描述
条件概率与条件期望；随机建模；离散时间马尔可夫链，包括状态的分类、平稳与极限分布；指数分布与泊松过程；排队模型；在计算机系统、运筹学与社会科学中的应用。
先修课程
- 先决条件：STAT 2655 成绩为 C- 或更高；或数学与统计学院许可。
条件与方式
- 先决条件：STAT 2655 成绩为 C- 或更高；或数学与统计学院许可。
- 每周三小时讲座，每周一小时辅导。
原文参考文本
Conditional probability and conditional expectation; Stochastic modeling; discrete time Markov chains including classification of states, stationary and limiting distributions; exponential distribution and the Poisson processes; queueing models; applications to computer systems, operations research and social sciences.
- Prerequisite(s): STAT 2655 with a grade of C- or higher; or permission of the School.
- Lectures three hours a week, tutorial one hour a week.
来源与参考
为帮助您核实信息，保留了日期和来源。为便于阅读提供了翻译；以官方来源为准，查看条件和要求。
来源参考 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/