• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Probability: An Introduction

    Probability by Grimmett, Geoffrey; Welsh, Dominic;

    An Introduction

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár GBP 40.99
      • 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.

        19 582 Ft (18 650 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 1 958 Ft off)
      • Kedvezményes ár 17 624 Ft (16 785 Ft + 5% áfa)

    19 582 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
    A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.

    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:

    • Kiadás sorszáma 2
    • Kiadó OUP Oxford
    • Megjelenés dátuma 2014. augusztus 21.

    • ISBN 9780198709978
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem288 oldal
    • Méret 247x176x17 mm
    • Súly 512 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk 24 b/w line drawings
    • 0

    Kategóriák

    Rövid leírás:

    Probability is an area of mathematics of tremendous contemporary importance across all aspects of human endeavour. This book is a compact account of the basic features of probability and random processes at the level of first and second year mathematics undergraduates and Masters' students in cognate fields.

    Több

    Hosszú leírás:

    Probability is an area of mathematics of tremendous contemporary importance across all aspects of human endeavour. This book is a compact account of the basic features of probability and random processes at the level of first and second year mathematics undergraduates and Masters' students in cognate fields. It is suitable for a first course in probability, plus a follow-up course in random processes including Markov chains.

    A special feature is the authors' attention to rigorous mathematics: not everything is rigorous, but the need for rigour is explained at difficult junctures. The text is enriched by simple exercises, together with problems (with very brief hints) many of which are taken from final examinations at Cambridge and Oxford.

    The first eight chapters form a course in basic probability, being an account of events, random variables, and distributions - discrete and continuous random variables are treated separately - together with simple versions of the law of large numbers and the central limit theorem. There is an account of moment generating functions and their applications. The following three chapters are about branching processes, random walks, and continuous-time random processes such as the Poisson process. The final chapter is a fairly extensive account of Markov chains in discrete time.

    This second edition develops the success of the first edition through an updated presentation, the extensive new chapter on Markov chains, and a number of new sections to ensure comprehensive coverage of the syllabi at major universities.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    Part A BASIC PROBABILITY
    Events and probabilities
    Discrete random variables
    Multivariate discrete distributions and independence
    Probability generating functions
    Distribution functions and density functions
    PART B FURTHER PROBABILITY
    Multivariate distributions and independence
    Moments, and moment generating functions
    The main limit theorems
    Branching processes
    Random walks
    Random processes in continuous time
    Markov chains

    Több
    0