Introduction to Probability Models, Ninth 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:2006-12-5

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780125980623

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 概率
• probability
• 概率模型
• 随机分析
• Math
• 金融数学
• 统计
• 概率论
• 随机过程
• 数学模型
• 应用数学
• 统计学
• 概率统计
• 教材
• 大学数学
• 概率论基础
• 第九版

《概率模型导论（第九版）》是一本经典著作，但为了为您提供一篇不包含具体书籍内容的图书简介，我们将聚焦于概率模型这一领域本身，以及一本优秀著作应该如何引导读者深入理解它。 概率的无形之手：洞察随机世界的钥匙 在浩瀚的宇宙中，从微观粒子的运动到宏观经济的波动，从疾病的传播到人流的聚集，无数现象都蒙着一层随机性的面纱。我们无法精确预测每一次抛硬币的结果，也难以完全掌握股票市场的每一次脉冲。然而，这并不意味着我们对这些随机事件束手无策。相反，概率和统计学的强大力量，正是帮助我们理解、量化和应对这些不确定性的关键。 《概率模型导论》正是这样一本旨在为你开启概率世界大门的著作。它并非仅仅罗列公式和定理，而是以一种系统且引人入胜的方式，引导读者构建起理解和分析随机现象的模型。正如其名，本书的核心在于“概率模型”——这些精巧的数学框架，能够捕捉现实世界中不同随机过程的本质特征，并为我们提供预测和决策的有力工具。 想象一下，你是一位投资经理，需要预测股票的未来走势。你不会仅仅依赖直觉，而是会构建一个数学模型，考虑历史数据、市场情绪、经济指标等多种因素，并利用概率论来评估不同结果的可能性。又或者，你是一位生物学家，研究一种新药物的疗效。你需要设计实验，收集数据，并运用统计方法来判断药物是否有效，以及其效果的显著程度。在这些复杂的研究和实践中，概率模型扮演着至关重要的角色。 本书会带领你从最基础的概念入手，逐步深入到各种经典的概率模型。你将学习如何描述离散随机变量的概率分布，理解它们在计数问题中的应用，例如一个工厂每天生产的次品数量。你还会探索连续随机变量，它们在测量和连续变化的过程中扮演着重要角色，比如灯泡的使用寿命。 随着你对基础概念的掌握，本书将进一步引导你认识更复杂的随机过程。例如，你可能会接触到泊松过程，它能够描述在特定时间间隔内发生的独立事件的频率，这对于分析电话呼叫量、放射性衰变率等都非常有用。马尔可夫链将向你展示如何描述状态随时间演变的系统，其中每个状态的出现只取决于前一个状态，而非整个历史。这在建模排队系统、网页浏览路径、语言翻译等方面有着广泛的应用。 此外，本书还将深入探讨更新理论，它关注的是系统在经历一系列事件后何时会发生“更新”或“失效”，例如机器的维修周期、资产的使用寿命等。你还将了解到可靠性工程中的关键概念，如何评估系统的稳定性和预测其寿命。 本书的魅力在于，它将抽象的数学概念与生动的现实应用紧密结合。书中丰富的实例和练习，将帮助你巩固所学知识，并培养运用概率模型解决实际问题的能力。无论你是科学研究的探索者，工程技术的实践者，金融市场的分析师，还是仅仅对理解这个充满不确定性的世界充满好奇，本书都将是你宝贵的启蒙者和指引者。 通过学习概率模型，你将获得一种全新的视角来看待世界。你将学会如何用数学的语言来描述和理解随机性，如何量化风险，如何做出更明智的决策。这是一种将随机性转化为可控信息，将不确定性转化为洞察力的能力。 《概率模型导论》所提供的不仅仅是知识，更是一种思维方式。它教会你如何构建模型来简化复杂性，如何识别潜在的模式，以及如何利用概率的规律来把握机遇，规避风险。这是一种在日益复杂的现代社会中不可或缺的智慧。 无论你的学术背景如何，只要你对运用严谨的数学工具来理解和分析随机现象感兴趣，本书都将为你提供坚实的基础和丰富的启发。它是一扇通往更深层次理解世界的大门，等待你去探索。

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

我只是看中文时候觉得奇怪的地方去查了英文。慢慢更。 4.2 C-K方程 p147. 例4.8 “计算今天往后的四天都下雨的概率” 原文为 “then calculate the probability that it will rain four days from today given that it is raining today.” 意思为（it will rain）（four days...  

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

这本书的封面设计其实挺有意思的，不是那种常见的深色或者单调的风格，而是用了一种浅蓝色调，搭配着一些简洁的数学符号和图表，一眼看过去就觉得挺专业，但又不至于让人望而却步。我拿到这本书的时候，第一感觉就是纸张的质感很好，不是那种廉价的道林纸，而是略带哑光的宣纸，摸上去很舒服，书本的装订也很牢固，翻阅的时候不会有松散的感觉，这对于一本经常需要翻阅查阅的教材来说，是非常重要的。我尤其喜欢书脊的设计，虽然是平装，但做得相当有质感，拿在手里很有分量，感觉这是一本可以陪伴我度过很多个学习时光的书。

评分☆☆☆☆☆

这次购买的《概率模型导论》第九版，我对它的期望值还是比较高的，毕竟是经典教材的更新版本。收到书之后，我迫不及待地翻看了目录，发现它涵盖了从基本的概率理论到更复杂的随机过程，包括了许多现代概率模型的研究前沿。我尤其关注关于马尔可夫链和泊松过程的章节，因为这些都是我近期学习的重点。书中对这些概念的讲解，我认为既严谨又清晰，而且引入了大量的例子，让我能够更好地理解抽象的数学概念。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我最先翻阅的就是附录部分，因为我习惯在学习新概念之前，先对它有一个整体的认识。这次的附录内容就相当丰富，不仅有常用的数学公式和符号表，还包含了一些我不太熟悉的统计分布和检验方法。书的排版也很人性化，公式和定理都用醒目的字体标注出来，方便查找。而且，作者在讲解一些比较抽象的概念时，会穿插一些图示，虽然不是非常复杂的插图，但却能起到很好的辅助理解作用，让那些晦涩的数学语言变得生动起来。

评分☆☆☆☆☆

我当时选择这本《概率模型导论》的第九版，很大一部分原因是因为我听说它的内容更新了很多，而且增加了不少新的应用案例。作为一名正在攻读统计学研究生的人，我深知概率论和随机过程在各个领域的关键性，从金融建模到通信工程，再到生物信息学，几乎无处不在。所以，一本能够涵盖最新发展，并且能够引导我理解这些模型如何实际应用的教材，对我来说至关重要。这本书的目录结构就给我一种很扎实的感觉，从最基础的概率论概念，到马尔可夫链、泊松过程，再到更复杂的排队论和模拟方法，层层递进，逻辑清晰。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉就是“厚积薄发”，表面看起来内容很多，但实际上每一部分都讲解得非常到位。尤其是一些证明过程，作者并没有一笔带过，而是详细地列出了每一步的推导，并且还会在关键的地方给出一些解释性的注释，这对于我这种数学基础不是特别扎实的读者来说，简直是救星。我还注意到，书中经常会引用一些经典文献，这对于我想要深入研究某个特定方向的概率模型时，提供了很好的参考文献。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个不太喜欢啃硬骨头的人，尤其是在数学模型这方面。但这本书的叙述方式却让我觉得很“友好”。作者在讲解每一个模型的时候，都会先从其产生的背景和实际应用场景出发，然后再慢慢引入数学定义和推导过程。这种循序渐进的方式，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地探索和理解。即使遇到一些复杂的数学证明，作者也会尽量用直观的语言来解释，而不是简单地堆砌公式。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏的是，这本书不仅仅是讲解理论，更注重培养读者的建模思维。书中有很多章节都围绕着如何将实际问题转化为概率模型展开，并且提供了多种解决思路。这对于我们这些希望将所学知识应用到实际工作中的人来说，价值巨大。我记得其中有一章讲到如何建立一个简单的排队模型来分析餐厅的顾客流量，我尝试着将书中的方法应用到我朋友开的咖啡店，效果还挺不错的，这让我对这本书的实用性有了更深的体会。

评分☆☆☆☆☆

我一直对学习理论性的书籍有点“选择困难症”，总觉得内容太多，不知道从何下手。但是这本《概率模型导论》给我的感觉就非常不一样。作者在开头就为我们描绘了概率论和随机过程在现实世界中的广泛应用，这让我对接下来的学习充满了期待。书中举的例子非常贴切，我甚至能联想到自己平时生活中遇到的一些问题，比如股票价格的波动，或者排队等公交车的场景，然后发现这些都可以用书中的模型来解释。这种“学以致用”的感觉，极大地激发了我的学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教材不仅仅是要讲解知识点，更重要的是要能够引导读者去思考。这本书在这方面做得非常出色。作者在讲解每一个模型的时候，都会抛出一些引导性的问题，鼓励读者去思考模型的假设条件、局限性以及可能的改进方向。我记得有一章在介绍贝叶斯统计时，作者就引导我们思考为什么贝叶斯方法在某些场景下比频率派方法更具优势，这让我对概率论的理解上升了一个层次。

评分☆☆☆☆☆

我个人觉得，这本书最令人印象深刻的地方在于其理论的深度和广度的结合。它既有扎实的数学基础，又能将这些理论应用于各种实际问题。比如说，在讲解随机模拟部分，作者不仅介绍了蒙特卡罗方法的基本原理，还给出了如何在金融、物理等领域应用的具体案例。这让我感觉自己不仅仅是在学习数学，而是在学习一种解决问题的方法论。而且，第九版的更新，让这本书的时效性得到了保证，对于想要跟上最新研究动向的学生来说，是非常宝贵的资源。

评分☆☆☆☆☆

看了前七章，作者是做stochastic研究的学者里面少有的光靠出版稿费就可以养活自己的，因为他的著作大家基本人手至少一本，听导师说他很有性格，他办的期刊投稿他审完觉得好的就立刻发表，觉得不好就立刻拒绝，只有他拿不准的才会送别人审。

评分☆☆☆☆☆

例子好多~对我这样的弱菜太合适了~

评分☆☆☆☆☆

Ross的Inrto to probability model可以做本科生随机过程入门,例子很多

评分☆☆☆☆☆

stochastic process入门，概率论那一块基础内容讲的挺不错的。

评分☆☆☆☆☆

例子繁多，sheldon ross的一贯风格