A Graduate Course in Probability
рмлрнЗрммрнГрмЖрм░рнА 2014 ┬╖ Courier Corporation
рмЗрммрнБрмХрнН
288
рмкрнГрм╖рнНрмарм╛рмЧрнБрнЬрм┐рмХ
reportрм░рнЗрмЯрм┐рмВ рмУ рм╕рморнАрмХрнНрм╖рм╛рмЧрнБрнЬрм┐рмХрнБ рмпрм╛рмЮрнНрмЪ рмХрм░рм╛рмпрм╛рмЗрмирм╛рм╣рм┐рмБ ┬армЕрмзрм┐рмХ рмЬрм╛рмгрмирнНрмдрнБ
рмПрм╣рм┐ рмЗрммрнБрмХрнН рммрм┐рм╖рнЯрм░рнЗ
Suitable for a graduate course in analytic probability theory, this text requires no previous knowledge of probability and only a limited background in real analysis. In addition to providing instruction for graduate students in mathematics and mathematical statistics, the book features detailed proofs that offer direct access to the basic theorems of probability theory for mathematicians of all interests.
The treatment strikes a balance between measure-theoretic aspects of probability and distribution aspects, presenting some of the basic theorems of analytic probability theory in a cohesive manner. Statements are rendered as simply as possible in order to make them easy to remember and to demonstrate the essential idea behind each proof. Topics include probability spaces and distributions, stochastic independence, basic limiting operations, strong limit theorems for independent random variables, the central limit theorem, conditional expectation and Martingale theory, and an introduction to stochastic processes, particularly Brownian motion. Each section concludes with problems that reinforce the preceding material.
The treatment strikes a balance between measure-theoretic aspects of probability and distribution aspects, presenting some of the basic theorems of analytic probability theory in a cohesive manner. Statements are rendered as simply as possible in order to make them easy to remember and to demonstrate the essential idea behind each proof. Topics include probability spaces and distributions, stochastic independence, basic limiting operations, strong limit theorems for independent random variables, the central limit theorem, conditional expectation and Martingale theory, and an introduction to stochastic processes, particularly Brownian motion. Each section concludes with problems that reinforce the preceding material.
рм▓рнЗрмЦрмХрмЩрнНрмХ рммрм┐рм╖рнЯрм░рнЗ
Howard G. Tucker is Professor Emeritus of Mathematics at the University of California, Irvine. His other books include Mathematical Methods for Sample Surveys.
рмПрм╣рм┐ рмЗрммрнБрмХрнНтАНрмХрнБ рморнВрм▓рнНрнЯрм╛рмЩрнНрмХрми рмХрм░рмирнНрмдрнБ
рмЖрмкрмг рмХрмг рмнрм╛рммрнБрмЫрмирнНрмдрм┐ рмдрм╛рм╣рм╛ рмЖрмормХрнБ рмЬрмгрм╛рмирнНрмдрнБред
рмкрнЭрм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рмдрмернНрнЯ
рм╕рнНрморм╛рм░рнНрмЯрмлрнЛрми рмУ рмЯрм╛рммрм▓рнЗрмЯ
Google Play Books рмЖрмкрнНрмХрнБ, Android рмУ iPad/iPhone рмкрм╛рмЗрмБ рмЗрмирм╖рнНрмЯрм▓рнН рмХрм░рмирнНрмдрнБред рмПрм╣рм╛ рм╕рнНрм╡рмЪрм╛рм│рм┐рмд рмнрм╛рммрнЗ рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХ рмЖрмХрм╛рмЙрмгрнНрмЯрм░рнЗ рм╕рм┐рмЩрнНрмХ рм╣рнЛтАНрмЗрмпрм┐рмм рмПрммрмВ рмЖрмкрмг рмпрнЗрмЙрмБрмарм┐ рмерм╛рмЖрмирнНрмдрнБ рмирм╛ рмХрм╛рм╣рм┐рмБрмХрм┐ рмЖрмирм▓рм╛рмЗрмирнН рмХрм┐рморнНрммрм╛ рмЕрмлрм▓рм╛рмЗрмирнНтАНрм░рнЗ рмкрнЭрм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рмЕрмирнБрмормдрм┐ рмжрнЗрммред
рм▓рм╛рмкрмЯрмк рмУ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░
рмирм┐рмЬрм░ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░рнНтАНрм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ рн▒рнЗрммрнН рммрнНрм░рм╛рмЙрмЬрм░рнНтАНрмХрнБ рммрнНрнЯрммрм╣рм╛рм░ рмХрм░рм┐ Google Playрм░рнБ рмХрм┐рмгрм┐рмерм┐рммрм╛ рмЕрмбрм┐рмУрммрнБрмХрнНтАНрмХрнБ рмЖрмкрмг рм╢рнБрмгрм┐рмкрм╛рм░рм┐рммрнЗред
рмЗ-рм░рм┐рмбрм░рнН рмУ рмЕрмирнНрнЯ рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рнНтАНрмЧрнБрнЬрм┐рмХ
Kobo eReaders рмкрм░рм┐ e-ink рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рмЧрнБрмбрм╝рм┐рмХрм░рнЗ рмкрмврм╝рм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ, рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХрнБ рмПрмХ рмлрм╛рмЗрм▓ рмбрм╛рмЙрмирм▓рнЛрмб рмХрм░рм┐ рмПрм╣рм╛рмХрнБ рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХ рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рмХрнБ рмЯрнНрм░рм╛рмирнНрм╕рмлрм░ рмХрм░рм┐рммрм╛рмХрнБ рм╣рнЗрммред рм╕рморм░рнНрмерм┐рмд eReadersрмХрнБ рмлрм╛рмЗрм▓рмЧрнБрмбрм╝рм┐рмХ рмЯрнНрм░рм╛рмирнНрм╕рмлрм░ рмХрм░рм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рм╕рм╣рм╛рнЯрмдрм╛ рмХрнЗрмирнНрмжрнНрм░рм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ рм╕рммрм┐рм╢рнЗрм╖ рмирм┐рм░рнНрмжрнНрмжрнЗрм╢рм╛рммрм│рнАрмХрнБ рмЕрмирнБрм╕рм░рмг рмХрм░рмирнНрмдрнБред
