Introduction to Probability Models, Eleventh Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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目录信息
读后感
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
用户评价
这本《Introduction to Probability Models, Eleventh Edition》简直是概率论领域的百科全书，虽然我才刚翻开没多久，但那种扑面而来的严谨与深度已经让我惊叹不已。书的开篇就奠定了一个坚实的基础，从最基本的概率公理出发，循序渐进地引入了各种重要的概率分布，比如二项分布、泊松分布、指数分布等等。每一个概念的引入都伴随着清晰的数学推导和直观的解释，让我这个初学者也能逐渐理解那些看似抽象的数学符号背后所蕴含的意义。更难能可贵的是，作者并没有仅仅停留在理论的层面，而是大量地引用了现实生活中的例子，从天气预报的准确率到股票市场的波动，再到生物医学研究中的随机现象，都展现了概率论的强大应用能力。我尤其喜欢作者在讲解某些经典概率模型时，那种抽丝剥茧的分析方法，仿佛在带领我一步步解开一个复杂的谜题。书中的习题也设计得非常巧妙，既有基础的计算题，也有需要深入思考的应用题，能够有效地巩固我所学的知识。总而言之，这是一本值得反复研读的著作，它不仅教会了我如何运用概率模型，更让我体会到了概率论的逻辑之美。
评分不得不说，《Introduction to Probability Models, Eleventh Edition》是一本真正意义上的“引路书”。在接触这本书之前，我对概率论的理解仅限于一些零散的公式和概念，感觉它们像是独立存在的碎片，缺乏一种整体的联系。然而，这本书以其清晰的逻辑结构和由浅入深的讲解方式，将这些碎片有机地连接起来，构建起一个庞大的概率模型知识体系。我特别赞赏作者在介绍各种概率分布时，不仅仅列出它们的概率质量函数或概率密度函数，还深入探讨了它们背后的生成机制和统计性质，这使得我对每个分布的理解更加深刻，也更容易在实际问题中选择合适的模型。例如，在学习泊松过程时，作者不仅给出了它的定义和性质，还通过生动的例子，比如顾客到达商店的随机性，让我理解了泊松过程在描述单位时间内事件发生次数的随机性方面的普适性。这本书的深度也体现在它对统计推断基础的阐述上，虽然本书的重点是概率模型，但它也为读者提供了理解统计推断所需的必要概率知识，这对于我进一步学习统计学非常有帮助。
评分《Introduction to Probability Models, Eleventh Edition》这本书的质量超出了我的预期。作者的叙述方式既有学术上的严谨性，又不乏文学上的感染力。我尤其喜欢他对更新理论的介绍，他详细阐述了如何根据新的观测数据来更新我们对概率的信念，并介绍了各种更新方法，如贝叶斯更新和最大似然估计。这让我认识到，在面对不确定性时，我们并非束手无策，而是可以通过持续的信息获取和学习来不断优化我们的判断。书中对离散时间马尔可夫链的深入分析，特别是对转移概率矩阵的运用，让我能够预测系统的长期行为。我对书中的一些应用案例，比如排队论在电信和交通系统中的应用，进行了仔细的研究，这让我看到了概率模型在解决实际工程问题中的强大威力。这本书的语言表达也非常清晰流畅，即便是对于一些复杂的数学概念，作者也能够用生动形象的语言来解释，使得阅读过程充满乐趣。
评分阅读《Introduction to Probability Models, Eleventh Edition》的过程，对我来说是一种智力上的享受。作者的写作风格非常严谨，但又不失优雅，他能够将数学的抽象性与现实世界的具体性巧妙地结合起来。我尤其喜欢他在介绍随机变量和期望值时所采用的方法，他不仅给出了严格的数学定义，还通过各种生动的例子，比如掷骰子、抛硬币，来解释这些概念的含义。我发现，通过学习期望值，我能够量化随机事件的平均结果，这对于风险评估和决策制定至关重要。书中关于大数定律和中心极限定理的讲解也让我受益匪浅，这两个定理是连接个体随机现象与宏观统计规律的桥梁，作者的解释让我清晰地认识到它们的重要性。我对书中的某些篇章印象尤为深刻，比如关于生存分析的介绍，作者详细阐述了如何使用概率模型来分析生命周期数据，这对于医学、工程等领域都具有重要的实际意义。这本书的例题也非常具有启发性，它们不仅巩固了理论知识，还引导我思考如何将这些理论应用于解决实际问题。
评分《Introduction to Probability Models, Eleventh Edition》这本书不仅仅是一本工具书，更像是一次与概率思想的深度对话。作者的洞察力令人惊叹，他能够将概率论的精髓提炼出来，并以一种引人入胜的方式呈现给我。我尤其喜欢他对极值理论的介绍，他详细阐述了如何利用概率模型来分析极端事件的发生频率和规模，这对于风险管理和灾害预测具有至关重要的意义。书中对随机积分的初步介绍也让我眼前一亮，虽然这是一个更高级的主题，但作者的引导让我看到了它在金融数学和物理学等领域的广泛应用。我对书中的某些习题印象深刻，它们不仅仅是简单的计算，更是对概率思维的挑战，需要我运用所学的知识来构建和分析更复杂的模型。这本书的深度和广度都让我感到非常满意，它为我打开了通往概率世界更广阔领域的大门。
评分我一直认为，一本好的教科书不仅仅是知识的传授者，更应该是激发读者思考的催化剂。而《Introduction to Probability Models, Eleventh Edition》恰恰具备了这样的特质。作者的写作风格非常鼓舞人心，他能够将枯燥的数学公式转化为解决实际问题的有力工具。我特别欣赏他对鞅的介绍，虽然这是一个相对复杂的概念，但作者通过对随机游走和公平游戏的类比，让我对其有了初步的理解，并认识到它在金融建模和统计推断中的重要作用。书中对连续时间马尔可夫链的详细讲解，特别是对生成无穷小生成元的运用，让我能够理解系统在极小时间间隔内的演化规律。我对书中的一些具体模型，比如指数分布和伽马分布的卷积性质，进行了深入的学习，这让我能够更灵活地构建和分析概率模型。这本书的排版也做得非常出色，每个定理、每个公式都得到了清晰的标注，让我能够方便地进行查阅和复习。
评分坦白说，我一开始对《Introduction to Probability Models, Eleventh Edition》抱有一些预设的担忧，毕竟概率论听起来就充满了复杂的数学公式。然而，在翻阅这本书之后，我的疑虑烟消云散。作者的叙事方式非常具有亲和力，他善于用通俗易懂的语言来解释那些深奥的概念。我尤其欣赏他对贝叶斯定理的讲解，他不仅给出了公式，还通过一个经典的“医生诊断”的例子，生动地展示了如何利用先验信息和观测数据来更新我们对事件发生概率的认知。这种方法让我深刻理解了概率更新的动态过程，也体会到了贝叶斯方法在信息处理中的强大力量。书中对指数族分布的介绍也让我大开眼界，作者详细分析了它们的共同特性以及它们在统计建模中的广泛应用。我发现，对这些分布的深入理解，能够帮助我更有效地选择和构建统计模型。这本书的结构也非常合理，每个章节都围绕着一个核心概念展开，并且章节之间的衔接非常自然，让我能够在一个流畅的学习过程中不断积累知识。
评分我一直认为，要真正掌握一个领域的知识，就必须从它的核心概念入手，而《Introduction to Probability Models, Eleventh Edition》恰恰做到了这一点。这本书的叙事风格非常独特，它不是那种枯燥乏味的教科书，而是更像一位经验丰富的导师，用生动有趣的语言向我娓娓道来概率世界的奥秘。从最基础的随机事件和概率定义开始，作者就展现了他高超的教学技巧，将复杂的概念分解成易于理解的单元，并通过大量的图示和类比来帮助读者建立直观的认识。我尤其欣赏作者在介绍条件概率和独立性时所下的功夫，这两个概念在整个概率论体系中至关重要，而作者的讲解让我深刻理解了它们之间的微妙关系。书中对马尔可夫链的介绍也令人印象深刻，作者从离散时间马尔可夫链开始，逐步深入到连续时间，并详细介绍了其在各个领域的应用，如排队论、可靠性分析等。我发现，通过学习这些模型，我能够更好地理解和预测那些具有随机性的系统行为。这本书的排版也非常舒服，字体大小、行距都恰到好处，让我可以长时间沉浸在阅读中，而不感到疲劳。
评分《Introduction to Probability Models, Eleventh Edition》这本书给我的感觉就像是在一个广阔的数学花园里漫步，每一步都充满了惊喜和发现。作者的写作充满了智慧，他能够用非常精炼的语言来捕捉概率论的核心思想。我印象最深刻的是他关于随机过程的讲解，尤其是泊松过程和布朗运动的介绍。他不仅详细阐述了这些过程的数学定义和性质，还通过直观的图示和生动的比喻，帮助我理解它们在现实世界中的表现。例如，在解释布朗运动时，作者将其比作微小粒子在液体中随机碰撞而产生的运动轨迹，这使得我能够更容易地想象和理解其无规则的运动模式。我对书中的一些高级概念，比如再生过程和马尔可夫链的平稳性，也进行了初步的了解，虽然这些概念需要更深入的思考，但作者的引导让我看到了它们在解决复杂问题时的巨大潜力。这本书的习题设计也相当出色，它们不仅是对知识点的巩固，更是对思维能力的锻炼，很多题目都需要我跳出书本的框架，进行独立的分析和推理。
评分自从我开始阅读《Introduction to Probability Models, Eleventh Edition》以来，我感觉自己的思维方式正在发生潜移默化的改变。作者以一种非常系统和严谨的方式，将概率论的各种模型呈现在我面前，让我能够从一个全新的视角来审视和理解我们周围的世界。我特别欣赏他对条件期望和条件方差的讲解，他不仅仅给出了定义，更深入地探讨了它们与全期望法则和全方差法则的关系，这让我对随机变量之间的依赖性有了更深刻的认识。书中关于随机模拟方法的介绍也让我非常感兴趣，作者详细阐述了如何利用计算机来生成随机数并模拟各种概率过程，这为我提供了一种强大的工具来探索那些难以用解析方法解决的问题。我发现，通过学习这些模拟技术，我能够更直观地验证理论结果，并且能够更有效地进行模型评估。这本书的参考文献列表也非常详尽，这为我提供了进一步深入学习相关主题的宝贵资源。
评分ross哥的书得熬着看 这里没有martingales就想着把ross哥stochastic process里chapter 6拿过来补齐了 结果根本没法看啊……怪我基础太差 还得再多找几本书一起看
评分写得很应用。。这书这辈子恐怕是没机会看完。。
评分ross哥的书得熬着看 这里没有martingales就想着把ross哥stochastic process里chapter 6拿过来补齐了 结果根本没法看啊……怪我基础太差 还得再多找几本书一起看
评分写得很应用。。这书这辈子恐怕是没机会看完。。
评分写得很应用。。这书这辈子恐怕是没机会看完。。
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