應用隨機過程 概率模型導論（英文版 第11版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 羅斯（Sheldon M.Ross） 著

圖書標籤:

• 隨機過程
• 概率模型
• 應用概率
• 排隊論
• 仿真
• 馬爾可夫鏈
• 布朗運動
• 隨機微分方程
• 統計推斷
• 通信理論

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115384744

版次：1

商品編碼：11657088

包裝：平裝

叢書名： 圖靈原版數學·統計學係列

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：767

編輯推薦

《應用隨機過程 概率模型導論》是國際知名統計學傢Sheldon M. Ross所著的關於基礎概率理論和隨機過程的經典教材，被加州大學伯剋利分校、哥倫比亞大學、普度大學、密歇根大學、俄勒岡州立大學、華盛頓大學等眾多國外知名大學所采用。
與其他隨機過程教材相比，本書非常強調實踐性，內含極其豐富的例子和習題，涵蓋瞭眾多學科的各種應用。作者富於啓發而又不失嚴密性的敘述方式，有助於使讀者建立概率思維方式，培養對概率理論、隨機過程的直觀感覺。對那些需要將概率理論應用於精算學、計算機科學、管理學和社會科學的讀者而言，本書是一本極好的教材或參考書。
第11版新增大量例子和習題，還對連續時間的馬爾可夫鏈、漂移布朗運動等內容做瞭修訂，更加注重強化讀者的概率直觀。

內容簡介

　　《應用隨機過程 概率模型導論（英文版 第11版）》是一部經典的隨機過程著作，敘述深入淺齣、涉及麵廣。主要內容有隨機變量、條件期望、馬爾可夫鏈、指數分布、泊鬆過程、平穩過程、更新理論及排隊論等，也包括瞭隨機過程在物理、生物、運籌、網絡、遺傳、經濟、保險、金融及可靠性中的應用。特彆是有關隨機模擬的內容，給隨機係統運行的模擬計算提供瞭有力的工具。最新版還增加瞭不帶左跳的隨機徘徊和生滅排隊模型等內容。本書約有700道習題，其中帶星號的習題還提供瞭解答。

　　《應用隨機過程 概率模型導論（英文版 第11版）》可作為概率論與數理統計、計算機科學、保險學、物理學、社會科學、生命科學、管理科學與工程學等專業隨機過程基礎課教材。

作者簡介

　　Sheldon M. Ross，國際知名概率與統計學傢，南加州大學工業工程與運籌係係主任。1968年博士畢業於斯坦福大學統計係，曾在加州大學伯剋利分校任教多年。研究領域包括：隨機模型、仿真模擬、統計分析、金融數學等。Ross教授著述頗豐，他的多種暢銷數學和統計教材均産生瞭世界性的影響，如《概率論基礎教程（第8版）》等。

內頁插圖

精彩書評

　　★本書的一大特色是實例豐富，內容涉及多個學科，尤其是精算學……相信任何有上進心的讀者都會對此愛不釋手。”
　　——JeanLeMaire，賓夕法尼亞大學沃頓商學院

　　★“書中的例子和習題非常齣色，作者不僅提供瞭非常基本的例子，以闡述基礎概念和公式，還從盡可能多的學科中提煉齣許多較高級的實例，極具參考價值。”
　　——MattCarlton，加州州立理工大學（CalPoly）

目錄

1IntroductiontoProbabilityTheory
1.1Introduction
1.2SampleSpaceandEvents
1.3ProbabilitiesDefinedonEvents
1.4ConditionalProbabilities
1.5IndependentEvents
1.6Bayes'Formula
Exercises
References
2RandomVariables
2.1RandomVariables
2.2DiscreteRandomVariables
2.2.1TheBernoulliRandomVariable
2.2.2TheBinomialRandomVariable
2.2.3TheGeometricRandomVariable
2.2.4ThePoissonRandomVariable
2.3ContinuousRandomVariables
2.3.1TheUniformRandomVariable
2.3.2ExponentialRandomVariables
2.3.3GammaRandomVariables
2.3.4NormalRandomVariables
2.4ExpectationofaRandomVariable
2.4.1TheDiscreteCase
2.4.2TheContinuousCase
2.4.3ExpectationofaFunctionofaRandomVariable
2.5JointlyDistributedRandomVariables
2.5.1JointDistributionFunctions
2.5.2IndependentRandomVariables
2.5.3CovarianceandVarianceofSumsofRandomVariables
2.5.4JointProbabilityDistributionofFunctionsofRandomVariables
2.6MomentGeneratingFunctions
2.6.1TheJointDistributionoftheSampleMeanandSampleVariancefromaNormalPopulation
2.7TheDistributionoftheNumberofEventsthatOccur
2.8LimitTheorems
2.9StochasticProcesses
Exercises
References
3ConditionalProbabilityandConditionalExpectation
3.1Introduction
3.2TheDiscreteCase
3.3TheContinuousCase
3.4ComputingExpectationsbyConditioning
3.4.1ComputingVariancesbyConditioning
3.5ComputingProbabilitiesbyConditioning
3.6SomeApplications
3.6.1AListModel
3.6.2ARandomGraph
3.6.3UniformPriors,Polya'sUrnModel,andBose-EinsteinStatistics
3.6.4MeanTimeforPatterns
3.6.5Thek-RecordValuesofDiscreteRandomVariables
3.6.6LeftSkipFreeRandomWalks
3.7AnIdentityforCompoundRandomVariables
3.7.1PoissonCompoundingDistribution
3.7.2BinomialCompoundingDistribution
3.7.3ACompoundingDistributionRelatedtotheNegativeBinomial
Exercises
4MarkovChains
4.1Introduction
4.2Chapman-KolmogorovEquations
4.3ClassificationofStates
4.4Long-RunProportionsandLimitingProbabilities
4.4.1LimitingProbabilities
4.5SomeApplications
4.5.1TheGambler'sRuinProblem
4.5.2AModelforAlgorithmicEfficiency
4.5.3UsingaRandomWalktoAnalyzeaProbabilisticAlgorithmfortheSatisfiabilityProblem
4.6MeanTimeSpentinTransientStates
4.7BranchingProcesses
4.8TimeReversibleMarkovChains
4.9MarkovChainMonteCarloMethods
4.10MarkovDecisionProcesses
4.11HiddenMarkovChains
4.11.1PredictingtheStates
Exercises
References
5TheExponentialDistributionandthePoissonProcess
5.1Introduction
5.2TheExponentialDistribution
5.2.1Definition
5.2.2PropertiesoftheExponentialDistribution
5.2.3FurtherPropertiesoftheExponentialDistribution
5.2.4ConvolutionsofExponentialRandomVariables
5.3ThePoissonProcess
5.3.1CountingProcesses
5.3.2DefinitionofthePoissonProcess
5.3.3InterarrivalandWaitingTimeDistributions
5.3.4FurtherPropertiesofPoissonProcesses
5.3.5ConditionalDistributionoftheArrivalTimes
5.3.6EstimatingSoftwareReliability
5.4GeneralizationsofthePoissonProcess
5.4.1NonhomogeneousPoissonProcess
5.4.2CompoundPoissonProcess
5.4.3ConditionalorMixedPoissonProcesses
5.5RandomIntensityFunctionsandHawkesProcesses
Exercises
References
6Continuous-TimeMarkovChains
6.1Introduction
6.2Continuous-TimeMarkovChains
6.3BirthandDeathProcesses
6.4TheTransitionProbabilityFunctionPij(t)
6.5LimitingProbabilities
6.6TimeReversibility
6.7TheReversedChain
6.8Uniformization
6.9ComputingtheTransitionProbabilities
Exercises
References
7RenewalTheoryandItsApplications
7.1Introduction
7.2DistributionofN(t)
7.3LimitTheoremsandTheirApplications
7.4RenewalRewardProcesses
7.5RegenerativeProcesses
7.5.1AlternatingRenewalProcesses
7.6Semi-MarkovProcesses
7.7TheInspectionParadox
7.8ComputingtheRenewalFunction
7.9ApplicationstoPatterns
7.9.1PatternsofDiscreteRandomVariables
7.9.2TheExpectedTimetoaMaximalRunofDistinctValues
7.9.3IncreasingRunsofContinuousRandomVariables
7.10TheInsuranceRuinProblem
Exercises
References
8QueueingTheory
8.1Introduction
8.2Preliminaries
8.2.1CostEquations
8.2.2Steady-StateProbabilities
8.3ExponentialModels
8.3.1ASingle-ServerExponentialQueueingSystem
8.3.2ASingle-ServerExponentialQueueingSystemHavingFiniteCapacity
8.3.3BirthandDeathQueueingModels
8.3.4AShoeShineShop
8.3.5AQueueingSystemwithBulkService
8.4NetworkofQueues
8.4.1OpenSystems
8.4.2ClosedSystems
8.5TheSystemM/G/
8.5.1Preliminaries:WorkandAnotherCostIdentity
8.5.2ApplicationofWorktoM/G/
8.5.3BusyPeriods
8.6VariationsontheM/G/
8.6.1TheM/G/1withRandom-SizedBatchArrivals
8.6.2PriorityQueues
8.6.3AnM/G/1OptimizationExample
8.6.4TheM/G/1QueuewithServerBreakdown
8.7TheModelG/M/
8.7.1TheG/M/1BusyandIdlePeriods
8.8AFiniteSourceModel
8.9MultiserverQueues
8.9.1Erlang'sLossSystem
8.9.2TheM/M/kQueue
8.9.3TheG/M/kQueue
8.9.4TheM/G/kQueue
Exercises
References
9ReliabilityTheory
9.1Introduction
9.2StructureFunctions
9.2.MinimalPathandMinimalCutSets
9.3ReliabilityofSystemsofIndependentComponents
9.4BoundsontheReliabilityFunction
9.4.1MethodofInclusionandExclusion
9.4.2SecondMethodforObtainingBoundsonr(p)
9.5SystemLifeasaFunctionofComponentLives
9.6ExpectedSystemLifetime
9.6.1AnUpperBoundontheExpectedLifeofaParallelSystem
9.7SystemswithRepair
9.7.1ASeriesModelwithSuspendedAnimation
Exercises
References
10BrownianMotionandStationaryProcesses
10.1BrownianMotion
10.2HittingTimes,MaximumVariable,andtheGambler'sRuinProblem
10.3VariationsonBrownianMotion
10.3.1BrownianMotionwithDrift
10.3.2GeometricBrownianMotion
10.4PricingStockOptions
10.4.1AnExampleinOptionsPricing
10.4.2TheArbitrageTheorem
10.4.3TheBlack-ScholesOptionPricingFormula
10.5TheMaximumofBrownianMotionwithDrift
10.6WhiteNoise
10.7GaussianProcesses
10.8StationaryandWeaklyStationaryProcesses
10.9HarmonicAnalysisofWeaklyStationaryProcesses
Exercises
References
11Simulation
11.1Introduction
11.2GeneralTechniquesforSimulatingContinuousRandomVariables
11.2.1TheInverseTransformationMethod
11.2.2TheRejectionMethod
11.2.TheHazardRateMethod
11.3SpecialTechniquesforSimulatingContinuousRandomVariables
11.3.1TheNormalDistribution
11.3.2TheGammaDistribution
11.3.3TheChi-SquaredDistribution
11.3.4TheBeta(n,m)Distribution
11.3.5TheExponentialDistribution-TheVonNeumannAlgorithm
11.4SimulatingfromDiscreteDistributions
11.4.1TheAliasMethod
11.5StochasticProcesses
11.5.1SimulatingaNonhomogeneousPoissonProcess
11.5.2SimulatingaTwo-DimensionalPoissonProcess
11.6VarianceReductionTechniques
11.6.1UseofAntitheticVariables
11.6.2VarianceReductionbyConditioning
11.6.3ControlVariates
11.6.4ImportanceSampling
11.7DeterminingtheNumberofRuns
11.8GeneratingfromtheStationaryDistributionofaMarkovChain
11.8.1CouplingfromthePast
11.8.2AnotherApproach
Exercises
References
Appendix:SolutionstoStarredExercises
Index

前言/序言

好的，這是一份關於一本名為《應用隨機過程 概率模型導論（英文版 第11版）》的圖書的詳細簡介，內容不包含該書本身的信息，但旨在描述一本可能具有相似主題範圍、但內容截然不同的書籍： --- 《現代統計推斷與數據科學：理論基礎與前沿方法》 圖書簡介 本書深入探討瞭現代統計學與快速發展的計算數據科學交匯的前沿領域。它不僅僅是一本關於傳統概率論或隨機過程的教科書，而是聚焦於如何利用嚴謹的數學框架來處理和解釋大規模、高維度數據集的實際挑戰。全書分為三個核心部分，係統地構建瞭從基礎理論到復雜應用的全景圖景。 第一部分：統計推斷的理論基石 本部分首先為讀者奠定瞭堅實的統計學基礎，著重於參數估計、假設檢驗以及模型選擇的理論依據。不同於側重於特定隨機過程建模（如馬爾可夫鏈或泊鬆過程）的傳統教材，本書將重點放在漸近理論和大樣本性質上。 我們詳細闡述瞭基於最大似然估計（MLE）的性質，包括其一緻性、漸近正態性和有效性。隨後，引入瞭更具魯棒性的M估計和廣義綫性模型（GLM）的框架，特彆是針對分布不滿足標準正態性假設的數據集。對於假設檢驗，本書不僅涵蓋瞭經典的似然比檢驗，還深入探討瞭貝葉斯因子（Bayes Factors）的計算及其在信息量度量中的作用。此外，還專門設置瞭一章來討論非參數統計推斷的基礎，如核密度估計（KDE）的收斂速度與帶寬選擇，為處理沒有明確結構的數據集提供瞭工具。 第二部分：高維數據與維度縮減 隨著數據維度呈指數級增長，傳統的統計方法麵臨“維度災難”。本部分的核心目標是提供處理高維數據的有效策略和理論支持。 我們將綫性模型的擴展——正則化方法——作為核心內容之一。詳細分析瞭嶺迴歸（Ridge Regression）和Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）的數學機製、偏差-方差權衡以及它們在特徵選擇中的能力。對於Lasso，我們深入探討瞭其稀疏性産生的條件，包括Oracle性質的證明。在非綫性維度縮減方麵，本書詳細介紹瞭主成分分析（PCA）的譜理論基礎，並將其與更現代的流形學習技術（如Isomap和t-SNE的理論前提）進行瞭對比，強調瞭在不同數據結構下選擇閤適降維方法的原則。 數據降維的理論部分還涵蓋瞭因子分析（Factor Analysis），用以揭示潛在的、不可觀測的因素結構，這對於金融時間序列的因子模型構建尤為重要。 第三部分：現代計算方法與機器學習的統計視角 本書的最後一部分是連接傳統統計學與現代機器學習算法的橋梁。我們不將機器學習視為一個獨立的領域，而是將其置於統計建模的框架下進行審視。 我們將重點分析交叉驗證（Cross-Validation）的理論基礎，包括留一法（LOOCV）的漸近性質以及K摺交叉驗證的偏差估計。在模型評估方麵，本書超越瞭簡單的$R^2$，詳細介紹瞭信息準則（AIC、BIC）的推導，並引入瞭更適應復雜模型和高維環境的修正準則。 在算法層麵，本書對集成學習方法（Ensemble Methods）的統計有效性進行瞭剖析。我們詳細介紹瞭提升（Boosting）算法，特彆是AdaBoost和梯度提升機（GBM）的理論收斂率，並從統計學習理論的角度解釋瞭Bagging（如隨機森林）如何通過降低方差來實現更穩健的預測。 此外，本書還專門闢章節介紹瞭現代統計計算中的重要工具：MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法。雖然本書不專注於隨機過程的構建，但MCMC作為貝葉斯推斷的計算核心，其理論背景（如Metropolis-Hastings算法的遍曆性和收斂性）是現代數據分析不可或缺的一部分。 目標讀者 本書適閤於研究生階段（碩士和博士）的高級統計學、應用數學、計算機科學以及工程專業的學生。它也為需要深入理解現代數據分析方法背後的數學原理的從業數據科學傢和量化分析師提供瞭堅實的理論支撐。讀者應具備紮實的微積分、綫性代數和基礎概率論知識。本書的編寫風格旨在平衡理論的嚴謹性與實際應用的指導性。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本《應用隨機過程：概率模型導論》（英文版，第11版）真是讓我驚喜連連，完全超齣瞭我最初的期待。作為一名在統計學領域摸爬滾打瞭多年的研究生，我見過不少關於隨機過程的教材，但這本書的獨特之處在於它將理論的深度與實際應用的廣度完美結閤。作者在梳理經典理論框架的同時，並沒有將數學推導過程堆砌得令人望而卻步，而是巧妙地通過大量的真實世界案例來引齣和闡釋概念，讓我能夠更直觀地理解那些抽象的數學公式背後的意義。無論是金融市場的風險建模，還是通信網絡中的排隊論問題，抑或是生物係統中物種的演化，書中都給齣瞭細緻入微的分析。我尤其欣賞的是，每一章節的結尾都附有精心設計的練習題，這些題目難度適中，既有鞏固基礎的概念性問題，也有需要一定思考和計算的應用性挑戰，極大地幫助我鞏固瞭所學知識。而且，書中的圖錶和可視化呈現也做得非常齣色，清晰地展示瞭隨機過程的動態變化，讓那些原本枯燥的概率分布和馬爾可夫鏈躍遷變得生動起來。總而言之，這本書是那種讀完後你會覺得腦海中清晰瞭很多，對隨機過程的理解也上升瞭一個颱階的教材。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在工程領域工作的資深工程師，我對於《應用隨機過程：概率模型導論》（英文版，第11版）這本書的實用性感到由衷的欽佩。在實際工作中，我們經常會遇到各種不確定性問題，比如設備故障的預測、交通流量的模擬、信號的乾擾等等，這些都屬於隨機過程的範疇。這本書恰恰為我們提供瞭解決這些問題的強大工具和理論基礎。作者在書中詳細介紹瞭各種適用於工程領域的概率模型，並提供瞭大量的算法和仿真方法。我特彆贊賞的是，書中對於如何將這些模型應用於實際問題的分析和決策，給齣瞭非常具體的指導。例如，在介紹排隊論模型時，作者不僅講解瞭M/M/1模型，還深入討論瞭帶有多個服務颱、有限緩衝隊列等更復雜的場景，並給齣瞭計算係統性能指標（如平均等待時間、隊列長度）的詳細步驟。這對於我們優化資源配置、提高係統效率至關重要。此外，書中對於一些高級主題，如隱馬爾可夫模型（HMM）和粒子濾波（Particle Filter）的介紹，也讓我受益匪淺，這些技術在模式識彆、目標跟蹤等領域有著廣泛的應用。這本書不愧是“應用”隨機過程的導論，它真正做到瞭將理論與實踐緊密聯係，是工程師們案頭必備的參考書。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對理論數學充滿熱情的學生，我在閱讀《應用隨機過程：概率模型導論》（英文版，第11版）這本書時，感受到瞭前所未有的學術探索的樂趣。作者在保持嚴謹的數學錶述的同時，又為我們展現瞭一個充滿活力的隨機世界。我特彆欣賞的是，這本書在概念的引入上，總是能夠從最基本、最核心的定義齣發，然後逐步深入到更復雜的定理和證明。例如，在講解條件期望時，作者從概率的定義齣發，一步步推導齣期望的性質，並最終將其推廣到隨機變量的函數，讓我對這個看似基礎的概念有瞭全新的認識。書中對於一些關鍵的隨機過程，如維納過程、泊鬆過程、馬爾可夫鏈等，都有非常詳盡和深入的論述，不僅給齣瞭它們的定義和性質，還探討瞭它們之間的聯係以及在不同數學分支中的應用。我尤其喜歡書中的一些“理論探索”部分，作者在這裏會引導讀者思考一些更深層次的問題，比如隨機過程的收斂性、遍曆性等，這極大地激發瞭我對隨機過程理論的進一步研究興趣。這本書的參考文獻也做得非常紮實，為我提供瞭深入學習的寶貴資源，讓我能夠找到更多相關的研究文獻。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，對於《應用隨機過程：概率模型導論》（英文版，第11版）這本書，我從一個完全初學者的角度體驗到瞭一種前所未有的學習樂趣。起初，我對於“隨機過程”這個概念感到有些畏懼，總覺得它離我的生活很遙遠，充滿瞭復雜的數學公式。然而，這本書的語言風格極其友好，作者循序漸進地引導我進入這個領域。他沒有一開始就拋齣大量高深的定義，而是從一些非常生活化的例子入手，比如拋硬幣的序列、下雨的概率等，讓我逐漸認識到隨機性在我們日常生活中無處不在。隨著閱讀的深入，作者 introduc 瞭各種各樣的概率模型，比如泊鬆過程、馬爾可夫鏈等等，並且在講解時，總是會用非常形象的比喻來輔助理解。我印象深刻的是，在介紹泊鬆過程時，作者用瞭“顧客到達商店”的例子，將每分鍾到達顧客的數量與泊鬆分布聯係起來，讓我一下子就明白瞭泊鬆過程的含義。這本書的結構也非常清晰，每一章都圍繞一個核心主題展開，並且知識點之間的過渡自然流暢，不會讓人感到突兀。我最喜歡的部分是，作者在講解完一個模型後，總會給齣一係列“思考題”，這些問題不是要求計算，而是鼓勵你去思考模型的局限性以及可以拓展的方嚮，這培養瞭我獨立思考和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，在翻閱《應用隨機過程：概率模型導論》（英文版，第11版）這本書之前，我對隨機過程的理解僅停留在教科書上那些枯燥的公式和定理。但這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的認知。作者以一種極其精妙的方式，將抽象的數學概念與生動的現實世界聯係起來。我尤其喜歡作者在引入新概念時所采用的“問題驅動”的學習方式。比如，在介紹布朗運動時，他並沒有直接給齣定義，而是先描繪瞭微粒在液體中不規則運動的景象，然後引齣與之相關的隨機微分方程，這纔是我第一次真正感受到數學是如何精妙地描述自然現象的。書中涵蓋的案例也非常廣泛，從金融建模中的期權定價，到物理學中的粒子擴散，再到計算機科學中的算法分析，都給齣瞭詳實的論述。讓我印象深刻的是，作者在講解馬爾可夫鏈時，不僅僅關注理論推導，還花瞭相當大的篇幅來討論不同類型的馬爾可夫鏈（離散時間、連續時間，齊次、非齊次）以及它們在不同領域的應用，並配以大量的圖示，使得概念更加直觀易懂。這本書的語言風格非常典雅，讀起來有一種沉浸式的體驗，仿佛置身於一個知識的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

好厚一本書。。。。

評分☆☆☆☆☆

“沒有人能說你會不會死在我們前頭，”我迴答。“預測不祥是不對的。我們要希望在我們任何人死去之前還有好多好多年要過：主人還年輕，我也還強壯，還不到四十五歲。我母親活到八十，直到最後還是個活潑的女人。假定林惇先生能活到六十，小姐，那比你活過的年紀還多得多呢。把一個災難提前二十年來哀悼不是很愚蠢的嗎？”

評分☆☆☆☆☆

很好，英文的

評分☆☆☆☆☆

京東買東西最實惠可靠，發貨快，服務好~最近買瞭好幾韆的東西瞭一如既往的支持~~大贊??

評分☆☆☆☆☆

凱蒂嚮著這朵在土洞中顫抖著的孤寂的花呆望瞭很久，最後迴答——“不，我不要碰它：它看著很憂鬱呢，是不是，艾倫？”

評分☆☆☆☆☆

活動購入，留著慢慢看吧

評分☆☆☆☆☆

good!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

評分☆☆☆☆☆

這本是影印英文版的，較易懂。而國內的譯版則存在部分拗口不通地方。

評分☆☆☆☆☆

商品收到瞭，是正品，包裝很好，運送過來也沒有磕碰，價格也不錯，配送速度 給力，下次還來買，推薦給大傢哦~~