• 应用过程概率模型导论(1版)/(美)sheldon m. ros 自然科学 (美)罗斯 新华正版
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应用过程概率模型导论(1版)/(美)sheldon m. ros 自然科学 (美)罗斯 新华正版

北美精算师试(soa)试指定参书,统计学家ross经典著作

67.4 6.8折 99 全新

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江苏无锡
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作者(美)罗斯

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115404305

出版时间2016-03

版次1

装帧平装

开本其他

页数638页

字数822千字

定价99元

货号xhwx_1201290287

上书时间2024-03-07

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品相描述:全新
正版特价新书
商品描述
主编:

本书是统计学家sheldonm.ross所著的关于基础概率理论和过程的经典教材,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。与其他过程教材相比,本书非常强调实践,内含极其丰富的例子和题,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、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书。1版新增大量例子和题,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。

目录:

章  概率论引论
  1.1 引言
  1.2 样本空间与事件
  1.3 定义在事件上的概率
  1.4 条件概率
  1.5 独立事件
  1.6 贝叶斯公式
  题
  参文献
第2章  变量
  2.1 变量
  2.2 离散变量
    2.2.1 伯努利变量
    2.2.2 二项变量
    2.2.3 几何变量
    2.2.4 泊松变量
  2.3 连续变量
    2.3.1 均匀变量
    2.3.2 指数变量
    2.3.3 伽马变量
    2.3.4 正态变量
  2.4 变量的期望
    2.4.1 离散情形
    2.4.2 连续情形
    2.4.3 变量的函数的期望
  2.5 联合分布的变量
    2.5.1 联合分布函数
    2.5.2 独立变量
    2.5.3 变量与变量和的方差
    2.5.4 变量的函数的联合概率分布
  2.6 矩母函数
  2.7 发生事件数的分布
  2.8 极限定理
  2.9 过程
  题
  参文献
第3章  条件概率与条件期望
  3.1 引言
  3.2 离散情形
  3.3 连续情形
  3.4 通过取条件计算期望
  3.5 通过取条件计算概率
  3.6 一些应用
    3.6.1 列表模型
    3.6.2 图
    3.6.3 均匀先验、波利亚坛子模型和博斯-爱因斯坦分布
    3.6.4 模式的均时间
    3.6.5 离散变量的k记录值
    3.6.6 不带左跳的徘徊
  3.7 复合变量的恒等式
    3.7.1 泊松复合分布
    3.7.2 二项复合分布
    3.7.3 与负二项变量有关的一个复合分布
  题
第4章  马尔可夫链
  4.1 引言
  4.2 c-k方程
  4.3 状态的分类
  4.4 长程质和极限概率
  ……
第5章  指数分布与泊松过程
第6章  连续时间的马尔可夫链
第7章  更新理论及其应用
第8章  排队理论
第9章  可靠理论
0章  布朗运动与稳过程
1章  模拟
附录带星号题的解
索引

内容简介:

由罗斯著的应用过程(概率模型导论1版)/图灵数学统计学丛书是一部经典的过程著作,叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、稳过程、更新理论及排队论等,也包括了过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠中的应用。特别是有关模拟的内容,给系统运行的模拟计算提供了有力的工具。本版还增加了不带左跳的徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700道题,其中带星号的题还提供了解答。本书可作为概率论与数理统计、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过程基础课教材。

作者简介:

sheldonm.ross概率与统计学家,南加州大学工程与运筹系系主任。1968年博士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:模型、模拟、统计分析、金融数学等。ross教授著述颇丰,他的多种数学和统计教材均产生了世界的影响,如概率论基础教程(第8版)等。

精彩书评:

“本书的一大特是实例丰富,内容涉及多个学科,尤其是精算学相信任何有上进心的读者都会对此爱不释手。”——jeanlemaire,宾夕尼亚大学沃顿商学院“书中的例子和题非常出,作者不仅提供了非常基本的例子,以阐述基础概念和公式,还从尽可能多的学科中提炼出许多较的实例,极具参价值。”——mattcarlton,加州州立理工大学(calpoly)

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