자율 학습을위한 확률 이론서

확률 분포 함수 및 누적 분포 함수와 같은 확률 이론의 중요한 개념을 설명하는 좋은 책이 있습니까?

John Rice의 "수학 통계 및 데이터 분석"과 같은 책은 간단한 순열 개념으로 시작한 다음 갑자기 (2 장에서) 실제 분석, 다중 및 표면 적분에 대한 지식을 가정하고 CDF 및 PDF와 3 차원 그림으로 설명합니다. 하나는 모든 것이 어떻게 연결되어 있는지 긁는 머리로 남습니다.

나는 자율 학습 서적을 찾고 있는데 "실제 사람을위한 계산법"과 같은 범주의 어떤 책도 큰 도움이 될 것입니다.

나는 머리 우선 통계를 권장 합니다. '헤드 퍼스트 (Head First)'시리즈는 뛰어난 강의 품질과 읽기 재미가 있습니다. 그것은 많은 운동을 가지고 있으며, 내가 연습을 좋아하는 몇 권의 책 중 하나였습니다. http://www.amazon.com/Head-First-Statistics-Dawn-Griffiths/dp/0596527586

나는 일주일 전에 같은 것을 찾고 있었다. 나는의 다른 게시물에서 발견 stackexchange이 책에 대한 Intuitive biostatistics: A Nonmathematical Guide to Statistical Thinking의하여 하비 Motulsky . 제목의 두 번째 부분은 꽤 절름발이입니다. 그러나 일반적으로 나는 수학을 이해하는 데 아무런 문제가 없었지만 나에게 충분히 명확한 개념을 설명하는 것을 발견하지 못했습니다. 방금 리뷰를 바탕으로이 책을 주문 했으므로 아직이 책에 대한 의견을 제시 할 수 없습니다. 아마존 과 스택 교환 에 대한 좋은 리뷰가있었습니다 (많은 사람들이 1 판을 2 판으로 선호했지만). 완전히 다른 것을 찾고 있다면 관심이있을 것입니다.

Duxbury 출판사의 Schaeffer의 책은 괜찮은 것 같습니다. 쉘던 로스의 책은 항상 최고입니다. 이것들은 통계가 아닌 확률에 관한 책입니다.

Bulmer의 통계 원칙을 도약 점으로 강력히 추천 합니다. 날짜가 촉박하지만 짧고 명확하며 저렴한 Dover 에디션으로 아마존에서 $ 10 정도입니다. 보다 현대적이고 포인트 통계 책을 보려면 Wasserman의 "All of Statistics"를 제안 합니다. 나는 몇 달 전에 그것을 얻었고 그것은 모든 것에 대한 좋은 조사였습니다. 나는 처음 몇 장을 자세히 읽지 않았지만 탈지에 괜찮은 것처럼 보입니다. 나는 자기 연구 상황에서 유용한 실용적인 조언을 좋아합니다.

그러나 이것은 확률 이론 텍스트보다는 확률을 다루는 실용적인 통계 텍스트를 원한다고 가정합니다. 확률 이론의 경우, 측정 이론에 대해 많은 것을 읽고 Lebegue 통합에서 무엇인가를 먼저 생각하는 것이 좋습니다.

https://www.crcpress.com/Introduction-to-Probability/Blitzstein-Hwang/p/book/9781466575578- 확률 소개

나는 전에 확률에 대한 경험이 없었다. 이 책은 동기 부여 컨텍스트와 함께 기본 확률 분포를 설명하는 좋은 책입니다. 불연속 임의 변수로 시작하여 연속으로 이동하므로 초보자에게 좋습니다. 미래에보다 고급 주제를 다룰 수 있도록 기초를 쌓습니다.