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<p>坛子上的下载都要钱~实在是太贵~终于从国外网站上找到了免费下载的~给大家分享</p><p>Introdution to probability model 应用随机过程：概率模型导论</p><div class="renwu_right">Sheldon M. 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Introduction to Probability Models(《应用随机过程：概率模型导论》)，A First Course in Probability(《概率论墓础教程》)等(均由人民邮电出版社出版)。</div><div class="renwu_right"></div><div class="renwu_right">美国加利福尼亚大学伯克莱分校应用概率专家，著名教授S.M.Ross所写的“随机过程”一书恰好满足我国广大应用和理论等各方面读者的需要。十五年来，该书已经被美国的许多著名大学选为包括统计专业在内的各领域的研究生(和本科生)的教科书，是一本公认的优秀的教材，受到各方面的好评。这本书不需要测度论及高深的数学知识。微积分和初等概率论的知识对于学会本书是足够的。尽管如此，该书在第一章还是介绍了虽然不很深，但是很重要的基础知识，给予那些离开课堂较久或手头缺乏概率论参考书的读者以不少方便。该书以应用为导引但又绝不回避重要的理论概念和数学推导，以加深对问题的理解。该书的内容包括泊松过程，更新理论，马尔可夫链，随机游动与鞅和随机序关系等常用的随机过程。所有过程都具有实际背景。选材宽窄及深度都很合适，为进一步的应用或理论研究打下了可靠的基础。 <p>　　除了在取材和内容深浅方面的特点之外，该书在写作中体现了一个概率论大师对随机过程本质的透彻的理解。这体现在该书以浅显易懂的直观方式，由浅入深地以颇具函默的概率论观点而不是以枯燥的纯数学的分析方式透彻地揭示了各种复杂概念的本质。这种论述方式，对于即使是纯数学的研究生，也有不可估量的好处。 </p><p>　　该书的大量例子和习题，除了其中作为熟悉理论的练习之外，力图以应用作为背景。既深刻又能引起读者兴趣。这对于学好这一门课程起着十分重要的作用。在该书的后面，还附有一些习题选解和答案，可作为内容的延伸和帮助，给读者以方便。 <br/> <br/>【目录信息】<br/>1.Introduction to Probability Theory <br/>1.1.Introduction <br/>1.2.Sample Space and Events <br/>1.3.Probabilities Defined on Events<br/>1.4.Conditional Probabilities <br/>1.5.Independent Events <br/>1.6.Bayes\' Formula <br/>Exercises <br/>References<br/>2.Random Variables <br/>2.1.Random Variables <br/>2.2.Discrete Random Variables<br/>2.3.Continuous Random Variables<br/>2.4.Expectation of a Random Variable<br/>2.5.Jointly Distributed Random Variables <br/>2.6.Moment Generating Functions <br/>2.7.Limit Theorems <br/>2.8.Stochastic Processes <br/>Exercises <br/>References<br/>3.Conditional Probability and Conditional Expectation<br/>3.1.Introduction <br/>3.2.The Discrete Case <br/>3.3.The Continuous Case <br/>3.4.Computing Expectations by Conditioning <br/>3.5.Computing Probabilities by Conditioning <br/>3.6.Some Applications<br/>3.7.An Identity for Compound Random Variables<br/>Exercises <br/>4.Markov Chains <br/>4.1.Introduction <br/>4.2.Chapman-Kolmogorov Equations <br/>4.3.Classification of States<br/>4.4.Limiting Probabilities<br/>4.5.Some Applications<br/>4.6.Mean Time Spent in Transient States<br/>4.7.Branching Processes<br/>4.8.Time Reversible Markov Chains <br/>4.9.Markov Chain Monte Carlo Methods <br/>4.10.Markov Decision Processes <br/>4.11.Hidden Markov Chains <br/>Exercises<br/>References <br/>5.The Exponential Distribution and the Poisson Process <br/>5.1.Introduction <br/>5.2.The Exponential Distribution <br/>5.3.The Poisson Process <br/>5.4.Generalizations of the Poisson Process<br/>Exercises <br/>References<br/>6.Continuous-Time Markov Chains<br/>7.Renewal Theory and Its Applications<br/>8.Queueing Theory <br/>9.Reliability Theory <br/>10.Brownian Motion and Stationary Processes <br/>11.Simulation <br/>Appendix: Solutions to Starred Exercises<br/>Index</p></div> 287887.rar (3.24 MB) 本附件包括：

• Introduction to Probability Models 0125980620.pdf

2009-1-21 16:31:00 上传

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<br/>

[此贴子已经被作者于2009-1-21 16:32:08编辑过]

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关键词：应用随机过程 随机过程 免费分享 introduction Applications 斯坦福大学 国外网站 统计学 伯克利 概率论

没什么新鲜内容

Thank you LZ. This is a classic book and is widely used. Can I ask on which website LZ find the book?

谢谢了。很好的一本书。

好人 谢谢

<p>谢谢了！不管能不能完全下载下来！都要说你是一个大好人！</p><p>新春快乐！</p>

下载下来了，还很快！我想引用书中关于Brown运动与随机过程那部分，以示感谢！

Thank you.

<p>能分享</p><p>很好</p>

谢谢楼主