为什么概率统计学的书比数学难懂这么多？

搬砖 学术
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我感觉其他数学更抽象，概率更贴近生活。但是知识抽象了反而更容易抛弃固有生活常识，按照新学的理论去理解。不抽象的容易被常识带偏，得出错误结论。

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我非常赞成。我认为概率论的很多内容都是很反生活直觉的，想要学好的话就要有意识的训练自己，相信数学计算而非直觉

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追求数学真相你要看的不是statistics的书，而是measure-theoretic probability and all its prerequisites

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所以选书的时候要考虑写书人，写书的purpose。以应用为目的的，和以理论为目的的整体逻辑是不一样的

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概率还好，统计里的东西很多都是直接学别人的结论，没有一个循序渐进推导讲为什么这么做的过程，感觉有时候比较难理解，纯比记忆力

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概率这玩意连个定义都没有，当然很难啦。我觉得概率是无知的量度。每个人的无知程度都是不一样的，因此不可能客观地来分析。

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这样才好骗人

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是什么样的概率统计 高阶的也非常数学吧 如果是算什么分布协方差的应该还蛮好懂的

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如果你认为概率连定义都没有的话的确会觉得统计学难学

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本科的时候在统计系上概率论的课，老师就说统计学院上的概率论motivation是把做统计需要的概率知识都罗列出来。你学的东西可能并不是按照数学的逻辑搭起来的，而是一个个为phd的asymptotic stat, high-dim, bayesian theory, survey sampling等课程做一些铺垫，或者说，测度论的那些知识是铺垫，概率论的是铺垫的铺垫。

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就是因为真实世界跟理论的世界不一样才需要统计吧

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学习下测度论？

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刚刚瞥了一眼这本书的大纲和大致内容，从立意上讲挺好的，有点类似于概率论及其应用，并且侧重应用的部分，看起来是本好书，尤其是前两章，比较创新。不过可能正是这个创新的思路让第一次的读者有些摸不着头脑？我感觉这本书适合第二遍看，第一次还是看看传统的概率论。

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求指教，概率的定义是什么？

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现在在grad school学statistical inference 用的这本Casella 是真的够理论 难度上升的也够快 感觉这本书不适合自己啃 (btw这本书挺有名的

当然这本书仍然不是测度论based 虽然讲课会skip一些需要测度论的proof

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一切 P 括号的都算吧

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要不一步到位从公理集合论开始吧:rofl:

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去学durret吧少年，现代概率论可是很博大精深的，本科那点东西根本连皮毛都算不上。

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高数哪有难点。。。

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请问这是博一还是博二的书？学完写一本学什么呢？不是打算学，单纯想看看入门之后可以有多难