Applied Probability
Lingua: inglese
Editore: Humana, 2024
- Rilegato
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Applied Probabilitypresents a unique blend of theory and applications, with special emphasis on mathematical modeling, computational techniques, and examples from the biological sciences. Chapter 1 reviews elementary probability and provides a brief survey of relevant results from measure theory. Chapter 2 is an extended essay on calculating expectations. Chapter 3 deals with probabilistic applications of convexity, inequalities, and optimization theory. Chapters 4 and 5 touch on combinatorics and combinatorial optimization. Chapters 6 through 11 present core material on stochastic processes.If supplemented with appropriate sections from Chapters 1 and 2, there is sufficient material for a traditional semester-long course in stochastic processes covering the basics of Poisson processes, Markov chains, branching processes, martingales, and diffusion processes. This third edition includes new topics and many worked exercises. The new chapter on entropy stressesShannon entropy and its mathematical applications. New sections in existing chapters explain the Chinese restaurant problem,the infinite alleles model,saddlepoint approximations, andrecurrence relations. The extensive list of new problems pursues topics such as random graph theory omitted in the previous editions. Computational probability receives even greater emphasis than earlier. Some of the solved problems are coding exercises, and Julia code is provided.Mathematical scientists from a variety of backgrounds will findApplied Probabilityappealing as a reference. This updated edition can serve as a textbook for graduate students in applied mathematics, biostatistics, computational biology, computer science, physics, and statistics. Readers should have a working knowledge of multivariate calculus, linear algebra, ordinary differential equations, and elementary probability theory.…
Codice articolo 9781071641712
- Titolo
- Applied Probability
- Autore
- Kenneth Lange
- Editore
- Humana
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1071641719
- ISBN 13
- 9781071641712
- Edizione
- terza edizione
- Peso dell'articolo
- 1084 grammi
- Dimensioni
- 241x160x39 mm
- Serie
- Libro 105 di 111: Springer Texts in Statistics
Applied Probability presents a unique blend of theory and applications, with special emphasis on mathematical modeling, computational techniques, and examples from the biological sciences. Chapter 1 reviews elementary probability and provides a brief survey of relevant results from measure theory. Chapter 2 is an extended essay on calculating expectations. Chapter 3 deals with probabilistic applications of convexity, inequalities, and optimization theory. Chapters 4 and 5 touch on combinatorics and combinatorial optimization. Chapters 6 through 11 present core material on stochastic processes.
If supplemented with appropriate sections from Chapters 1 and 2, there is sufficient material for a traditional semester-long course in stochastic processes covering the basics of Poisson processes, Markov chains, branching processes, martingales, and diffusion processes. This third edition includes new topics and many worked exercises. The new chapter on entropy stresses Shannon entropy and its mathematical applications. New sections in existing chapters explain the Chinese restaurant problem, the infinite alleles model, saddlepoint approximations, and recurrence relations. The extensive list of new problems pursues topics such as random graph theory omitted in the previous editions. Computational probability receives even greater emphasis than earlier. Some of the solved problems are coding exercises, and Julia code is provided.
Mathematical scientists from a variety of backgrounds will find Applied Probability appealing as a reference. This updated edition can serve as a textbook for graduate students in applied mathematics, biostatistics, computational biology, computer science, physics, and statistics. Readers should have a working knowledge of multivariate calculus, linear algebra, ordinary differential equations, and elementary probability theory.
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Informazioni sull’autore
Kenneth Lange is the Rosenfeld Professor of Computational Genetics in the Departments of Computational Medicine, Human Genetics, and Statistics at the University of California, Los Angeles. He served as chair of the UCLA Department of Computational Medicine for 9 years and as chair of the UCLA Department of Human Genetics for 12 years. He has authored five other books, including Mathematical and Statistical Methods for Genetic Analysis (Springer, 2002), Numerical Analysis for Statisticians (Springer, 2010) and Optimization (Springer, 2013). In 2021 he was elected to the National Academy of Sciences.
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Einbeck, Germania
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