A nonmeasure theoretic introduction to stochastic processes. Considers its diverse range of applications and provides readers with probabilistic intuition and insight in thinking about problems. This revised edition contains additional material on compound Poisson random variables including an identity which can be used to efficiently compute moments; a new chapter on Poisson approximations; and coverage of the mean time spent in transient states as well as examples relating to the Gibb's sampler, the Metropolis algorithm and mean cover time in star graphs. Numerous exercises and problems have been added throughout the text.
具體描述
讀後感
Ross的随机过程真算得上是一本小书，页数不多，很精练。很多内容的叙述和论证都是力图简洁直观，例子也都是最具有代表性的那些。通篇所见也就是取均值、求和、取极限，稍微不注意还以为自己在看概率论的书。不像很多国内教材，一上来就是通篇的连等式，算了半天证明了一个很直...
評分Ross的随机过程真算得上是一本小书，页数不多，很精练。很多内容的叙述和论证都是力图简洁直观，例子也都是最具有代表性的那些。通篇所见也就是取均值、求和、取极限，稍微不注意还以为自己在看概率论的书。不像很多国内教材，一上来就是通篇的连等式，算了半天证明了一个很直...
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用戶評價
A great introductory book for stochastic process. Not too much focus on theory but applications. The examples are a plus!
评分適閤入門
评分很經典，好難啊，沒有Joseph Chang的lecture notes寫的有趣。The journey has reached an end.
评分適閤入門
评分本科教材，懷念
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