Introduction to Probability Models, Eighth Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Introduction to Probability Models, 8th Edition, continues to introduce and inspire readers to the art of applying probability theory to phenomena in fields such as engineering, computer science, management and actuarial science, the physical and social sciences, and operations research. Now revised and updated, this best-selling book retains its hallmark intuitive, lively writing style, captivating introduction to applications from diverse disciplines, and plentiful exercises and worked-out examples.
The 8th Edition includes five new sections and numerous new examples and exercises, many of which focus on strategies applicable in risk industries such as insurance or actuarial work.
The five new sections include:
* Section 3.6.4 presents an elementary approach, using only conditional expectation, for computing the expected time until a sequence of independent and identically distributed random variables produce a specified pattern.
* Section 3.6.5 derives an identity involving compound Poisson random variables and then uses it to obtain an elegant recursive formula for the probabilities of compound Poisson random variables whose incremental increases are nonnegative and integer valued
* Section 5.4.3 is concerned with a conditional Poisson process, a type of process that is widely applicable in the risk industries
* Section 7.10 presents a derivation of and a new characterization for the classical insurance ruin probability.
* Section 11.8 presents a simulation procedure known as coupling from the past; its use enables one to exactly generate the value of a random variable whose distribution is that of the stationary distribution of a given Markov chain, even in cases where the stationary distribution cannot itself be explicitly determined.
Other Academic Press books by Sheldon Ross:
Simulation 3rd Ed., ISBN:0-12-598053-1
Probability Models for Computer Science, ISBN 0-12-598051-5
Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 2nd Ed., ISBN: 0-12-598472-3
* Classic text by best-selling author
* Continues the tradition of expository excellence
* Contains compulsory material for Exam 3 of the
Society of Actuaries
作者简介
目录信息
读后感
书中的例子很多，容易理解，数学书能够做到这一步就非常好了。这本书还是北美精算师考试的推荐教材。翻译的不大认真，条件状语从句在翻译时没有提前，没有英语语法基础的会读着比较混沌。建议看不大明白的去原版
评分拿来当markov chain 用 还不错。不过ross的东东 有的很wordy。跟其它书对着看更好
评分拿来当markov chain 用 还不错。不过ross的东东 有的很wordy。跟其它书对着看更好
评分虽说数学书的好坏一个方面要看其例题 但这里的例题实在是太全了 从保险到计算机，很难想象仅凭数学知识能理解这本书的内容 明显是ROSS那本随机过程的一个扩充本 我敢说 谁把这书弄透 那本科概率论与随机过程就算是无敌了～ ～～～ 总之 是本好书
评分本书作为随即过程的入门教材，结合概率模型进行理解，很好。不过不是想国内偏理论的书从测度论和空间严格开写。而是把重点放在了概念和解释概念上，实用。所以书中有大量的例子，这也是国外书的一大特点，易懂，但不简单。Ross的这些方面的书都比较经典。PS：书中好多例子是关...
用户评价
初次翻开《Introduction to Probability Models, Eighth Edition》，我的第一印象是它那精炼而又不失严谨的语言风格。作者在处理复杂概念时，总是能够找到最恰当的词汇来精准地描述，使得那些看似艰深的数学原理，在经过作者的梳理后，变得清晰可见。我特别欣赏的是书中例题的设计，它们不仅仅是为了验证理论，更是为了引导读者去思考问题，去理解模型背后的逻辑和直觉。很多时候，我在学习其他教材时，会因为概念过于抽象而感到困惑，但在这本书中，我发现自己能够通过作者精心设计的例子，一步步地将抽象的概念具象化。例如，在介绍条件概率和贝叶斯定理时，作者并没有仅仅给出公式，而是通过一系列生动的生活化场景，比如医疗诊断、天气预报等，来解释这些概念的实际意义和应用。这让我觉得学习概率论不再是一件枯燥的事情，而更像是在探索一个充满智慧的逻辑世界。这本书的结构也十分合理，从最基础的概率概念出发，逐步深入到各种重要的概率模型，每一章都建立在前一章的基础上，形成一个完整的知识体系。这种循序渐进的学习方式，对于像我这样需要系统性学习的读者来说，是至关重要的。我预感，这本书将会成为我在概率统计领域最得力的助手，伴随我度过学习和研究的漫长时光。
评分在我学习“排队论”部分时，这本书的表现尤为突出。作者以一种非常系统的方式，从最基础的M/M/1队列模型开始，逐步深入到更复杂的队列模型。我特别欣赏书中对队列系统中各种参数的清晰定义，例如到达率、服务率、队列长度、等待时间等。作者用直观的图示来展示不同队列模型的结构，比如顾客如何进入服务区，如何等待，以及服务完成后的离开。例如，在讲解M/M/1模型时，作者详细推导了系统中平均顾客数、平均等待时间等重要指标的公式，并且通过实际的例子，如银行柜台、呼叫中心等，来展示这些公式的含义和应用。我也对书中关于“忙期”和“闲期”的讨论很感兴趣，这对于分析系统的效率和容量非常有帮助。此外，书中还介绍了一些更高级的队列模型，比如具有多个服务台的队列，或者具有有限队列容量的队列，这些都极大地扩展了我对排队现象的理解。
评分《Introduction to Probability Models, Eighth Edition》在“泊松过程”和“指数分布”的论述上，给我留下了深刻的印象。作者巧妙地将两者联系起来，解释了泊松过程的事件发生是独立的，并且事件发生率是恒定的，而其事件间隔时间服从指数分布。这种内在的联系，使得我对这两种概念的理解更加透彻。我喜欢作者在解释泊松过程时，采用的“单位时间内发生次数”的类比，这让我很容易理解泊松分布的“计数”性质。而指数分布则被用来描述“等待时间”，例如等待下一个顾客到达的时间，等待设备发生故障的时间。书中还详细介绍了泊松过程的许多重要性质，例如独立增量性、平稳性等，并对这些性质进行了数学推导。我也对书中关于“复合泊松过程”的介绍感到非常兴奋，这是一种将泊松过程与另一个随机变量结合的模型，在许多实际应用中都非常有用，比如理赔金额的计算。
评分当我开始深入研读《Introduction to Probability Models, Eighth Edition》时，我最先被吸引的是它对基础概率概念的严谨阐述。作者在定义样本空间、事件、概率等基本元素时，使用了非常清晰和精确的语言，同时辅以了大量易于理解的例子。例如，在讲解“独立事件”时，作者并没有仅仅给出数学上的定义，而是通过抛掷硬币、掷骰子等常见的概率实验，让我们直观地理解独立性意味着什么，以及在实际情境中如何判断事件是否独立。这种从直观理解到形式化定义的过渡，让我对这些基础概念有了更深刻的认识，也为后续学习更复杂的模型打下了坚实的基础。我也很欣赏书中对各种概率分布的介绍，从离散的伯努利、二项、泊松分布，到连续的均匀、指数、正态分布，作者都详细介绍了它们的定义、性质、期望和方差，以及它们在实际问题中的应用场景。尤其是对泊松过程的讲解，作者通过生动的例子，比如单位时间内到达顾客的数量、设备发生故障的次数等，将抽象的泊松过程与现实生活紧密联系起来，让我觉得这些理论不再遥不可及。
评分这本书在处理“随机变量”和“概率分布”这两个核心概念时，展现出了惊人的条理性和深度。作者不仅清晰地定义了离散型和连续型随机变量，还详细阐述了它们的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF），以及累积分布函数（CDF）。我印象特别深刻的是，作者在讲解CDF时，强调了它在计算特定区间概率时的便利性，并且通过图像的方式展示了CDF的单调递增性和极限性质，这极大地加深了我对CDF的理解。书中对各种重要概率分布的详尽介绍，也让我受益匪浅。例如，在学习指数分布时，作者将其与“无记忆性”这一重要性质联系起来，并用实际例子说明了这一性质的实际意义，例如电子元件的使用寿命。对于正态分布，作者不仅介绍了它的“钟形曲线”特征，还详细解释了中心极限定理的重要性，以及它在实际应用中如何使我们能够用正态分布来近似其他分布，从而简化计算和分析。这本书的价值在于，它不仅传授知识，更教授思维方式，让我学会如何选择合适的概率模型来描述和分析现实世界中的随机现象。
评分这本书的排版和印刷质量也给我留下了深刻的印象。纸张的质感很好，阅读起来非常舒适，不会有刺眼的感觉。每一页的文字和公式都清晰地呈现在眼前，即使是复杂的数学公式，也能轻松辨认。更重要的是，书中对数学符号的使用非常规范，并且在首次出现时都做了清晰的定义，这避免了在阅读过程中因为符号理解不清而造成的障碍。我在学习过程中，经常会遇到需要反复查阅的章节，而这本书的索引做得相当出色，能够让我快速定位到所需的内容。此外，书中的图表也清晰明了，很好地辅助了文字的说明。例如，在解释随机游走模型时，书中配有的示意图，直观地展现了粒子在不同状态之间的转移，这比纯粹的文字描述要容易理解得多。我认为，一本优秀的教材，除了内容本身具有价值外，其呈现方式同样重要。《Introduction to Probability Models, Eighth Edition》在这方面做得非常到位，它不仅在知识的深度上满足了我的需求，也在学习的体验上给了我极大的满足。我喜欢随时在书页边缘做笔记，这本书的纸张也允许我这样做，不会轻易晕染。
评分这本书在介绍“可靠性理论”和“生命周期模型”时，同样展现了其专业性和深度。作者从最基本的“失效”概念入手，引入了“失效率”（failure rate）这一关键指标，并详细解释了它如何描述一个系统或部件在特定时间点发生失效的倾向。我喜欢书中对不同“寿命分布”的介绍，例如指数分布、威布尔分布、伽马分布等，以及它们各自适用的场景。例如，指数分布常用于描述没有“老化”效应的器件的寿命，而威布尔分布则可以描述具有老化效应或早期失效效应的器件。书中还详细介绍了“可靠度函数”（reliability function）和“平均寿命”（mean time to failure, MTF）等概念，并对其进行了数学推导和性质分析。我也对书中关于“串联系统”和“并联系统”的可靠性分析很感兴趣，这对于评估复杂系统的整体可靠性至关重要。总的来说，这本书为我提供了一个全面而深入的概率模型学习框架，是任何想要深入理解和应用概率模型的读者不容错过的佳作。
评分本书在介绍“马尔可夫链”这一核心模型时，展现了其独到之处。作者从最基本的马尔可夫性质入手，清晰地阐述了“无记忆性”是马尔可夫链的关键特征。我特别欣赏书中对转移概率矩阵的讲解，它用一种清晰的矩阵形式，系统地概括了系统在不同状态之间的转移可能性。作者通过一系列实际的例子，如天气变化、市场份额变动、甚至是网页浏览的跳转，来具体说明马尔可夫链的应用。例如，在分析天气变化时，作者会建立一个三态（晴、阴、雨）的转移矩阵，并计算出连续几天都是晴天的概率。这种将抽象数学模型与具体场景相结合的方式，极大地增强了我的理解能力。此外，书中还对稳态分布、极限分布等重要概念进行了深入的分析，并解释了它们在预测系统长期行为中的重要作用。我尤其对书中关于吸收马尔可夫链的讨论感兴趣，这对于分析需要经历一定过程才能达到稳定状态的问题非常有帮助。
评分这本书的封面设计就散发着一种沉稳而专业的学术气息，那种深蓝色调和书名上烫金的字体，让人一眼就能感受到其中蕴含的知识分量。作为一名刚刚踏入统计学研究领域的研究生，我对于概率论和随机过程的学习感到既兴奋又略带一丝畏惧。市面上关于这一领域的书籍琳琅满目，但《Introduction to Probability Models, Eighth Edition》这个书名本身就传递出一种权威性和系统性。我期望这本书能够为我打下坚实的基础，帮助我理解那些抽象的概念，并最终能够将它们应用到实际的研究问题中。我在阅读前，花了不少时间浏览了这本书的目录和一些在线书评，大家普遍反映这本书的讲解深入浅出，既有严谨的数学推导，又不乏直观的例子和应用。这对我来说尤为重要，因为我希望能找到一本既能满足理论学习需要，又能激发我研究兴趣的书籍。我对书中关于马尔可夫链、泊松过程、排队论等经典模型的部分尤其期待，这些模型在很多领域都有着广泛的应用，比如金融建模、通信系统、生物医学研究等等。我希望通过这本书的学习，能够掌握这些模型的建立、分析和应用的方法，从而能够独立解决一些实际问题。此外，我还注意到这本书的作者在概率模型领域享有很高的声誉，相信他的著作一定能够给我带来深刻的启发。我已经在书桌上为它腾出了最显眼的位置，迫不及待地想要开始我的这次学习之旅。
评分《Introduction to Probability Models, Eighth Edition》在引入“期望值”和“方差”等概念时，做得非常出色。作者用生动形象的比喻，比如赌场游戏中的“期望收益”，来解释期望值的含义，让读者能够很容易地理解平均回报的概念。同时，作者也强调了期望值在决策分析中的重要性，例如在投资组合的选择上，我们会倾向于选择期望收益更高的方案。对于方差，作者则通过对比不同数据分布的离散程度，来阐释方差作为衡量随机变量不确定性或波动性的指标。我很喜欢书中关于方差性质的推导，以及方差与标准差之间的关系。此外，作者还介绍了条件期望的概念，并且通过一些实际例子，比如在已知某些信息的情况下，我们对某个随机变量的期望值应该如何更新，这让我对概率分析的动态性有了更深的认识。书中还涉及了高阶矩的概念，虽然对我来说有些难度，但作者在介绍时，总是能够清晰地解释它们所代表的意义，例如偏度（skewness）和峰度（kurtosis），以及它们如何描述概率分布的形状。
评分Great Book! Classic Examples!
评分念随机过程时的教材。
评分Great Book! Classic Examples!
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