ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Introduction To Probability Models

دانلود کتاب معرفی مدلهای احتمال

Introduction To Probability Models

مشخصات کتاب

Introduction To Probability Models

دسته بندی: احتمال
ویرایش: 6th ed 
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 9780125984706, 0125984707 
ناشر: Academic Press 
سال نشر: 1997 
تعداد صفحات: 663 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 11 مگابایت

قیمت کتاب (تومان) : 33,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 17


در صورت تبدیل فایل کتاب Introduction To Probability Models به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب معرفی مدلهای احتمال نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب معرفی مدلهای احتمال

ویرایش ششم این کتاب درسی بسیار موفق، مقدمه ای بر مدل های احتمال<$>، تئوری احتمال اولیه و فرآیندهای تصادفی را معرفی می کند. این کتاب به ویژه برای کسانی که می خواهند ببینند چگونه می توان نظریه احتمال را برای مطالعه پدیده ها در زمینه هایی مانند مهندسی، علوم مدیریت، علوم فیزیکی و اجتماعی و تحقیقات عملیاتی به کار برد، مناسب است. ویرایش ششم شامل تمرین‌های اضافی در هر فصل و یک ضمیمه جدید با پاسخ تقریباً 100 تمرین از سراسر متن است. روش های مونت کارلو زنجیره مارکوف در یک بخش کاملاً جدید همراه با پوشش جدید زمان پوشش زنجیره مارکوف ارائه شده است. مطالب جدید همچنین بر روی مقادیر K-Records و قضیه ایگناتوف ارائه خواهد شد. این کتاب بازنگری ارزشمندی از متن کلاسیک راس است. مطالب جدید را در هر فصل ارائه می‌کند شامل مثال‌هایی در رابطه با: راه رفتن تصادفی روی دایره‌ها مسئله دور تطبیق بهترین مسئله جایزه K-ثبت مقادیر قضیه Ignatovs شامل تقریباً 570 تمرین یک راهنمای حل داخلی دانش‌آموز را در پیوست برای 100 تمرین از در سراسر کتاب، یک کتابچه راهنمای مربی، حاوی راه‌حل‌هایی برای تمام تمرین‌ها، برای مربیانی که کتاب را برای کلاس‌های خود پذیرفته‌اند، به‌صورت رایگان در دسترس است.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

The Sixth Edition of this very successful textbook, Introduction to Probability Models<$>, introduces elementary probability theory and stochastic processes. This book is particularly well-suited for those who want to see how probability theory can be applied to the study of phenomena in fields such as engineering, management science, the physical and social sciences, and operations research. The Sixth Edition includes additional exercises in every chapter and a new appendix with the answers to approximately 100 of the included exercises from throughout the text. Markov Chain Monte Carlo methods are presented in an entirely new section, along with new coverage of the Markov Chain cover times. New material will also be featured on K-records values and Ignatov's theorem. This book is a worthwhile revision of Ross's classic text. Presents new material in every chapter Contains examples relating to: Random walks on circles The matching rounds problem The best prize problem K-records values Ignatovs theorem Includes approximately 570 exercises Provides a built-in student solution manual in the appendix for 100 of the exercises from throughout the book An instructors manual, containing solutions to all exercises, is available free of charge for instructors who adopt the book for their classes



فهرست مطالب

Contents......Page 5
Preface to the Sixth Edition......Page 11
Preface to the Fifth Edition......Page 13
1.2. Sample Space and Events......Page 17
1.3. Probabilities Defined on Events......Page 20
1.4. Conditional Probabilities......Page 23
1.5. Independent Events......Page 26
1.6. Bayes' Formula......Page 28
Exercises 1......Page 31
References......Page 36
2.1. Random Variables......Page 37
2.2. Discrete Random Variables......Page 41
2.2.2. The Binomial Random Variable......Page 42
2.2.3. The Geometric Random Variable......Page 45
2.2.4. The Poisson Random Variable......Page 46
2.3. Continuous Random Variables......Page 47
2.3.1. The Uniform Random Variable......Page 48
2.3.4. Normal Random Variables......Page 50
2.4.1. The Discrete Case......Page 52
2.4.2. The Continuous Case......Page 55
2.4.3. Expectation of a Function of a Random Variable......Page 56
2.5.1. Joint Distribution Functions......Page 60
2.5.2. Independent Random Variables......Page 64
2.5.3. Covariance and Variance of Sums of Random Variables......Page 65
2.5.4. Joint Probability Distribution of Functions of Random Variables......Page 74
2.6. Moment Generating Functions......Page 76
2.6.1. The Joint Distribution of the Sample Mean and Sample Variance from a Normal Population......Page 84
2.7. Limit Theorems......Page 87
2.8. Stochastic Processes......Page 93
Exercises 2......Page 95
References......Page 106
3.2. The Discrete Case......Page 107
3.3. The Continuous Case......Page 112
3.4. Computing Expectations by Conditioning......Page 115
3.5. Computing Probabilities by Conditioning......Page 127
3.6.1. A List Model......Page 140
3.6.2. A Random Graph......Page 142
3.6.3. Uniform Priors, Polya's Urn Model, and Bose-Einstein Statistics......Page 149
3.6.4. The k-Record Values of Discrete Random Variables......Page 153
Exercises 3......Page 157
4.1. Introduction......Page 175
4.2. Chapman-Kolmogorov Equations......Page 178
4.3. Classification of States......Page 181
4.4. Limiting Probabilities......Page 190
4.5.1. The Gambler's Ruin Problem......Page 201
4.5.2. A Model for Algorithmic Efficiency......Page 204
4.5.3. Using a Random Walk to Analyze a Probabilistic Algorithm for the Satisfiability Problem......Page 207
4.6. Mean Time Spent in Transient States......Page 213
4.7. Branching Processes......Page 215
4.8. Time Reversible Markov Chains......Page 219
4.9. Markov Chain Monte Carlo Methods......Page 229
4.10. Markov Decision Processes......Page 235
Exercises 4......Page 239
References......Page 252
5.1. Introduction......Page 253
5.2.1. Definition......Page 254
5.2.2. Properties of the Exponential Distribution......Page 255
5.2.3. Further Properties of the Exponential Distribution......Page 260
5.2.4. Convolutions of Exponential Random Variables......Page 263
5.3.1. Counting Processes......Page 267
5.3.2. Definition of the Poisson Process......Page 268
5.3.3. Interarrival and Waiting Time Distributions......Page 273
5.3.4. Further Properties of Poisson Processes......Page 275
5.3.5. Conditional Distribution of the Arrival Times......Page 281
5.3.6. Estimating Software Reliability......Page 293
5.4.1. Nonhomogeneous Poisson Process......Page 295




نظرات کاربران

تمامی حقوق معنوی و مادی وبسایت متعلق به اینترنشنال لایبرری می باشد
نماد اعتماد الکترونیکی