An Introduction to Probability Theory and Its Application (IE) 〈1〉 (3RD)

個数:
  • ポイントキャンペーン

An Introduction to Probability Theory and Its Application (IE) 〈1〉 (3RD)

  • ウェブストア価格 ¥49,629(本体¥45,118)
  • John Wiley & Sons Inc(1968/06発売)
  • 外貨定価 US$ 255.95
  • ゴールデンウィーク ポイント2倍キャンペーン対象商品(5/6まで)
  • ポイント 902pt
  • 提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
    重要ご説明事項
    1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
    2. 複数冊ご注文の場合、分割発送となる場合がございます。
    3. 美品のご指定は承りかねます。
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 509 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9780471257080
  • DDC分類 519.1

Full Description

A complete guide to the theory and practical applications of probability theory

An Introduction to Probability Theory and Its Applications uniquely blends a comprehensive overview of probability theory with the real-world application of that theory. Beginning with the background and very nature of probability theory, the book then proceeds through sample spaces, combinatorial analysis, fluctuations in coin tossing and random walks, the combination of events, types of distributions, Markov chains, stochastic processes, and more. The book's comprehensive approach provides a complete view of theory along with enlightening examples along the way.

Contents

Introduction: The Nature of Probability Theory.
The Sample Space.
Elements of Combinatorial Analysis.
Fluctuations in Coin Tossing and Random Walks.
Combination of Events.
Conditional Probability.
Stochastic Independence.
The Binomial and Poisson Distributions.
The Normal Approximation to the Binomial Distribution.
Unlimited Sequences of Bernoulli Trials.
Random Variables;
Expectation.
Laws of Large Numbers.
Integral Valued Variables.
Generating Functions.
Compound Distributions.
Branching Processes.
Recurrent Events.
Renewal Theory.
Random Walk and Ruin Problems.
Markov Chains.
Algebraic Treatment of Finite Markov Chains.
The Simplest Time-Dependent Stochastic Processes.
Answers to Problems.