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铁虫 (初入文坛)

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[交流] 新书推荐：生活中的概率趣事已有5人参与

你是否留意过生活中众多事件背后的秘密？在概率的世界里挑战你的直觉
1. 二战时统计学家是如何利用缴获的德军坦克编号推算出德军的军力的？
2. 一个错误的概率计算是如何让一个无辜的女人经历了三年的牢狱之灾的？
3. 为什么当你在公交站等某路公交车时总感觉等待的时间特别长？
4. 数字37有何神秘之处？
5. 长寿村真的能让人延年益寿么？

这些问题的结论可能使你大跌眼镜，但却都是理性的。让我们通过这本书来探索发现日常生活中有趣的概率现象吧。
译者的话
前言
第1章计算可能性: 算对了还是算错了
1.1 关于概率学家
1.2 概率学家的玩具和语言
1.3 概率学家的法则
1.4 独立性:对空难的解释
1.5 条件概率:电视抽奖与萨利案
1.6 是谁在说谎
1.7 全概率法则:二手车与网球赛
1.8 组合:饮食搭配与百万亿首诗
1.9 特普拉一家与二项分布
1.10 结语
第2章　神奇的概率:直觉不可靠
2.1 男孩、女孩、A牌与彩色卡片
2.2 山羊与幸灾乐祸(蒙提霍尔问题)
2.3 生日问题
2.4 典型的非典型
2.5 购物策略与决斗技巧
2.6 细胞分裂问题与分支过程
2.7 结语
第3章　微乎其微的概率:为什么奇迹总会发生
3.1 可能的不可能
3.2 是巧合还是有迹可循
3.3 小小风险
3.4 为什么偏是百万分之一
3.5 泊松分布和神秘数字37
3.6 夜空繁星
3.7 结语
第4章　后向条件概率:回头是岸
4.1 载着黛西小姐回家
4.2 贝叶斯法则:小球与男孩(女孩)
4.3 贝叶斯法则与医疗诊断
4.4 贝叶斯法则与案情分析
4.5 结语
第5章　超越概率:你在期待什么
5.1 伟大的期望
5.2 美好的事情留给耐心等待的人
5.3 期待意料之外
5.4 大小非常重要(长度和年纪同样重要)
5.5 偏差行为
5.6 结语
第6章　必然概率:两个迷人的数学结论
6.1 木已成舟? 反反复复
6.2 半斤八两? 大数定律的误解
6.3 扔硬币与高速拥堵
6.4 大数定律的由来
6.5 钟形曲线与烤面包的故事
6.6 多伦多梅花形是如何改变我的人生的
6.7 结语
第7章　博彩中的概率:为什么唐纳德•特朗普比你富有
7.1 庄家的优势在哪里
7.2 轮盘:优雅地散财
7.3 花旗骰:究竟有多冒险?
7.4 21点: 靠记忆挣钱
7.5 探寻最优的策略
7.6 赢得了金钱却失去了朋友
7.7结语
第8章　猜猜概率:走近统计学家
8.1 谎言? 该死的谎言还是美丽的谎言
8.2 40%的胜率意味着总统95%能当选
8.3 民调数据与选举结果
8.4 名校录取率与男女比例
8.5 优生学与喷泉间歇喷发
8.6 数据探测法
8.7 结语
第9章伪概率:计算机模拟
9.1 骰子与模运算
9.2 随机与并非那么随机的数字
9.3 数字１排在第一位
9.4 难道随机真的就是随机的吗?
9.5 结语
概率影响着我们生活中的方方面面，第一章介绍了概率论的基本原理和法则，并用其解释空难、抽奖等实际问题。同时概率也是表达不确定性的一门艺术，请跟随作者来一探概率世界的奥妙。第二章的很多例子都非常有趣，但却与我们日常的直觉相悖。最著名的要数蒙提霍尔问题了，此外，你能想到在某些特殊的决斗情况下，最优的策略竟然是第一枪放空枪吗？当直觉不可靠的时候，看看理性是如何发挥作用的吧。在第三章里我们将讨论：
1.你每吸一口气中究竟吸入了多少个凯撒大帝临终前呼出的最后一口气的空气分子？
2.数字37又隐藏着怎样的秘密呢？
3.你中乐透大奖是一个奇迹么？
事实上一个事件即使再稀有也不意味着它永远不会发生，反而极端稀有的事件时时刻刻都在发生。
在所有的数学发现中，贝叶斯法则是运用最多的法则之一，它从最开始的籍籍无名到现在广泛被认可并应用于各个领域。第四章着重介绍了其在“概率侦探工作”中的应用，其中包括如何应用其在庭审中做出判决以及如何应用其来做疾病的诊断等。
第五章讨论的实际问题包括
1.一个朋友告诉你投资的共同基金每年要么涨50%，要么跌40%，上涨和下跌的概率相同，如果你投资了1000美元，那么你预期两年之后这笔钱变成多少呢？
2.为什么当你在公交站台等某路公交车时总感觉等待的时间特别长？
3.长寿村真的能让人延年益寿么？
让我们用概率的知识来帮你给出答案。

大数定律和中心极限定理是概率论的两大基石，它们相辅相成解释了在长期行为中均值和相对频率会发生什么。也是它们将这个混乱复杂的世界变得简单而富有秩序。
为什么庄家会赢？
从概率的角度探寻博彩业以及保险业的生存之道。第七章介绍了多种游戏，当然游戏和博彩中的问题早已打破了界限，在实际中有着广泛的应用，不妨跟随作者来学习几招吧，至少也要输的明白！
第八章介绍了
1.统计学家是如何在二战时缴获的德军坦克编号中推算出德军的军力么？
2.加州大学伯克利分校是如何用概率知识免于被起诉的么？
3.为什么父亲是个大高个，儿子却没有那么高了？
4.为什么被派去火灾现场的消防人员越多，经济损失越高？
5.银色机动车的事故概率更小么？
别着急，本章一一为你揭晓。
第九章介绍
1.计算机“随机”产生的数就是随机数吗？
2.数字1好像总是排在第一位，数字9就真的如其名甚少排在第一吗？
3怎样可以如福尔摩斯般敏锐地发现选举投票统计数据中的欺诈问题？
其实一切的根源都在于对随机性的把握！

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