统计学精品译丛：随机过程（原书第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Sheldon M.Ross 著，龚光鲁 译

图书标签:

• 统计学
• 随机过程
• 概率论
• 数学
• 译著
• 高等教育
• 理工科
• 学术研究
• 模型
• 时间序列

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111430292

版次：1

商品编码：11287357

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 统计学精品译丛

开本：16开

出版时间：2013-07-01

内容简介

　　《统计学精品译丛：随机过程（原书第2版）》中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社出版。未经出版者书面许可，不得用任何方式复制或抄袭本书内容。
　　《统计学精品译丛：随机过程（原书第2版）》从概率的角度而不是分析的角度来看待随机过程，书中介绍了随机过程的基本理论，包括Poisson过程、Markov链、鞅、Brown运动、随机序关系、Poisson逼近等，并阐明这些理论在各领域的应用。书中有丰富的例子和习题，其中一些需要创造性地运用随机过程知识、系统地解决的实际问题，给读者提供了应用概率研究的实例。
　　《统计学精品译丛：随机过程（原书第2版）》是随机过程的入门教材，没有用到测度论，仅以微积分及初等概率论知识为基础，适合作为统计学专业本科生以及其他理工和经管类专业研究生相关课程的教材，更值得相关研究人员和授课教师参考。

作者简介

    作者:(美)罗斯 译者:龚光鲁
    Sheldon M. Ross，世界著名的应用概率专家和统计学家，现为南加州大学工业与系统工程系Epstein讲座教授。他于1968年在斯坦福大学获得统计学博士学位，在1976年至2004年期间于加州大学伯克利分校任教，他的研究领域包括统计模拟、金融工程、应用概率模型、随机动态规划等。Ross教授创办了Probability in the Engineering and Informational Sciences杂志并一直担任该杂志主编，他的多种畅销教材均产生了世界性的影响，其中《随机过程（第2版）》和《概率论基础教程（第9版）》等均由机械工业出版社引进出版。 

目录

译者序
第2版前言

第1章 准备知识
1.1 概率
1.2 随机变量
1.3 期望值
1.4 矩母函数，特征函数，Laplace变换
1.5 条件期望
1.6 指数分布，无记忆性，失效率函数
1.7 一些概率不等式
1.8 极限定理
1.9 随机过程
习题
参考文献
附录强大数定律

第2章 Poisson过程
2.1 Poisson过程
2.2 到达间隔与等待时间的分布
2.3 到达时间的条件分布
2.4 非时齐Poisson 过程
2.5 复合Poisson 随机变量与复合Poisson过程
2.5.1 一个复合Poisson恒等式
2.5.2 复合Poisson过程
2.6 条件Poisson过程
习题
参考文献

第3章 更新理论
3.1 引言与准备知识
3.2 N(t)的分布
3.3 一些极限定理
3.3.1 Wald方程
3.3.2 回到更新理论
3.4 关键更新定理及其应用
3.4.1 交替更新过程
3.4.2 极限平均剩余寿命和m(t)的展开
3.4.3 年龄相依的分支过程
3.5 延迟更新过程
3.6 更新报酬过程
3.7 再现过程
3.8 平稳点过程
习题
参考文献

第4章 Markov 链
4.1 引言与例子
4.2 Chapman�睰olmogorov方程和状态的分类
4.3 极限定理
4.4 类之间的转移，赌徒破产问题，处在暂态的平均时间
4.5 分支过程
4.6 Markov链的应用
4.6.1 算法有效性的一个Markov链模型
4.6.2 对连贯的一个应用——一个具有连续状态空间的Markov链
4.6.3 表列的排序规则——移前一位规则的最佳性
4.7 时间可逆的Markov链
4.8 半Markov过程
习题
参考文献

第5章 连续时间的Markov链
5.1 引言
5.2 连续时间的Markov链
5.3 生灭过程
5.4 Kolmogorov微分方程
5.5 极限概率
5.6 时间可逆性
5.6.1 串联排队系统
5.6.2 随机群体模型
5.7 倒向链对排队论的应用
5.7.1 排队网络
5.7.2 Erlang消失公式
5.7.3 M/G/1共享处理系统
5.8 一致化
习题
参考文献

第6章 鞅
6.1 鞅
6.2 停时
6.3 鞅的Azuma不等式
6.4 下鞅，上鞅，鞅收敛定理
6.5 一个推广的Azuma不等式
习题
参考文献

第7章 随机徘徊
7.1 随机徘徊中的对偶性
7.2 有关可交换随机变量的一些注释
7.3 利用鞅来分析随机徘徊
7.4 应用于G/G/1排队系统与破产问题
7.4.1 G/G/1排队系统
7.4.2 破产问题
7.5 直线上的Blackwell定理
习题
参考文献

第8章 Brown 运动与其他Markov过程
8.1 引言与准备知识
8.2 击中时刻，最大随机变量，反正弦律
8.3 Brown运动的变种
8.3.1 在一点吸收的Brown 运动
8.3.2 在原点反射的Brown 运动
8.3.3 几何Brown 运动
8.3.4 积分Brown 运动
8.4 漂移Brown运动
8.5 向后与向前扩散方程
8.6 应用Kolmogorov方程得到极限分布
8.6.1 半Markov过程
8.6.2 M/G/1队列
8.6.3 保险理论中的一个破产问题
8.7 Markov散粒噪声过程
8.8 平稳过程
习题
参考文献

第9章 随机序关系
9.1 随机大于
9.2 耦合
9.2.1 生灭过程的随机单调性
9.2.2 Markov链中的指数收敛性
9.3 风险率排序与对计数过程的应用
9.4 似然比排序
9.5 随机地更多变
9.6 变动性排序的应用
9.6.1 G/G/1排队系统的比较
9.6.2 对更新过程的应用
9.6.3 对分支过程的应用
9.7 相伴随机变量
习题
参考文献

第10章 Poisson逼近
10.1 Brun筛法
10.2 给出Poisson逼近的误差界的Stein�睠hen方法
10.3 改善Poisson逼近
习题
参考文献
部分习题的解答
索引

前言/序言

统计学精品译丛：随机过程（原书第2版）图书简介 （请注意：根据您的要求，此简介将不包含《统计学精品译丛：随机过程（原书第2版）》的具体内容。以下内容将聚焦于该丛书系列本身的主题、价值、目标读者群体以及统计学领域中“随机过程”这一分支学科的普遍重要性、研究范畴和应用前景，以此来构建一个详尽的、符合学术书籍特点的背景介绍。） --- 统计学精品译丛：洞悉不确定性的科学前沿 统计学，作为一门研究如何从数据中提取有效信息、量化不确定性并指导决策的数学分支，其重要性在现代科学、工程、经济和社会科学领域中达到了前所未有的高度。数据的爆炸式增长与计算能力的飞速提升，使得对复杂系统进行精确建模和前瞻性分析成为可能。 “统计学精品译丛”系列正是在这一时代背景下应运而生。本译丛旨在系统性地引进国际统计学领域内最具权威性、原创性与影响力的经典教材和前沿专著，为国内的统计学研究者、高级教学人员、应用分析师以及对量化决策有深刻需求的专业人士，提供一个接轨世界顶尖学术水准的知识平台。 本译丛的选书标准极其严苛，所有入选作品均是历经时间检验的学术里程碑，它们不仅在理论深度上具有开创性，更在方法论的实用性和前瞻性上走在了学科前沿。我们致力于搭建一座连接全球前沿统计思想与本土学术实践的桥梁，确保读者能够接触到最纯正、最精炼的统计学智慧。 聚焦核心领域：对不确定性演化规律的深刻把握 在统计学的广阔图景中，某些特定的研究方向扮演着连接理论与动态现实系统的关键角色。其中，对随机过程（Stochastic Processes）的研究，无疑是理解和预测时间序列数据、自然界和工程系统中不断变化现象的基石。 随机过程理论是对一系列按时间（或空间）顺序排列的随机变量的数学描述。它超越了对单个随机事件或独立变量的分析，转而关注系统在时间维度上的动态演化路径。一个系统，无论其本质是金融市场上的股价波动、物理学中的布朗运动、通信网络中的数据包传输，还是生物学中的种群动态，其内部往往蕴含着无法完全预测的随机性。对这些随机性的规律进行数学刻画和分析，是现代量化科学的核心任务之一。 一个严谨的随机过程专著，通常会深入探讨以下几个关键的理论结构： 1. 马尔可夫链（Markov Chains）：作为随机过程中最基础也是最重要的工具之一，马尔可夫链描述了系统状态转移的特性，尤其强调了“无记忆性”——未来仅依赖于当前状态而非过去所有历史。这对于建模离散状态的动态系统至关重要。 2. 连续时间过程：这包括了对泊松过程（用于描述事件的随机发生率）、维纳过程或布朗运动（描述连续轨迹的随机游走）等核心模型的深入剖析。这些工具是金融工程和连续时间概率论的支柱。 3. 鞅论（Martingales）：作为概率论中的一个强有力工具，鞅论提供了一种分析公平博弈和条件期望的框架，其在统计推断和最优控制问题中具有无可替代的地位。 4. 平稳性与遍历性：这些概念探讨了系统的长期行为是否稳定，以及通过长时间观察能否代表系统的平均特性，这直接关系到实际数据分析的可信度。 目标读者与学术价值 本译丛中的每部作品，特别是涉及如随机过程这类高等主题的著作，都不仅仅是一本教材，更是一份深入研究的指引。它们的目标读者群体是： 概率论与统计学研究生及博士生：为他们提供构建坚实理论基础所需的严谨推导和全面覆盖。 高等数学和量化分析领域的教师：作为课程设置和学术前沿参考的权威资料。 金融工程师与量化策略师：理解衍生品定价、风险模型、高频交易背后的随机性数学基础。 运筹学与工业工程专家：对排队论、可靠性理论以及动态资源分配进行建模和优化。 物理、生物、信息科学研究人员：需要利用随机模型来描述和预测复杂、动态的自然或人工系统行为。 通过阅读本译丛中的高质量译著，读者将能够超越对现象的描述性分析，转而掌握解释和预测复杂世界底层概率机制的强大工具。 丛书特色：严谨、全面、与时俱进 “统计学精品译丛”系列秉持的理念是：一流的学术成果，必须配以一流的中文表达。 本系列丛书的翻译工作，均由国内在相关领域具有深厚造诣的资深学者和专家团队完成。他们不仅精通西方的统计学术语，更深刻理解其背后的数学逻辑与应用语境。翻译过程中，我们坚持对原著的严谨性、精确性和逻辑结构进行百分之百的忠实再现，同时力求译文流畅自然，符合中文学术规范。 对于随机过程这类数学抽象度极高的学科，确保符号系统的清晰一致性、定理证明链条的完整性，是翻译质量的生命线。本译丛确保了关键术语的标准化处理，使得读者在引用和讨论时能与国际学术界保持同步。 本译丛所收录的“原书第2版”版本，通常意味着原作者在吸收了自首版发布以来新的研究进展、修正了原有的疏漏或改进了教学组织结构的基础上进行的一次全面更新。这代表了该主题在特定时间点上最成熟、最权威的学术面貌。 本译丛的出版，旨在持续为中国统计学教育和研究注入新的活力，培养一批能够独立解决复杂量化问题的顶尖人才。我们相信，对这些统计学“精品”的系统学习，是通往现代数据科学和复杂系统分析领域的必经之路。

评分☆☆☆☆☆

我对概率统计领域的研究一直有着浓厚的兴趣，尤其是在处理那些具有内在随机性和动态演变特性的复杂系统时。这本书的出现，无疑为我提供了一个宝贵的知识源泉。它不仅仅是一本介绍随机过程基本概念的教科书，更是一份深入探索随机模型内在逻辑和强大应用潜力的指南。书中对各种随机过程的数学性质进行了严谨而深入的分析，例如，对布朗运动的详细阐述，不仅解释了其统计特性，还探讨了其在物理学、金融学等领域的广泛应用。此外，本书在对连续时间随机过程的讲解上也颇具匠心，例如，对泊松过程的引入和性质推导，以及其与指数分布和伽马分布的联系，都梳理得非常清晰。我尤其赞赏本书在介绍某些高级概念时，能够巧妙地将其与更基础的理论联系起来，帮助读者构建起一个完整的知识网络。对我而言，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思路和方法。每次阅读，都能从中学到新的东西，对随机过程的理解也更加深刻。

评分☆☆☆☆☆

这本书的质量简直令人惊叹，绝对是市面上难得一见的精品。从装帧设计到纸张印刷，都透露着严谨和用心。拿到书的那一刻，就被它厚重而又不失优雅的气质所吸引。内容方面，更是不用多说，深度和广度都做得非常出色。作为一个对随机过程有着长期研究和浓厚兴趣的学者，我一直在寻找一本能够系统性梳理这一领域经典理论并兼顾前沿发展的著作。这本书恰好满足了我的需求。作者在叙述上逻辑严谨，条理清晰，无论是对于初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获得深刻的启发。书中对马尔可夫链的讲解，无论是离散时间还是连续时间，都做得非常透彻，各种状态转移、平稳分布等概念都解释得鞭辟入里。而且，书中还涵盖了更高级的主题，如随机微分方程、伊藤引理等，这些都是现代金融建模中不可或缺的工具。我发现，通过阅读这本书，我不仅加深了对现有理论的理解，还对一些新的研究方向有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对量化金融领域充满热情的初学者，我一直在寻找一本能够系统性地构建我 Stochastic Processes 知识体系的优秀教材。在翻阅了市面上多本相关书籍后，我最终被这套《统计学精品译丛：随机过程（原书第2版）》深深吸引。虽然这本书的定价相对较高，但我认为它绝对物超所值。这本书的排版精美，语言流畅，即使是对初学者来说，许多复杂的概念也能被清晰地阐释。书中大量的示例和练习题，涵盖了从基础的概率论到更高级的马尔可夫链、泊松过程等内容，为我提供了一个循序渐进的学习路径。我尤其欣赏的是，作者在解释理论的同时，并没有忽略其在实际应用中的重要性。书中穿插的许多案例分析，让我能够直观地理解抽象的数学模型是如何被用来解决现实世界中的问题的，例如金融市场的风险管理、排队理论在服务系统优化中的应用等等。这种理论与实践相结合的讲解方式，极大地激发了我学习的兴趣和动力。我深信，通过深入研读这本书，我将能够为未来在金融工程、数据科学等领域的研究和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数学系攻读博士的学生，我对精细的数学推导和严谨的理论构建有着近乎苛刻的要求。这本书无疑达到了我心目中的高标准。作者在理论的阐述上，绝不回避数学上的细节，每一条定理、每一个公式的推导都清晰而完整，这对于我这样的研究者来说是至关重要的。例如，本书对鞅理论的介绍，就包含了很多我之前未曾深入了解过的细节，包括各种强大的收敛定理和分解定理，这些都是理解更复杂随机模型的基础。书中对停时、期望以及各种鞅性质的深入探讨，为我在研究中提供了坚实的理论支撑。此外，书中对随机积分的讲解，特别是伊藤积分的构造和性质，也是非常深入和详实的，这对我理解金融数学中的很多模型非常有帮助。这本书的参考文献也十分丰富，为我进一步扩展阅读提供了宝贵的线索。总之，这是一本能够经受住严谨学术审视的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数据分析和建模有着极高热情的行业从业者，过去在工作中经常会遇到需要处理时间序列数据和预测未来趋势的问题。在学习过程中，我尝试了多本不同类型的教材，但往往感觉缺乏系统性和深度。《统计学精品译丛：随机过程（原书第2版）》这本书彻底改变了我的看法。它以非常严谨的数学语言，深入浅出地介绍了随机过程的各种理论和模型，让我对时间序列数据背后的随机性有了更深刻的理解。书中的案例分析让我能够将抽象的数学概念与实际业务场景联系起来，例如，利用泊松过程来预测客户的到访频率，或者使用马尔可夫链来模拟用户在不同产品间的转移行为。这些都极大地提升了我解决实际问题的能力。这本书的另一个亮点是其对不同随机过程的比较分析，能够帮助我根据具体问题选择最合适的模型。我相信，这本书将成为我职业生涯中不可多得的得力助手，帮助我不断提升自己的数据分析和建模水平。

评分☆☆☆☆☆

好好研究数学，慢慢看 评价拿豆豆

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书是好书...就是太贵了...

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很好，希望一切都好。

评分☆☆☆☆☆

经典教材，值得信赖

评分☆☆☆☆☆

译者是随机过程的专家，英文版又是名著，总的来说是不错的！！随机过程(Stochastic Process)是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论与其他数学分支如位势论、微分方程、力学及复变函数论等有密切的联系，是在自然科学、工程科学及社会科学各领域研究随机现象的重要工具。随机过程论目前已得到广泛的应用，在诸如天气预报、统计物理、天体物理、运筹决策、经济数学、安全科学、人口理论、可靠性及计算机科学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。

评分☆☆☆☆☆

京东送货快，包装完整，点赞，比较满意

评分☆☆☆☆☆

买过第一版，这次买的和之前的比较，目录一样，到时比较一下内容

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