Ocena:

Recenzje książki podkreślają znaczące wyzwania związane z jej czytelnością i jakością nauczania, podczas gdy niektórzy użytkownicy docenili jej łatwość przenoszenia i ogólną głębię treści dla zaawansowanych kursów. Tekst jest uważany za pełen literówek i nie jest przyjazny dla początkujących, co sugeruje, że niezbędna jest wcześniejsza znajomość prawdopodobieństwa. Książka może wymagać wskazówek sumiennego instruktora dla optymalnego zrozumienia.
Zalety:⬤ Cenny dodatek do biblioteki.
⬤ Niektórzy czytelnicy uważają ją za łatwiejszą do czytania w porównaniu z podobnymi tekstami.
⬤ Dobra do zaawansowanych studiów licencjackich i magisterskich.
⬤ Kompaktowa i łatwa do przenoszenia.
⬤ Pomocne treści, gdy są dokładnie zrozumiane.
⬤ Trudna do czytania bez wcześniejszej znajomości rachunku prawdopodobieństwa.
⬤ Pełna literówek i błędów.
⬤ Słabe wyjaśnienia i brak szczegółów w materiale.
⬤ Nie nadaje się do samodzielnej nauki lub dla początkujących.
⬤ Słaba oprawa i możliwość łatwego rozpadnięcia się.
(na podstawie 15 opinii czytelników)
An Introduction to Stochastic Modeling
Stanowiąc podstawę jednosemestralnego kursu procesów stochastycznych dla studentów zaznajomionych z elementarną teorią prawdopodobieństwa i rachunkiem prawdopodobieństwa, Introduction to Stochastic Modeling, Fourth Edition, wypełnia lukę między podstawowym prawdopodobieństwem a średniozaawansowanym kursem procesów stochastycznych. Celem podręcznika jest zapoznanie studentów ze standardowymi koncepcjami i metodami modelowania stochastycznego, zilustrowanie bogatej różnorodności zastosowań procesów stochastycznych w naukach stosowanych oraz dostarczenie ćwiczeń z zastosowania prostej analizy stochastycznej do realistycznych problemów.
Nowości w tym wydaniu:
⬤ Realistyczne zastosowania z różnych dziedzin zintegrowane z całym tekstem, w tym więcej zastosowań biologicznych.
⬤ Obfite, całkowicie zaktualizowane problemy.
⬤ Całkowicie zaktualizowane i zreorganizowane zestawy ćwiczeń na koniec rozdziału, 250 ćwiczeń z odpowiedziami.
⬤ Nowe rozdziały o stochastycznych równaniach różniczkowych, ruchach Browna i procesach pokrewnych.
⬤ Dodatkowe rozdziały poświęcone procesom Martingale'a i Poissona.