KI-Beratung Beta
Vor Ort
Merkzettel Warenkorb

Gutscheinbedingungen

Gültig bis 21.10.2026 | Gültig für nicht preisgebundene fremdsprachige Bücher | Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein | Online auf thalia.de und in der Thalia App einlösbar | Click & Collect nur mit Online-Zahlung (Paypal/Kreditkarte) vorab | Nicht kombinierbar mit anderen Gutscheinen oder Preisaktionen | Nur einmal pro Einkauf einlösbar | Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet | Keine Barauszahlung | Nicht gültig für Versandkosten und Services
  • Produktbild: Introduction to Probability
  • Produktbild: Introduction to Probability
  • Produktbild: Introduction to Probability

Introduction to Probability

Aus der Reihe Springer Texts in Electrical Engineering

48,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.05.1986

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

250

Maße (L/B/H)

23,4/15,6/1,4 cm

Gewicht

380 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1986

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-387-96319-8

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.05.1986

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

250

Maße (L/B/H)

23,4/15,6/1,4 cm

Gewicht

380 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1986

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-387-96319-8

Herstelleradresse

Springer US, New York, N.Y.
Heidelberger Platz 3
14197 Berlin
Deutschland
Email: sdc-bookservice@springer.com
Fax: +49 6221 3454229

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Schenken Sie Ihren alten Schätzen ein zweites Leben und erhalten Sie dafür eine Thalia Geschenkkarte.

Jetzt verkaufen
Jetzt verkaufen

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)
  • Produktbild: Introduction to Probability
  • Produktbild: Introduction to Probability
  • Produktbild: Introduction to Probability
  • 1-Introduction and Preliminary Concepts.- 1.1-Random Phenomena.- 1.2-Elements of Set Theory.- 1.3-A Classical Concept of Probability.- 1.4-Elements of Combinatorial Analysis.- 1.5-The Axiomatic Foundation of Probability Theory.- 1.6-Finite Sample Spaces.- 1.7-Fields, ?-Fields, and Infinite Sample Spaces.- 1.8-Conditional Probability and Independence.- Problems.- 2-Random Variables.- 2.1-Definition.- 2.2-Discrete Random Variables.- 2.3-Continuous Random Variables.- 2.4-Random Vectors.- 2.5-Independence of Random Variables.- Problems.- 8-Distribution and Density Functions.- 3.1-Distribution Functions.- 3.2-Properties of Distribution Functions.- 3.3-The Decomposition of Distribution Functions.- 3.4-Discrete Distributions and Densities.- 3.5-Continuous Distributions and Densities.- 3.6-Mixed Distributions and Densities.- 3.7-Further Properties and Comments.- 3.8-Bivariate Distributions.- 3.9-Bivariate Density Functions.- 3.10-Multivariate Distributions.- 3.11-Independence.- 3.12-Conditional Distributions.- Problems.- 4-Expectations and Characteristic Functions.- 4.1-Expectation.- 4.2-Moments.- 4.3-The Bienayme — Chebychev Theorem.- 4.4-The Moment Generating Function.- 4.5-The Chernoff Bound.- 4.6-The Characteristic Function.- 4.7-Covariances and Correlation Coefficients.- 4.8-Conditional Expectation.- 4.9-Least Mean-Squared Error Prediction.- Problems.- 5-The Binomial, Poisson, and Normal Distributions.- 5.1-The Binomial Distribution.- 5.2-The Poisson Distribution.- 5.3-The Normal or Gaussian Distribution.- 5.4-The Bivariate Normal Distribution.- 5.5-Rotations for Independence.- Problems.- 6-The Multivariate Normal Distribution.- 6.1-The Covariance Matrix.- 6.2-The Bivariate Normal Distribution in Matrix Form.- 6.3-The Multivariate Normal Distribution.- 6.4-Miscellaneous Properties of the Multivariate Normal Distribution.- 6.5-Linear Transformations on Normal Random Variables.- Problems.- 7-The Transformation of Random Variables.- 7.1-Discrete Random Variables.- 7.2-Continuous Random Variables; The Univariate Case.- 7.3-Continuous Random Variables; The Bivariate Case.- 7.4-Continuous Random Variables; A Special Case.- 7.5-Continuous Random Variables; The Multivariate Case.- Problems.- 8-Sequences of Random Variables.- 8.1-Convergence in the Deterministic Case.- 8.2-Convergence in Distribution.- 8.3-Convergence in Probability.- 8.4-Almost Sure Convergence.- 8.5-Convergence in r-th Mean.- 8.6-Relations Among Types of Convergence.- 8.7-Limit Theorems on Sums of Random Variables.- 8.8-The Weak Law of Large Numbers.- 8.9-The Strong Law of Large Numbers.- 8.10-The Central Limit Theorem.- Problems.- Appendices.- Appendix A — The Riemann-Stieltjes Integral.- Appendix B — The Dirac Delta Function.- Appendix C — Interchange of Order in Differentiation and Integration.- Appendix D — Some Elements of Matrix Theory.- Appendix E — The Differentiation of a Definite Integral.- Appendix F — A Monotone Non-Decreasing Function.- References.- Table I-The Unit Normal Distributions.