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Probability Models & Stochastic Processes I

STAT7304

昆士兰大学

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Probability Models & Stochastic Processes I课程介绍

课程描述和介绍:

本课程适用于数学,工程,金融,物理,计算机科学,生物学和其他学科的任何人,他们可能在学习或未来的工作中遇到随机过程,对于任何想要对随机过程有透彻理解的人他们的优势。该课程适合三年级和四年级学生。随机过程在整个科学,技术和商业中被用于模拟随时间随机演变的系统。例子包括生物,化学和物理过程,运输和电信系统,股票价格和保险储备,仅举几例。适当的模型能够准确预测未来的行为,并允许控制和优化所讨论的系统的各个方面。例如,随机模型已被用于管理本地动物,鱼类和其他种群,控制流行病的传播,投资组合的管理和电信网络的规模。包含概率模型的描述。生成函数和转换。限制法律。马尔可夫链在离散和连续的时间。流行病学,金融学,人口生物学,遗传学,可靠性和电信学的随机模型。模拟方法。马尔可夫链蒙特卡洛。推断随机过程。固定过程。时间序列。

课程学术点数:2

每周课时:3小时Lecture,1小时Tutorial

前置课程及要求:Permission of Head of School + Head of School + MATH2000 + STAT2003

作业形式:6个作业,1个考试

作业信息取自:2019年第一学期

  • 有六个作业:一共占比总分数 42% (每个占 7%)
  • 一个期末考试,占比总成绩 58%,考试时间:120分钟。格式:解决问题
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学分

2

难度

易懂性

实用性

推荐学习资料

  • Durrett, R. Essentials of Stochastic Processes, Springer.  Third edition, 2016.
  • Grimmett, G. and D. Stirzaker. Probability and Random Processes, Oxford University Press. 2nd Edition, 1992 & 3rd Edition, 2001
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Feifan Wang
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国内211本硕,在一家银行的数据中心工作了五年之后来到布村,重新开始找到学习的乐趣。 我相信学习是一件快乐的事情。希望和我一起学习之后,你会有同样的想法。

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