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Probabilit [electronic resource] : Unintroduzione attraverso modelli e applicazioni / by Francesco Caravenna, Paolo Dai Pra.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoSeries UNITEXT ; 67 | UNITEXT ; 67Editor: Milano : Springer Milan : Imprint: Springer, 2013Descripción: X, 403 pagg. online resourceTipo de contenido:
  • text
Tipo de medio:
  • computer
Tipo de soporte:
  • online resource
ISBN:
  • 9788847025950
Trabajos contenidos:
  • SpringerLink (Online service)
Tema(s): Formatos físicos adicionales: Sin títuloClasificación CDD:
  • 519.2 23
Clasificación LoC:
  • QA273.A1-274.9
  • QA274-274.9
Recursos en línea:
Contenidos:
Springer eBooksResumen: Il presente volume intende fornire unintroduzione alla probabilit e alle sue applicazioni, senza fare ricorso alla teoria della misura, per studenti dei corsi di laurea scientifici (in particolar modo di matematica, fisica e ingegneria). Viene dedicato ampio spazio alla probabilit discreta, vale a dire su spazi finiti o numerabili. In questo contesto sono sufficienti pochi strumenti analitici per presentare la teoria in modo completo e rigoroso. L'esposizione ȿ arricchita dall'analisi dettagliata di diversi modelli, di facile formulazione e allo stesso tempo di grande rilevanza teorica e applicativa, alcuni tuttora oggetto di ricerca. Vengono poi trattate le variabili aleatorie assolutamente continue, reali e multivariate, e i teoremi limite classici della probabilit, ossia la Legge dei Grandi Numeri e il Teorema Limite Centrale, dando rilievo tanto agli aspetti concettuali quanto a quelli applicativi. Tra le varie applicazioni presentate, un capitolo ȿ dedicato alla stima dei parametri in Statistica Matematica. Numerosi esempi sono parte integrante dell'esposizione. Ogni capitolo contiene una ricca selezione di esercizi, per i quali viene fornita la soluzione sul sito Springer dedicato al volume.
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Spazi di probabilit discreti: teoria -- Spazi di probabilit discreti: esempi e applicazioni -- Variabili aleatorie discrete: teoria -- Variabili aleatorie discrete: esempi e applicazioni -- Spazi di probabilit e variabili aleatorie generali -- Variabili aleatorie assolutamente continue -- Teoremi limite -- Applicazioni alla statistica matematica -- Appendice -- Tavola della distribuzione normale -- Principali distribuzioni notevoli su R.

Il presente volume intende fornire unintroduzione alla probabilit e alle sue applicazioni, senza fare ricorso alla teoria della misura, per studenti dei corsi di laurea scientifici (in particolar modo di matematica, fisica e ingegneria). Viene dedicato ampio spazio alla probabilit discreta, vale a dire su spazi finiti o numerabili. In questo contesto sono sufficienti pochi strumenti analitici per presentare la teoria in modo completo e rigoroso. L'esposizione ȿ arricchita dall'analisi dettagliata di diversi modelli, di facile formulazione e allo stesso tempo di grande rilevanza teorica e applicativa, alcuni tuttora oggetto di ricerca. Vengono poi trattate le variabili aleatorie assolutamente continue, reali e multivariate, e i teoremi limite classici della probabilit, ossia la Legge dei Grandi Numeri e il Teorema Limite Centrale, dando rilievo tanto agli aspetti concettuali quanto a quelli applicativi. Tra le varie applicazioni presentate, un capitolo ȿ dedicato alla stima dei parametri in Statistica Matematica. Numerosi esempi sono parte integrante dell'esposizione. Ogni capitolo contiene una ricca selezione di esercizi, per i quali viene fornita la soluzione sul sito Springer dedicato al volume.

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