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Sinossi
This classic introduction to probability theory for beginning graduate students covers laws of large numbers, central limit theorems, random walks, martingales, Markov chains, ergodic theorems, and Brownian motion. It is a comprehensive treatment concentrating on the results that are the most useful for applications. Its philosophy is that the best way to learn probability is to see it in action, so there are 200 examples and 450 problems. The fourth edition begins with a short chapter on measure theory to orient readers new to the subject.
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Recensione
'The author has done an extraordinary job in showing not simply what the presented theorems can be used for, but also what they cannot be used for.' Miklós Bóna, SIGACT News
Descrizione del libro
This book is an introduction to probability theory covering laws of large numbers, central limit theorems, random walks, martingales, Markov chains, ergodic theorems, and Brownian motion. It is a comprehensive treatment concentrating on the results that are the most useful for applications. Its philosophy is that the best way to learn probability is to see it in action, so there are 200 examples and 450 problems.
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- EditoreCambridge University Press
- Data di pubblicazione2010
- ISBN 10 0521765390
- ISBN 13 9780521765398
- RilegaturaCopertina rigida
- LinguaInglese
- Numero edizione4
- Numero di pagine440
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Probability: Theory and Examples (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics)
Editore:
Cambridge University Press (edition 4), 2010
ISBN 10: 0521765390
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Probability: Theory and Examples
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PROBABILITY
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