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Introduction to Probability Models – Sheldon M. Ross – 9th Edition

Descripción

Este Bestseller clásico de Sheldon Ross, Introduction to Probability Models, ha sido utilizado ampliamente por los profesionales y es el texto principal de muchos cursos de pregrado en probabilidad aplicada. Se introduce la teoría de probabilidad elemental y procesos estocásticos, y muestra cómo la teoría de probabilidad se puede aplicar a campos como la ingeniería, ciencias de la computación, ciencias de la administración, las ciencias físicas y sociales, y la investigación de operaciones.

Los rasgos característicos de este reconocido texto permanecen en esta novena edición: estilo superior de escritura; excelentes ejercicios y ejemplos que cubren la gran amplitud de la cobertura del tema de probabilidad; y aplicaciones del mundo real de la ingeniería, la ciencia, los negocios y la economía. El nuevo material incluye en un 65% la cobertura de las colas de capacidad finita, modelos de riesgo de seguro, y las cadenas de Markov, así como datos actualizados.

Características:

  • Datos actualizados, y una lista de notaciones y ecuaciones de uso común.
  • Ofertas nuevas aplicaciones de modelos de probabilidad de la biología y el nuevo material en procesos puntuales, incluido el proceso Hawkes
  • Introduce la teoría de probabilidad elemental y procesos estocásticos, y muestra cómo la teoría de probabilidades se puede aplicar en campos como la ingeniería, ciencias de la computación, ciencias de la administración, las ciencias físicas y sociales, y la investigación de operaciones
  • Cubiertas colas finitas, los modelos de riesgo seguro, y las cadenas de Markov
  • contiene material obligatorio para el nuevo examen de la Sociedad de Actuarios incluyendo varias secciones en los nuevos exámenes
  • apropiado para un curso de un año, este libro está escrito bajo el supuesto de que los estudiantes están familiarizados con el cálculo
Ver más
  • Preface
    1. Introduction to Probability Theory
    2. Random Variables
    3. Conditional Probability and Conditional Expectation
    4. Markov Chains
    5. The Exponential Distribution and the Poisson Process
    6. Continuous-Time Markov Chains
    7. Renewal Theory and Its Applications
    8. Queueing Theory
    9. Reliability Theory
    10. Brownian Motion and Stationary Processes
    11. Simulation Appendix: Solutions to Starred Exercises Index
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