隨機現象可由機率模型來描述，應用機率之重要目的在討論機率模型之應用，本課程主要討論之模型包括離散型及連續型之馬可夫過程和排隊過程，上述理論在工業統計，財金統計及生物統計都有重要之應用。本課程首先講述機率論之基本概念，包括隨機變數、分布函數、密度函數、期望值、變異數、獨立性、條件機率等。 其次講授馬可夫過程和排隊過程之意義及性質，包含到各狀態之機率、在各狀態之平均停留時間、平均等待時間、平均服務時間、過程穩定性等。 最後講解上述過程之應用，例如: 可靠度、產品維護、存貨控管等。

參考書：

• Feldman, R. M. and Valdez-Flores, C.(1996). Applied Probability and StochasticProcesses. PWS Publishing Company.
• Feller, W. (1968). An Introduction to Probability Theory and Its Applications. Vol1, 3rd edition., Wiley.
• Taylor, M. T. and Karlin, S. (1998). An Introduction to Stochastic Modeling. 3rd edition. Academic Press.