल्लेख करते हैं, इसलिए आपको कुछ गणित के साथ सहज होना चाहिए। जब आप सांख्यिकीय सिद्धांत कहते हैं , तो आपका क्या मतलब है? आपके द्वारा उल्लेखित उदाहरण प्राथमिक संभाव्यता सिद्धांत की नस में अधिक हैं ।

— कार्डिनल

मेरे पूछने का मतलब यह है कि आप केवल गणना के एक सभ्य समझ के साथ प्राथमिक संभाव्यता सिद्धांत की एक अच्छी मात्रा सीख सकते हैं। जब तक आप प्रेरणा के एक जबरदस्त मात्रा के बिना कई सूत्रों को स्वीकार करने के लिए तैयार हैं, तब तक आप (शास्त्रीय) लागू आँकड़ों की एक सभ्य राशि सीख सकते हैं। यह दुर्भाग्य से, बहुत मुश्किल पाने के लिए, है भी सांख्यिकीय में गहरी सिद्धांत (के रूप में मुझे लगता है कि अवधि को समझने) प्राथमिक प्रायिकता सिद्धांत और पथरी के साथ अधिक से अधिक परिचित के बिना।

— कार्डिनल

धन्यवाद कार्डिनल। मैं समझता हूं कि मैं कैलकुलस में अच्छे ज्ञान के बिना सांख्यिकीय सिद्धांत में बहुत आगे नहीं जा सकता हूं और मैं यहां गैर-गणितीय पाठ की तलाश नहीं कर रहा हूं। राइस की पुस्तक के साथ मुझे जो समस्या है, वह यह है कि यह अचानक छलांग लेती है और मुझे आश्चर्य होता है कि मुझे इस सामग्री को समझने या जानने के लिए क्या करना चाहिए। दूसरी ओर "प्रैक्टिकल मैन" धीरे-धीरे प्राथमिक ब्लॉकों से अवधारणाओं का निर्माण करता है और कभी-कभी उन्हें दोहराता है। बाद की श्रृंखला ने मुझे गणित में रिश्तों के बारे में बताया है और मुझे आश्चर्य हो रहा है कि मैंने कैलकुलस से इतने लंबे समय तक डर क्यों लगाया।

— वीकेएस

उस प्रतिक्रिया के लिए धन्यवाद। यदि आप राइस के पाठ की तरह कुछ ढूंढ रहे हैं , लेकिन "बेहतर", मेरा व्यक्तिगत पसंदीदा मूड, ग्रेबिल, और बोस है, आंकड़ों के सिद्धांत का परिचय , 3 डी एड।, 1974। यह लंबे समय से प्रिंट से बाहर है और ऐसा हो सकता है। की एक पकड़ पाने के लिए महंगा है। यह थोड़ी अधिक उन्नत पुस्तक भी है, फिर भी इसमें से कुछ आधुनिक प्रतियोगी जैसे कैसैला और बर्जर भी हैं। किसी भी दर पर, मुझे लेखन बहुत स्पष्ट लगता है; यह आम तौर पर सही गति से चलता है, और इसके महान उदाहरण और अभ्यास हैं। रॉस की तरह एक प्राथमिक संभावना पुस्तक का उपयोग करना शायद पूरक के रूप में अच्छा होगा।

— कार्डिनल

आप भी ऑनलाइन व्याख्यान में रुचि रखते हैं की कोशिश coursera.org/course/probability : या अधिक "mathy" youtube.com/watch?v=KbB0FjPg0mw

— टिम

Answer 1

मैं हेड फर्स्ट स्टैटिस्टिक्स सुझाता हूं । 'हेड फ़र्स्ट' सीरीज़ बेहतर दिमागी गुणवत्ता और पढ़ने में मज़ेदार है। इसमें बहुत सारे अभ्यास हैं, और उन कुछ पुस्तकों में से एक थी जिन्हें मुझे अभ्यास करना पसंद था। http://www.amazon.com/Head-First-Statistics-Dawn-Griffiths/dp/0596527586

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इस श्रृंखला की कोई भी पुस्तक इतनी व्याकुलता का कारण बनती है कि मेरे लिए यह कोई बात नहीं है, चाहे वह गणित हो, प्रोग्रामिंग हो या गिटार बजाना हो। लेकिन, ओपी एमएमवी।

— ग्रीनोल्डमैन

Answer 2

मैं एक हफ्ते पहले उसी की तलाश कर रहा था। मैं पर एक और पद से पाया stackexchangeइस पुस्तक के बारे Intuitive biostatistics: A Nonmathematical Guide to Statistical Thinkingद्वारा हार्वे Motulsky । मुझे लगता है कि शीर्षक का दूसरा भाग बहुत लंगड़ा है। लेकिन आम तौर पर मुझे गणित को समझने में कोई समस्या नहीं है, लेकिन पाया कि उनमें से कोई भी मेरे लिए पर्याप्त अवधारणाओं को स्पष्ट नहीं करता है। मैंने अभी समीक्षा के आधार पर इस पुस्तक का आदेश दिया है, इसलिए मैं अभी तक इसके बारे में एक राय नहीं दे सकता। अमेज़ॅन और स्टैकएक्सचेंज पर अच्छी समीक्षा थी (हालांकि कई ने 2 के लिए 1 संस्करण को प्राथमिकता दी)। यदि आप कुछ अलग खोज रहे हैं, तो यह आपकी रुचि हो सकती है।

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अत्यधिक मेरे द्वारा अनुशंसित, भी।

— माइकल लेव -

Answer 3

Duxbury प्रेस की Schaeffer की पुस्तक ठीक लगती है। शेल्डन रॉस की किताबें हमेशा कमाल की होती हैं। ध्यान दें, ये दोनों प्रोबेबिलिटी पर किताबें हैं, आँकड़े नहीं हैं, जो आपने पूछा है।

Answer 4

मैं दृढ़ता से बुलमेर के सिद्धांतों को छलांग लगाने की सलाह दूंगा । यह एक स्पर्श दिनांकित है, लेकिन यह छोटा, स्पष्ट और सस्ते डोवर संस्करण में उपलब्ध है - अमेज़ॅन से लगभग $ 10। अधिक आधुनिक और बिंदु सांख्यिकीय पुस्तक के लिए मैं वैस्समैन के "ऑल स्टैटिस्टिक्स" का सुझाव दूंगा । मुझे यह कुछ महीने पहले मिला है और यह सब कुछ का एक अच्छा सर्वेक्षण रहा है - मैंने पहले कुछ अध्यायों को विस्तार से नहीं पढ़ा है लेकिन यह एक स्किम पर ठीक लगता है। मुझे कुछ व्यावहारिक सलाह पसंद हैं जो एक आत्म अध्ययन के संदर्भ में उपयोगी होंगी - उदाहरण के लिए "निष्पक्षता पर बहुत ध्यान दिया जाता था लेकिन इन दिनों को कम महत्वपूर्ण माना जाता है"।

लेकिन यह मानकर चल रहा है कि आप एक व्यावहारिक सांख्यिकी पाठ चाहते हैं जो संभाव्यता सिद्धांत पाठ के बजाय कुछ संभाव्यता को शामिल करता है। संभाव्यता सिद्धांत के लिए, मैं माप सिद्धांत पर बहुत कुछ पढ़ने का सुझाव देता हूं और पहले लेबेग एकीकरण पर कुछ हिट करता हूं - लेकिन यह उस तरह से ध्वनि नहीं करता है जैसे आप पर हैं।

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मैंने आधिकारिक एक को पूरक करने के लिए वासरमन की पुस्तक का उपयोग किया कि दस-खंड "इन्ट्रो टू स्टैट्स फॉर इंजीनियर्स" वर्ग के हर दूसरे प्रशिक्षक को उपयोग करने के लिए बाध्य किया गया था, और इसे आवश्यक पाठ्यपुस्तक से बेहतर तरीके से पसंद किया। यह सभी प्रमाणों को छोड़ कर एक अद्भुत गति से आंकड़ों के माध्यम से झपट्टा मारता है, इस उम्मीद में कि गणितीय रूप से प्रेमी छात्र या तो इसके माध्यम से देखेंगे, या अधिक कठोर पुस्तकों से परामर्श करेंगे।

— StasK

Answer 5

https://www.crcpress.com/Introduction-to-Probability/Blitzstein-Hwang/p/book/9781466575578 - संभावना का परिचय

मुझे इससे पहले संभावना में कोई अनुभव नहीं था; यह एक अच्छी पुस्तक है जो मूल प्रसंग वितरण को प्रेरक प्रसंग के साथ समझाती है। असतत यादृच्छिक चर के साथ शुरू होता है और निरंतर चलता रहता है, जो शुरुआती के लिए अच्छा है। अपनी नींव बनाता है ताकि आप भविष्य में अधिक उन्नत विषयों से निपट सकें।