A ground-breaking innovation in epistemology
Moss shows how the idea of probabilistic knowledge and belief illuminates issues in many areas of philosophy
Traditional philosophical discussions of knowledge have focused on the epistemic status of full beliefs. Sarah Moss argues that in addition to full beliefs, credences can constitute knowledge. For instance, your 0.4 credence that it is raining outside can constitute knowledge, in just the same way that your full beliefs can. In addition, you can know that it might be raining, and that if it is raining then it is probably cloudy, where this knowledge is not knowledge of propositions, but of probabilistic contents.
The notion of probabilistic content introduced in this book plays a central role not only in epistemology, but in the philosophy of mind and language as well. Just as tradition holds that you believe and assert propositions, you can believe and assert probabilistic contents. Accepting that we can believe, assert, and know probabilistic contents has significant consequences for many philosophical debates, including debates about the relationship between full belief and credence, the semantics of epistemic modals and conditionals, the contents of perceptual experience, peer disagreement, pragmatic encroachment, perceptual dogmatism, and transformative experience. In addition, accepting probabilistic knowledge can help us discredit negative evaluations of female speech, explain why merely statistical evidence is insufficient for legal proof, and identify epistemic norms violated by acts of racial profiling. Hence the central theses of this book not only help us better understand the nature of our own mental states, but also help us better understand the nature of our responsibilities to each other.

《概率、随机变量与随机过程》是美国著名学者A·帕普里斯教授所著的一本经典教材。自1965年第1版问世以来至今已第4版，一直被美国多所大学用作相关专业的研究生教材。它的特点是将高深的理论恰当地应用于工程实际，因而深受工程界专业人士的青睐。本书（第4版）在保持前三版风格和精华的基础上作了大量的修订：更新了约三分之一的章节内容，包括几个新的专题和新增的第15、16章，增加了大量的新例子，进一步澄清了一些复杂的概念，使读者能更容易地理解它们。
本书可供无线电通信系统、信号处理、控制理论、优化、滤波等专业的研究生和本科高年级学生使用，也可供相关领域的科开人员和工程技术人员参考。

《高等院校统计学专业规划教材•贝叶斯统计》共六章，可分二部分。前三章围绕先验分布介绍贝叶斯推断方法。后三章围绕损失函数介绍贝叶斯决策方法。阅读这些内容仅需要概率统计基本知识就够了。《高等院校统计学专业规划教材•贝叶斯统计》力图用生动有趣的例子来说明贝叶斯统计的基本思想和基本方法，尽量使读者对贝叶斯统计产生兴趣，引发读者使用贝叶方法去认识和解决实际问题的愿望。进而去丰富和发展贝叶斯统计。假如学生的兴趣被钓出来，愿望被引出来，那么讲授这一门课的目的也基本达到了。

Everyday questions such as "Should I take my umbrella?" involve probability, a topic important in daily life and in science. This witty, nontechnical introduction to the subject elucidates such concepts as permutations, independent events, mathematical expectation, the law of averages and more. No advanced math required. 49 drawings.

《概率(第2卷)(修订和补充第3版)》是俄国著名数学家A.H.施利亚耶夫的力作。施利亚耶夫是现代概率论奠基人、前苏联科学院院士、著名数学家A.H.柯尔莫戈洛夫的学生，在概率统计界和金融数学界影响极大。《概率(第2卷)(修订和补充第3版)》作为莫斯科大学最为出色的概率教材之一。分为一、二两卷，并配有习题集。第二卷《概率(第2卷)(修订和补充第3版)》是离散时间随机过程（随机序列）的内容。重点讲述（强和弱）平稳序列、鞅和马尔可夫链，并给出了随机序列中的估计和过滤问题、随机金融数学、保险理论和最优停时问题等领域的应用。书后附有概率的数学理论形成的简史。在图书文献资料中，指出了所引用结果的出处，并且给出了注释。此外，还列出了相应的补充文献资料。第一卷《概率(第2卷)(修订和补充第3版)》是初等概率论的内容，可以作为初步了解概率论学科的教材。大部分内容涉及以柯尔莫戈洛夫公理化体系为基础的初等概率论、概率论的数学基础、概率测度的收敛性和极限定理等基本问题。

拉普拉斯侯爵，一个一生充满传奇色彩的人物，也是学数学或天文的人都非常熟悉的名字。他被视为伟大的数学家、天文学家、物理学家，甚至化学家，同时又被视为一个趋炎附势、见风使舵的势利小人。 在天文学上，拉普拉斯的《天体力学》堪称不朽巨著，集那个时代天体力学之大成，他被称为“法国的牛顿”。在数学上，他被视为现代概率论的奠基人，他的《分析概率论》是这个领域的里程碑式的著作。　　本书在作者多年研究的基础上对拉普拉斯概率理论的历史研究作了概述和总结，这是数学史上又一力作之一。主要内容包括介绍拉普拉斯生平、拉普拉斯之前概率论研究的历史回顾、近年关于拉普拉斯概率论历史研究的新成果、新进展，以及拉普拉斯概率理论在中国的传播和影响。　　本书读者对象：科学史、数学史研究人员，以及概率论与数理统计的教学和研究人员等。

The standard rules of probability can be interpreted as uniquely valid principles in logic. In this book, E. T. Jaynes dispels the imaginary distinction between 'probability theory' and 'statistical inference', leaving a logical unity and simplicity, which provides greater technical power and flexibility in applications. This book goes beyond the conventional mathematics of probability theory, viewing the subject in a wider context. New results are discussed, along with applications of probability theory to a wide variety of problems in physics, mathematics, economics, chemistry and biology. It contains many exercises and problems, and is suitable for use as a textbook on graduate level courses involving data analysis. The material is aimed at readers who are already familiar with applied mathematics at an advanced undergraduate level or higher. The book will be of interest to scientists working in any area where inference from incomplete information is necessary.

《概率论教程:英文版(第3版)》是一本享誉世界的经典概率论教材，令众多读者受益无穷。自出版以来。已被世界75％以上的大学的数万名学生使用。《概率论教程:英文版(第3版)》内容丰富，逻辑清晰，叙述严谨。不仅可以拓展读者的视野。而且还将为其后续的学习和研究打下坚实基础。此外，《概率论教程:英文版(第3版)》的习题较多，都经过细心的遴选，从易到难，便于读者巩固练习。本版补充了有关测度和积分方面的内容，并增加了一些习题。

《应用随机过程概率模型导论》是一部经典的随机过程著作, 叙述深入浅出、涉及面广，主要内容有随机变量、条件概率及条件期望、离散及连续马尔可夫链、指数分布、泊松过程、布朗运动及平稳过程、更新理论及排队论等；也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用，特别是有关随机模拟的内容, 给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。《应用随机过程概率模型导论》有约700道习题, 其中带星号的习题还提供了解答。

本书主要包含国外反映近代数学发展的纯数学与应用数学方面的优秀书籍，天元基金邀请国内各个方向的知名数学家参与选题的工作，经专家遴选、推荐而出版。
目录
Preface
1 Preliminaries, notations and conventions
1.1 Elements of topology
1.2 Measure theory
1.3 Functions of bounded variation. Riemann-Stieltjes integral
1.4 Sequences of independent random variables
1.5 Convex functions. Holder and Minkowski inequalities
1.6 The Cauchy equation
2 Basic notions in functional analysis
2.1 Linear spaces
2.2 Banach spaces
2.3 The space of bounded linear operators
3 Conditional expectation
3.1 Projections in Hilbert spaces
3.2 Definition and existence of conditional expectation
3.3 Properties and examples
3.4 The Radon-Nikodym Theorem
3.5 Examples of discrete martingales
3.6 Convergence of self-adjoint operators
3.7 ... and of martingales
4 Brownian motion and l-Iilbert spaces
4.1 Gaussian families & the definition of Brownian motion
4.2 Complete orthonormal sequences in a Hilbert space
4.3 Construction and basic properties of Brownian motion
4.4 Stochastic integrals
5 Dual spaces and convergence of probability measures
5.1 The Hahn-Banach Theorem
5.2 Form of linear functionals in specific Banach spaces
5.3 Thedual of an operator
5.4 Weak and weak* topologies
5.5 The Central Limit Theorem
5.6 Weak convergence in metric spaces
5.7 Compactness everywhere
5.8 Notes on other modes of convergence
6 The Gelfand transform and its applications
6.1 Banach algebras
6.2 The Gelfand transform
6.3 Examples of Gelfand transform
6.4 Examples of explicit calculations of Gelfand transform
6.5 Dense subalgebras of C(S)
6.6 Inverting the abstract Fourier transform
6.7 The Factorization Theorem
7 Semigroups of operators and Levy processes
7.1 The Banach-Steinhaus Theorem
7.2 Calculus of Banach space valued functions
7.3 Closed operators
7.4 Semigroups of operators
7.5 Brownian motion and Poisson process semigroups
7.6 More convolution semigroups
7.7 The telegraph process semigroup
7.8 Convolution semigroups of measures on semigroups
8 Markov processes and semigroups of operators
8.1 Semigroups of operators related to Markov processes
8.2 The Hille-Yosida Theorem
8.3 Generators of stochastic processes
8.4 Approximation theorems
9 Appendixes
9.1 Bibliographical notes
9.2 Solutions and hints to exercises
9.3 Some commonly used notations
References
Index

《随机过程》是日本著名数学家伊藤清的著作，是随机过程方面的经典名著，篇幅短小，叙述精辟，具有较高的理论水平。书中以简练的笔法介绍了随机过程论的主要方面，包括可加过程、平稳过程和Markoff过程，并概述了一维扩散过程。具有初步概率论和泛函分析知识的读者，可以借此快速掌握随机过程的基本理论。

本书是概率论方面的经典名著，篇幅短小，叙述精辟，具有较高的理论水平。书中以简练的笔法介绍了概率方面的主要内容，包括事件、概率、概率空间、均值、特征函数等基本概念，还有大数定律、Poisson小数定律、遍历定理以及随机过程的基本内容。作者通过数学的结构之美来传达数学的旋律之美。
本书试图用测度论工具严格地研究概率论，适合相关领域的本科生、研究生和教师作为参考书，是每一位概率学者的案头佳作。

《概率导论(第2版)》是在MIT开设概率论入门课程的基础上编写的, 其内容全面, 例题和习题丰富, 结构层次性强, 能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基本知识, 还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、最小二乘估计等高级内容。
《概率导论(第2版)》可作为所有高等院校概率论入门的基础教程, 也可作为有关概率论方面的参考书。

《概率论基础教程》(第7版)内容简介——概率论是研究自然界和人类社会中随机现象数量规律的数学分支。本书通过大量的例子讲述了概率论的基础知识, 主要内容有组合分析、概率论公理化、条件概率和独立性、离散和连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理等。本书附有大量的练习, 分为习题、理论习题和自检习题三大类, 其中自检习题部分还给出全部解答。

本书共11章，涉及序列比对、马氏链和隐马氏模型、多序列比对、种系发生树、种系的概率方法、RNA结构分析等，重点是对蛋白质和核酸序列分析作了较透彻的介绍。

《概率与测度(第3版)》是《概率与测度》第3版，新版保留了原先的风格，将测度论和概率论有机结合在一起，把相关内容混合排列。概率问题会引起学生学习测度论的兴趣，而测度论知识又反过来应用到概率论中。《概率与测度(第3版)》主要内容包括概率、测度、积分、随机变量及数学期望、分布的收敛的问题、导数与条件期望，随机过程等。
点击链接进入英文版：
Probability and Measure, 3E

本书内容包括概率论、数理统计两部分，涉及条件概率、随机变量及其分布、数学期望、特殊分布、估计、估计量的抽样分布、假设检验、分类数据与非参数方法、线性统计模型、随机模拟等．本书知识体系结构与国内主流的概率论与数理统计教材基本一致，但内容取材及例题的安排上都比较新颖，尤其是新增加了一些非常实用而且比较先进的模拟方法．书中最后提供了奇数号习题的解答以及索引． 本书作为概率论与数理统计的教材，适合大学本科高年级学生和研究生用作教材或参考书，也可供统计工作人员用作参考书．

《关于概率的哲学随笔》的意图就是让读者不借助较深的数学知识就能了解概率的原理，作者本质上将数学对象以非数学的面貌呈现，用大众化的语言详细论述当时概率论的原理和一般结论。
拉普拉斯概率理论在19世纪的概率论发展史上占据了中心和统治地位，对19世纪的概率论的发展产生了极大的影响。在20世纪初期，拉普拉斯的概率论被其他更新的理论——公理化的概率论所代替。然而，读者可以从《关于概率的哲学随笔》中，从拉普拉斯发展了的理论中找到很多此后概率论成熟与改变的根源。
20世纪以来，概率论逐渐渗入到自然科学、社会科学以及人们的日常生活中。无论是在研究领域，还是在教育领域，它愈来愈成为最重要的学科之一。在概率论发展历史上，18、19世纪之交法国科学家拉普拉斯具有特殊的地位。
拉普拉斯在他的纯粹与应用数学的众多严格的学术著作之外，还出版了为普通读者写的两篇通俗文章，《关于概率的哲学随笔》就是其中的一篇，它构成了《拉普拉斯全集》第7卷中的巨著《概率的分析理论》的引言。