概率模型

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概率模型
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7 r+ N6 n8 ~( @7 |' C" H5 T2 j    相对“确定性”模型来说，当随机因素的影响不可忽略时，就要建立随机模型。概率模型就是比较简单的随机模型，这一章用我们熟悉的概率分布、期望、方差等知识介绍概率模型怎样处理随机因素的。
    关键点有：
6 R/ O9 R' l  N$ P) T( a1. 如何定义随机因素相关的量。针对一个实际问题，做好定义是开始工作的根本。
5 g5 `2 v9 e3 r' M% G" g3 e4 M2. 随机概率模型一般从离散角度（一个个时段）下手，但求解中为了需要可能会转化为连续（如p274的求和转化为积分）。; N' R$ ]0 U. }) q! z# t
* Z8 Q/ U* a5 R5 e: O3. 要灵活根据实际问题，决定哪些参数应设为定值，哪些参数会变（如9.4轧钢问题，重量服从正态分布中，均方差应认为是已知的定值，而均值是可以调整的）。6 q" D- b( d/ _8 B, v! t. W
. V; ~0 \% G! h9 q" o# t4. 一般的“生灭过程”参考9.5的随机人口模型——相比之前的人口模型，这个更加一般，考虑的因素更多，更接近实际。
  u5 a  j. A- V- L5. 有些模型无法解析求解，然而数值计算的结果已满足我们对问题进行分析的需要（9.6预订票策略）。* x. n% Y- D7 X1 Y. k: R

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