概率模型英文版:Introduction to Probability Models
需积分: 50 33 浏览量
更新于2024-07-22
收藏 3.65MB PDF 举报
"这是一本关于概率模型的英文教材——《Introduction to Probability Models》的第九版,作者是Sheldon M. Ross,他来自加利福尼亚大学伯克利分校。这本书在概率论领域被视为经典教材,适合对概率模型有深入学习需求的读者。"
《Introduction to Probability Models》作为一本权威的概率模型教科书,涵盖了概率论的基础概念和高级主题。书中可能详细讲解了概率论的基本原理,如随机变量、概率分布(包括离散和连续分布)、条件概率、贝叶斯定理、大数定律和中心极限定理等核心概念。此外,还可能涉及随机过程,如泊松过程、马尔可夫链以及布朗运动等。
该教材可能会通过丰富的实例和应用来阐述概率模型如何应用于实际问题,例如统计推断、金融工程、信号处理、生物统计学和计算机科学等领域。读者可以从中学习到如何建立和分析概率模型,以及如何用这些模型解决复杂的问题。
书中的项目管理、市场营销和设计团队都是由专业的出版机构Elsevier的下属部门负责,确保了教材的高质量和专业性。印刷方面,封面和内页分别由PhoenixColor和The Maple-Vail Book Manufacturing Group印刷,保证了书籍的制作质量。
版权信息提示,这本书受到严格的版权保护,未经许可,不得以任何形式复制或传播其内容。这保护了作者和出版者的权益,也确保了读者能够获得原汁原味的学习材料。
总体来说,《Introduction to Probability Models》第九版是一本深入浅出、全面覆盖概率模型的英文教材,对于学习和理解概率论及应用具有极高的价值。无论是学生还是研究人员,都能从中受益匪浅,提升对随机现象理解和建模的能力。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2011-08-16 上传
2008-05-08 上传
2011-04-28 上传
209 浏览量
2013-05-08 上传
BrightStone
- 粉丝: 16
- 资源: 1
最新资源
- 深入浅出:自定义 Grunt 任务的实践指南
- 网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析
- multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术
- C++商品交易系统实习项目详细要求
- macOS系统Python模块whl包安装教程
- 掌握fullstackJS:构建React框架与快速开发应用
- React-Purify: 实现React组件纯净方法的工具介绍
- deck.js:构建现代HTML演示的JavaScript库
- nunn:现代C++17实现的机器学习库开源项目
- Python安装包 Acquisition-4.12-cp35-cp35m-win_amd64.whl.zip 使用说明
- Amaranthus-tuberculatus基因组分析脚本集
- Ubuntu 12.04下Realtek RTL8821AE驱动的向后移植指南
- 掌握Jest环境下的最新jsdom功能
- CAGI Toolkit:开源Asterisk PBX的AGI应用开发
- MyDropDemo: 体验QGraphicsView的拖放功能
- 远程FPGA平台上的Quartus II17.1 LCD色块闪烁现象解析