Introduction to Probability Models, Tenth Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Academic Press

作者:Sheldon M. Ross

出品人:

页数:800

译者:

出版时间:2009-12-17

价格:USD 96.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780123756862

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Probability
• 统计学
• 概率
• 教材
• 统计
• Stochastics
• Mathematics
• 概率论
• 概率模型
• 随机过程
• 数学统计
• 应用数学
• 概率统计
• 概率论基础
• 随机变量
• 期望方差
• 马尔可夫链

《概率模型导论》（第十版） 本书是一本深入探讨概率模型及其在各个领域应用的经典著作。概率模型是理解和预测随机现象的强大工具，其应用范围广泛，涵盖了从科学研究、工程设计到金融分析、商业决策等众多学科。本书旨在为读者提供一个坚实的基础，使他们能够掌握构建、分析和运用各种概率模型的理论和实践。 核心内容与特点： 本书以清晰的逻辑结构和循序渐进的方式，引导读者逐步深入概率模型的世界。其核心内容包括： 随机变量与概率分布： 详细介绍了离散型和连续型随机变量的概念，以及各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布等。这些分布是描述和分析随机现象的基础。 多维随机变量： 探讨了联合分布、边缘分布、条件分布以及协方差和相关性等概念，帮助读者理解多个随机变量之间的相互关系。 随机过程： 这是本书的一大亮点。书中详细介绍了多种重要的随机过程，例如： 马尔可夫链： 解释了离散时间马尔可夫链和连续时间马尔可夫链的性质、状态分类、转移概率矩阵以及平稳分布等。这对于模拟具有“记忆性”的系统至关重要，如排队系统、通信网络中的数据传输等。 泊松过程： 深入研究了泊松过程的定义、性质以及其在描述事件发生率方面的应用。这对于分析随机事件在时间或空间上的发生情况非常有用，例如客户到达、故障发生等。 指数分布与更新理论： 探讨了指数分布在描述两次事件发生之间时间间隔上的重要作用，并介绍了更新理论，用于分析系统寿命、设备更换等问题。 排队论模型： 详细介绍了各种基本的排队论模型，如M/M/1、M/M/c、M/G/1等，分析了系统的稳态特性，如平均等待时间、平均队长等。这些模型在资源分配、服务系统设计中具有极高的实用价值。 随机模拟： 介绍了如何利用计算机模拟来近似计算复杂概率问题的结果，这是一种强大的分析工具，尤其是在解析解难以获得的情况下。 应用导向： 本书不仅注重理论的严谨性，更强调概率模型在实际问题中的应用。通过大量的实例，读者可以学习如何将概率模型应用于解决实际工程、科学和商业问题。例如，在可靠性工程中分析设备寿命，在金融领域建模股票价格波动，在通信领域分析网络拥堵等等。 数学基础： 本书对所需的数学基础知识进行了梳理，包括概率论的基本概念、微积分和线性代数等。但并不需要读者具备非常深厚的数学背景，重点在于理解概率模型的思想和应用。 学习价值： 通过学习本书，读者将能够： 建立严谨的概率思维： 掌握分析和理解随机现象的基本框架。 熟练运用各种概率模型： 能够根据具体问题的特点选择和构建合适的概率模型。 解决复杂的随机性问题： 能够利用概率模型和相关工具来分析、预测和优化具有不确定性的系统。 提升定量分析能力： 培养将实际问题转化为数学模型并求解的能力。 为进一步学习打下基础： 为深入学习统计学、随机过程、机器学习等相关领域提供坚实的基础。 《概率模型导论》（第十版）是任何希望在科学、工程、金融、数据科学等领域处理不确定性问题的人的必备参考书。它能够帮助读者理解随机性世界的本质，并提供解决这些挑战的实用方法。

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...  

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

书是好书，但翻译必须吐槽。 P174 “如果生产过程称为处于‘上’，当它在一个可接受的状态；而称为处于‘下’，当它在一个不可接受的状态” 我觉得微软小冰都比这个翻译的好。 P178 “用它能得到对以马尔科夫链的相继状态构成的数据，计算直至某个指定模式出现的平均时间” ...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它能够激发读者深入思考。作者并非一股脑地灌输知识，而是鼓励读者去探索、去质疑、去发现。他善于提出一些开放性的问题，引导读者去思考不同模型之间的联系和区别，以及在何种情况下应该选择哪种模型。我记得在阅读关于“贝叶斯推断”的部分时，作者提出了一些关于先验选择的讨论，这让我意识到了在实际应用中，模型的选择往往与实际问题本身的特点以及我们已有的知识息息相关。这种鼓励思考的教学方式，让我不仅仅是学习了知识，更是学会了如何去学习，如何去解决未知的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近几年来读到的最令人振奋的学术著作之一，尤其对于我这个在概率建模领域摸爬滚打多年的学习者来说，它就像是一盏指路明灯，照亮了我一直以来徘徊的许多概念的迷雾。首先，它在内容编排上就显得极为用心，从最基础的离散概率分布，逐步深入到连续分布，再到泊松过程、马尔可夫链等更复杂的模型，整个知识体系的构建逻辑清晰，层层递进，让你在不知不觉中就已经掌握了相当扎实的理论基础。我尤其欣赏作者在讲解每一个模型时，不仅仅停留在数学公式的堆砌，而是花了大量篇幅去阐述其背后的思想，这些模型是如何被设计出来的，它们各自解决了什么样的问题，以及在现实世界中有哪些具体的应用场景。这使得我不再只是被动地记忆公式，而是真正理解了概率模型的力量和灵活性。

评分☆☆☆☆☆

我必须要强调这本书对于构建坚实数学基础的重要性。它并非一本教你速成技巧的书，而是致力于让你真正理解概率建模的底层逻辑。作者在书中反复强调对基本概念的理解，例如“条件概率”、“独立性”、“期望”和“方差”等，并用一系列严谨的推导和清晰的解释来巩固这些概念。我尤其欣赏作者对“大数定律”和“中心极限定理”的讲解，这两个核心定理在概率论中占据着举足轻重的地位，而作者通过多种角度的论证和丰富的实例，让这两个定理的含义和应用变得无比清晰。我相信，拥有了这本书作为基础，任何后续更高级的学习都会变得更加轻松。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对概率模型一直存在一些畏难情绪，觉得它们过于抽象和难以理解。但这本书彻底改变了我的看法。作者的写作风格非常平易近人，即使是涉及复杂的数学推导，也能用清晰的语言进行解释。他善于使用类比和直观的图示来帮助读者理解抽象概念，这一点对我来说尤其重要。例如，在讲解“随机变量”和“概率分布”时，作者会引用很多日常生活中的例子，比如抛硬币、投骰子，甚至是一个人生病概率等，这些都让冰冷的数学公式变得鲜活起来。而且，本书的排版也很舒适，代码和公式的展示清晰明了，阅读体验极佳，让我愿意花费更多时间去钻研。

评分☆☆☆☆☆

对于任何希望在数据科学、人工智能、金融工程等领域有所建树的读者来说，这本书都是一本不可或缺的参考书。它提供的不仅仅是理论框架，更是解决实际问题的思维方式。我发现，书中关于“随机过程”的讲解尤其精彩，无论是“泊松过程”还是“布朗运动”，作者都通过清晰的数学推导和生动的应用场景，让这些复杂概念变得触手可及。例如，在解释“布朗运动”时，作者将其与股票价格的随机波动联系起来，这让我立刻理解了其在金融衍生品定价中的关键作用。这本书让我深刻体会到，理解和掌握概率模型，是驾驭复杂系统和进行精准预测的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论的严谨性和应用的普适性之间找到了一个完美的平衡点。我可以感觉到作者不仅仅是在传授知识，更是在培养读者的建模思维。书中对各种概率模型的起源、发展以及在不同学科中的应用都做了深入的探讨，这让我看到了概率模型跨越学科界限的强大生命力。例如，在讲解“离散时间马尔可夫链”时，作者不仅给出了其数学定义和转移概率矩阵的性质，还深入讨论了它在语言模型、网页排名、生物信息学等领域的应用，这极大地开阔了我的视野，让我认识到概率模型不仅仅是数学家们的玩具，更是解决现实世界复杂问题的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象。它并非一本浅尝辄止的入门读物，而是真正致力于为读者打下坚实的理论基础，为进一步深入研究概率论和统计学领域铺平道路。作者对各种概率模型的推导过程极为详尽，每一步都经过了细致的论证，这对于喜欢刨根问底的我来说，简直是一种享受。即使是某些看似非常抽象的概念，通过作者的阐述和丰富的例子，也能变得生动起来。我印象特别深刻的是关于“泊松过程”的讲解，作者不仅给出了严格的数学定义，还结合了大量实际案例，比如通信系统中的呼叫到达、放射性粒子衰变等，这些都极大地帮助我理解了这种随机过程的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个突出优点是其内容更新和与时俱进。我手持的是最新版，能够感受到作者在力求将最新的研究成果和最前沿的应用融入书中。例如，在讨论“贝叶斯模型”时，书中明显包含了近年来在机器学习和深度学习领域的一些发展，这让我觉得这本书不仅仅是一本经典的教材，更是一本能够引领我走向未来的学术指南。而且，本书的习题设计也充分考虑了现代计算工具的应用，虽然书中没有直接提供代码，但其习题的性质暗示了利用计算工具进行仿真的可行性，这对于我这种需要将理论应用于实践的读者来说，是极大的便利。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远不止于理论知识的传授。它更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走向概率建模的深邃世界。书中不仅有详尽的理论阐述，还有许多引人深思的探讨。例如，在讨论“马尔可夫链的平稳分布”时，作者并非简单地给出计算方法，而是深入探讨了其存在的条件、唯一性以及其在理解系统长期行为中的重要意义。我还特别喜欢作者在书中穿插的“历史注记”和“讨论”部分，这些内容不仅增加了阅读的趣味性，更让我对概率模型的发展脉络有了更深的认识，也让我看到了前辈们在探索这些概念时所付出的智慧和努力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着多年统计分析经验的从业者，我一直在寻找一本能够真正提升我解决实际问题能力的概率模型教材。这本书无疑给了我惊喜。它不仅仅是理论的集合，更重要的是，它提供了大量精心设计的例题和习题，这些题目涵盖了从金融建模、排队论到可靠性工程等多个领域，并且难度梯度设计得非常好，从易到难，循序渐进。我花了大量时间去练习这些习题，每一次的思考和解答，都加深了我对理论的理解，并且让我学会如何将抽象的概率模型转化为解决现实世界问题的工具。特别是书中关于“贝叶斯模型”的讲解，让我对不确定性有了全新的认识，也为我处理不完整数据和进行预测提供了新的思路。

评分☆☆☆☆☆

stochastic process 初级。

评分☆☆☆☆☆

实在忍不住上来给个差评，作为一本数学书证明如此不严谨，能用泰勒展开写清楚的非要在那intuitive地论述。数学书本来应该简洁明了，这个作者却在那里磨磨叽叽扯废话，真是在挑战我的耐心。

评分☆☆☆☆☆

废话太多，不够简洁，迷失在各种例子里。不适合学数学的

评分☆☆☆☆☆

应用范例全面。

评分☆☆☆☆☆

好书，还可先看那本入门的，intro. to fin mathematics