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作者: Sheldon M. Ross
出版社: 机械工业出版社
副标题: （原书第2版）
原作名: Stochastic Processes （Second Edition）
译者: 龚光鲁
出版年: 2013-7
定价: 79.00
丛书: 统计学精品译丛
ISBN: 9787111430292

内容简介 · · · · · ·

【内容简介】

这本经典的教材已畅销世界30年，被美国的斯坦福大学、哥伦比亚大学以及法国的欧洲工商管理学院(INSEAD)等很多名校用作教材。作者难能可贵地使用富有启发性又非常有趣的直观推导方法，对于只掌握初等概率论及工科高等数学的读者来说，本书是学习应用随机过程的优秀入门书，从本书中既能了解基本内容，又能学到解决问题的方法、思路与技巧。

原著第1版于1983年出版，中国统计出版社于1997年出版了由何声武等人翻译的中文版，被我国概率界奉为经典，北京大学、上海交通大学、华东师范大学、东北师范大学等很多学校至今都指定这本书为教材或主要参考书。原著第2版于1995年出版，对第1版作了全面修订和更新，内容扩充到10章，与时俱进地加进了Gibbs采样与Metropolis采样等可近似地跟踪Markov链的路径的方法，还增加了很多例子和习题。时至今日，才有第2版...

作者简介 · · · · · ·

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，其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《统计模拟（第5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
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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1Poisson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2N(t)的分布
33一些极限定理
331Wald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2ChapmanKolmogorov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6Markov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4Kolmogorov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2Erlang消失公式
573M/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1G/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3Brown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2M/G/1队列
863保险理论中的一个破产问题
87Markov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2Markov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1Brun筛法
102给出Poisson逼近的误差界的SteinChen方法
103改善Poisson逼近
习题
参考文献
部分习题的解答
索引
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发布者：奔腾的呆萌

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