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編輯推薦:
本书是国际知名统计学家Sheldon M. Ross所著的关于基础概率理论和随机过程的经典教材,被加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、普度大学、密歇根大学、俄勒冈州立大学、华盛顿大学等众多国外知名大学所采用。与其他随机过程教材相比,本书非常强调实践性,内含极其丰富的例子和习题,涵盖了众多学科的各种应用。作者富于启发而又不失严密性的叙述方式,有助于使读者建立概率思维方式,培养对概率理论、随机过程的直观感觉。对那些需要将概率理论应用于精算学、计算机科学、管理学和社会科学的读者而言,本书是一本极好的教材或参考书。第11版新增大量例子和习题,还对连续时间的马尔可夫链、漂移布朗运动等内容做了修订,更加注重强化读者的概率直观。
內容簡介:
本书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、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、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。zui新版还增加了不带左跳的随机徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700 道习题,其中带星号的习题还提供了解答。
本书可作为计算机科学、保险学、社会科学、生命科学、管理科学与工程等专业随机过程基础课教材。
關於作者:
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。1968年博士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《概率论基础教程(第8版)》等。
目錄 :
第1章 概率论引论1
1.1 引言1
1.2 样本空间与事件1
1.3 定义在事件上的概率3
1.4 条件概率5
1.5 独立事件8
1.6 贝叶斯公式10
习题12
参考文献16
第2章 随机变量17
2.1 随机变量17
2.2 离散随机变量20
2.2.1 伯努利随机变量21
2.2.2 二项随机变量21
2.2.3 几何随机变量24
2.2.4 泊松随机变量24
2.3 连续随机变量25
2.3.1 均匀随机变量26
2.3.2 指数随机变量27
2.3.3 伽马随机变量27
2.3.4 正态随机变量28
2.4 随机变量的期望29
2.4.1 离散情形29
2.4.2 连续情形31
2.4.3 随机变量的函数的期望32
2.5 联合分布的随机变量35
2.5.1 联合分布函数35
2.5.2 独立随机变量38
2.5.3 随机变量与随机变量和的方差39
2.5.4 随机变量的函数的联合概率分布46
2.6 矩母函数48
2.7 发生事件数的分布57
2.8 极限定理59
2.9 随机过程65
习题66
参考文献75
第3章 条件概率与条件期望76
3.1 引言76
3.2 离散情形76
3.3 连续情形79
3.4 通过取条件计算期望82
3.5 通过取条件计算概率94
3.6 一些应用110
3.6.1 列表模型110
3.6.2 随机图111
3.6.3 均匀先验、波利亚坛子模型和博斯-爱因斯坦分布116
3.6.4 模式的平均时间120
3.6.5 离散随机变量的k记录值123
3.6.6 不带左跳的随机徘徊125
3.7 复合随机变量的恒等式130
3.7.1 泊松复合分布132
3.7.2 二项复合分布133
3.7.3 与负二项随机变量有关的一个复合分布134
习题135
第4章 马尔可夫链150
4.1 引言150
4.2 C-K方程153
4.3 状态的分类160
4.4 长程性质和极限概率168