Introduction to Probability
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 73.95
-
28 884 Ft (27 509 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 2 888 Ft off)
- Kedvezményes ár 25 996 Ft (24 758 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
28 884 Ft
Beszerezhetőség
A kiadónál véglegesen elfogyott, nem rendelhető. Érdemes újra keresni a címmel, hátha van újabb kiadás.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Elsevier Science
- Megjelenés dátuma 2006. október 19.
- ISBN 9780120885954
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem400 oldal
- Méret 235x191 mm
- Súly 980 g
- Nyelv angol 0
Kategóriák
Hosszú leírás:
Roussas's Introduction to Probability features exceptionally clear explanations of the mathematics of probability theory and explores its diverse applications through numerous interesting and motivational examples. It provides a thorough introduction to the subject for professionals and advanced students taking their first course in probability. The content is based on the introductory chapters of Roussas's book, An Intoduction to Probability and Statistical Inference, with additional chapters and revisions.
TöbbTartalomjegyzék:
1. Some Motivating Examples
2. Some Fundamental Concepts
3. The Concept of Probability and Basic Results
4. Conditional Probability and Independence
5. Numerical Characteristics of a Random Variable
6. Some Special Distributions
7. Joint Probability Density Function of Two Random Variables and Related Quantities
8. Joint Moment Generating Function, Covariance and Correlation Coefficient of Two Random Variables
9. Some Generalizations to k Random Variables, and Three Multivariate Distributions
10. Independence of Random Variables and Some Applications
11. Transformation of Random Variables
12. Two Modes of Convergence, the Weak Law of Large Numbers, the Central Limit Theorem, and Further Results
13. An Overview of Statistical Inference
Appendix
Tables
Some Notation and Abbreviations
Answers to the Even-numbered Exercises
