Buch, Deutsch, 610 Seiten, Format (B × H): 156 mm x 240 mm, Gewicht: 1910 g
Theorie und Anwendungen
Buch, Deutsch, 610 Seiten, Format (B × H): 156 mm x 240 mm, Gewicht: 1910 g
Reihe: Statistik und ihre Anwendungen
ISBN: 978-3-540-21676-6
Verlag: Springer-Verlag GmbH
Das Buch bietet eine fundierte und anwendungsbezogene Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Im Zentrum stehen nach einer grundlegenden Behandlung der Maß- und Integrationstheorie sowie der Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie stochastische Prozesse, insbesonders Poisson-Prozesse, Martingale und Brownsche Bewegungen.
Alle Resultate werden ausführlich motiviert und exakt bewiesen. Dadurch eignet sich das Buch hervorragend zum Selbststudium und als vorlesungsbegleitende Literatur.
Zielgruppe
Upper undergraduate
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Technische Wissenschaften Elektronik | Nachrichtentechnik Nachrichten- und Kommunikationstechnik
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Angewandte Informatik Computeranwendungen in Wissenschaft & Technologie
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Professionelle Anwendung Computer-Aided Design (CAD)
- Technische Wissenschaften Technik Allgemein Mathematik für Ingenieure
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
- Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Angewandte Mathematik, Mathematische Modelle
- Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Computeranwendungen in der Mathematik
- Technische Wissenschaften Technik Allgemein Computeranwendungen in der Technik
- Interdisziplinäres Wissenschaften Wissenschaften: Forschung und Information Datenanalyse, Datenverarbeitung
- Mathematik | Informatik Mathematik Mathematische Analysis Reelle Analysis
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Wahrscheinlichkeitsrechnung
Weitere Infos & Material
Maßtheorie.- Grundlagen der Maßtheorie.- Das Lebesgue-Integral.- Wahrscheinlichkeitstheorie.- Wahrscheinlichkeitsräume.- Zufallsvariablen.- Unabhängigkeit.- Folgen und Reihen unabhängiger Zufallsvariablen.- Der zentrale Grenzwertsatz.- Bedingte Erwartungen.- Stochastische Prozesse.- Markov-Ketten.- Poisson-Prozesse.- Zeitdiskrete Martingale.- Brownsche Bewegung.- Zeitstetige Martingale.- Itô-Integrale.- Mathematische Statistik.- Schätztheorie.- Testtheorie.- Lineare statistische Modelle.