应用随机过程：概率模型导论

作者: [美] 罗斯著

出版社: 人民邮电出版社

出版时间: 2007-07

版次: 1

ISBN: 9787115160232

定价: 89.00

装帧: 平装

开本: 其他

纸张: 胶版纸

页数: 782页

字数: 1200千字

正文语种: 英语

原版书名: Introduction to Probability Models

丛书: 图灵原版数学·统计学系列

分类: 自然科学

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　　《应用随机过程概率模型导论(英文版·第9版)》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。除正文外，《应用随机过程概率模型导论(英文版·第9版)》有约700道习题，其中带星号的习题还提供了解答。
　　《应用随机过程概率模型导论(英文版·第9版)》可作为概率论与统计、计算机科学、保险学、物理学、社会科学、生命科学、管理科学与工程学等专业随机过程基础课教材。　　SheldonM.Ross国际知名概率与统计学家，南加州大学工业工程与运筹系系主任。毕业于斯坦福大学统计系，曾在加州大学伯克利分校任教多年。研究领域包括：随机模型．仿真模拟、统计分析、金融数学等：Ross教授著述颇丰，他的多种畅销数学和统计教材均产生了世界性的影响，如IntroductiontoProbabilityModels(《应用随机过程：概率模型导论》)，AFirstCourseinProbability(《概率论墓础教程》)等(均由人民邮电出版社出版)。 1.IntroductiontoProbabilityTheory
1.1.Introduction
1.2.SampleSpaceandEvents
1.3.ProbabilitiesDefinedonEvents
1.4.ConditionalProbabilities
1.5.IndependentEvents
1.6.BayesFormula
Exercises
References
2.RandomVariables
2.1.RandomVariables
2.2.DiscreteRandomVariables
2.3.ContinuousRandomVariables
2.4.ExpectationofaRandomVariable
2.5.JointlyDistributedRandomVariables
2.6.MomentGeneratingFunctions
2.7.LimitTheorems
2.8.StochasticProcesses
Exercises
References
3.ConditionalProbabilityandConditionalExpectation
3.1.Introduction
3.2.TheDiscreteCase
3.3.TheContinuousCase
3.4.ComputingExpectationsbyConditioning
3.5.ComputingProbabilitiesbyConditioning
3.6.SomeApplications
3.7.AnIdentityforCompoundRandomVariables
Exercises
4.MarkovChains
4.1.Introduction
4.2.Chapman-KolmogorovEquations
4.3.ClassificationofStates
4.4.LimitingProbabilities
4.5.SomeApplications
4.6.MeanTimeSpentinTransientStates
4.7.BranchingProcesses
4.8.TimeReversibleMarkovChains
4.9.MarkovChainMonteCarloMethods
4.10.MarkovDecisionProcesses
4.11.HiddenMarkovChains
Exercises
References
5.TheExponentialDistributionandthePoissonProcess
5.1.Introduction
5.2.TheExponentialDistribution
5.3.ThePoissonProcess
5.4.GeneralizationsofthePoissonProcess
Exercises
References
6.Continuous-TimeMarkovChains
7.RenewalTheoryandItsApplications
8.QueueingTheory
9.ReliabilityTheory
10.BrownianMotionandStationaryProcesses
11.Simulation
Appendix:SolutionstoStarredExercises
Index
内容简介:
　　《应用随机过程概率模型导论(英文版·第9版)》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。除正文外，《应用随机过程概率模型导论(英文版·第9版)》有约700道习题，其中带星号的习题还提供了解答。
　　《应用随机过程概率模型导论(英文版·第9版)》可作为概率论与统计、计算机科学、保险学、物理学、社会科学、生命科学、管理科学与工程学等专业随机过程基础课教材。
作者简介:
　　SheldonM.Ross国际知名概率与统计学家，南加州大学工业工程与运筹系系主任。毕业于斯坦福大学统计系，曾在加州大学伯克利分校任教多年。研究领域包括：随机模型．仿真模拟、统计分析、金融数学等：Ross教授著述颇丰，他的多种畅销数学和统计教材均产生了世界性的影响，如IntroductiontoProbabilityModels(《应用随机过程：概率模型导论》)，AFirstCourseinProbability(《概率论墓础教程》)等(均由人民邮电出版社出版)。
目录:
1.IntroductiontoProbabilityTheory
1.1.Introduction
1.2.SampleSpaceandEvents
1.3.ProbabilitiesDefinedonEvents
1.4.ConditionalProbabilities
1.5.IndependentEvents
1.6.BayesFormula
Exercises
References
2.RandomVariables
2.1.RandomVariables
2.2.DiscreteRandomVariables
2.3.ContinuousRandomVariables
2.4.ExpectationofaRandomVariable
2.5.JointlyDistributedRandomVariables
2.6.MomentGeneratingFunctions
2.7.LimitTheorems
2.8.StochasticProcesses
Exercises
References
3.ConditionalProbabilityandConditionalExpectation
3.1.Introduction
3.2.TheDiscreteCase
3.3.TheContinuousCase
3.4.ComputingExpectationsbyConditioning
3.5.ComputingProbabilitiesbyConditioning
3.6.SomeApplications
3.7.AnIdentityforCompoundRandomVariables
Exercises
4.MarkovChains
4.1.Introduction
4.2.Chapman-KolmogorovEquations
4.3.ClassificationofStates
4.4.LimitingProbabilities
4.5.SomeApplications
4.6.MeanTimeSpentinTransientStates
4.7.BranchingProcesses
4.8.TimeReversibleMarkovChains
4.9.MarkovChainMonteCarloMethods
4.10.MarkovDecisionProcesses
4.11.HiddenMarkovChains
Exercises
References
5.TheExponentialDistributionandthePoissonProcess
5.1.Introduction
5.2.TheExponentialDistribution
5.3.ThePoissonProcess
5.4.GeneralizationsofthePoissonProcess
Exercises
References
6.Continuous-TimeMarkovChains
7.RenewalTheoryandItsApplications
8.QueueingTheory
9.ReliabilityTheory
10.BrownianMotionandStationaryProcesses
11.Simulation
Appendix:SolutionstoStarredExercises
Index