概率模型

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概率模型

    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。
" e* G" v( K5 u+ k    关键点有：
' k* ~/ G; D" K/ ?% k7 l3 ~1. 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。
; m- e  o" T5 {0 X2. 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
3. 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
2 I" b* c; d: `6 @8 h- a' {4. 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。
5. 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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