改变世界的134个概率统计故事PDF电子书下载

第1章 赌博也要具备几何学的精神——概率论的起源 1

001 意大利面的圈 1

002 天气预报与概率论 2

003 概率论诞生的年份 3

004 “概率”这个词汇 3

005 赌场必胜法 4

006 先驱者卡尔达诺 9

007 卡尔达诺的未解之谜——分配问题 11

008 伽利略的骰子问题 12

009 德·梅尔—创造契机的男人 13

010 分配问题的解决 16

011 帕斯卡的天才之处 18

012 费马的魔法——Dead Rubber论法 21

013 300多年来的未解之谜 22

014 可怕的赌徒德·梅尔 24

015 概率论的专业术语 26

016 事件是什么 27

017 轮盘的倾斜 29

018 事件的分割 33

019 希腊文字 36

020 吐德哈特《概率论史》 39

021 惠更斯的活跃 41

022 赌徒破产问题 43

023 惠更斯的期待值 47

024 骰子赌博（chuck-a-luck） 48

025 期待值的计算方法 49

026 期待值的加法性 50

027 意大利面的圈的答案 51

028 统计学的开始 53

029 英国的政治数学 54

030 始于荷兰的保险数学 56

031 荷兰全盛期 58

第2章 始祖诞生之前——古典概率论的完成 61

032 概率论的不幸 61

033 “神奇的一年” 62

034 牛顿与概率的交集 64

035 二项式定理 67

036 莱布尼茨的失败 70

037 典概率论中兴的鼻祖们 72

038 雅各布·伯努利的《猜度术》 73

039 伯努利试验二项分布 75

040 概率分布是什么 76

041 弱大数定律 80

042 天才棣莫弗的苦难 83

043 棣莫弗的诡计 86

044 诡计的后续 89

045 棣莫弗的《偶然论》 91

046 独立 92

047 52张对52张 93

048 正态分布的发现 95

049 正态分布的公式 98

050 平均、方差、标准偏差 99

051 对数 104

052 纳皮尔本身的对数表 110

053 斯特灵公式 111

054 “概率”这个术语 113

055 学号与身高的顺序 115

056 贵族蒙特莫特 117

057 treize 119

058 欧拉与概率论 122

059 法国革命时期的数学家们 126

060 古典概率论的完成者拉普拉斯 127

061 拉普拉斯《概率的解析理论》 130

062 母函数的理论 131

063 母函数在我们身边的实践案例——西克曼·戴斯 135

064 典型的使用母函数的例子 138

065 特征函数的使用方法 140

第3章 看穿面包店的小伎俩——正态分布的时代 141

066 正态分布的不均性 141

067 名为“高斯分布” 142

068 斯蒂格勒定律 142

069 三大数学家 145

070 数学界的王子 146

071 出生年的记法 147

072 24岁的高斯 148

073 “少而精” 148

074 作为误差分布的正态分布 150

075 中心极限定理 151

076 高斯积分与π 153

077 最早成就了高斯积分的是谁 156

078 高斯与概率论 159

079 高斯-库兹明分布 161

080 庞加莱的趣闻 162

081 阿道夫·凯特勒的真实故事 163

082 统计学的鼻祖——凯特勒 164

083 凯特勒指数——BMI 166

084 麦克斯韦分布 167

085 围着正态分布转的高尔顿 168

086 母群体这个词 170

087 相关和回归 171

088 秩相关系数 175

第4章 历史的下午茶——创建了数理统计学的人们 179

089 倾斜的分布与卡尔·皮尔逊 179

090 卡尔·皮尔逊年谱 183

091 数理统计学的先驱——提勒 184

092 说到提勒 187

093 埃奇沃思 188

094 累积量 190

095 累积量和中心极限定理 193

096 推断统计学 194

097 战后日本的复苏和推断统计学 197

098 硝烟不断的20世纪统计学史 198

099 笔名 198

100 学生的t分布 200

101 样本分布论 203

102 推断统计之父——费雪 204

103 最著名的实验 207

104 随机数的书 211

105 制作随机数 212

106 奈曼-皮尔逊派的检验理论 214

107 置信区间 218

108 点估计的理论 219

109 最大似然法 220

110 最大似然法诞生的那一年 221

111 点估计量的性质 223

112 数据的终结 227

113 克拉梅尔-拉奥不等式 229

114 哈拉尔德·克拉梅尔 230

第5章 哪个模型都不对——电脑时代的统计学 233

115 约翰·图基 233

116 图基时间 235

117 快速傅里叶变换 236

118 探索性的数据分析 238

119 稳健统计 240

120 非参数统计 241

121 Jackknife法（刀切法） 242

122 Bootstrap法（自助法） 244

123 艾弗龙的骰子 248

124 贝叶斯统计学前篇 249

125 精算师与贝叶斯统计学 252

126 贝叶斯统计学与电脑 255

127 模型的正确 256

128 赤池信息量准则（AIC） 257

129 交叉检验法 258

130 广义线性模型 259

131 广义线性模型和统计工具 262

132 每个班级的事故率和广义线性模型 263

133 活着的传奇——拉奥 266

134 一切的判断都是统计学 268

活跃于本书中的主要数学家、统计学家（按出生年份排序） 269

参考文献 271