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Probability

Author: Allan Gut
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461447070
Size: 11.30 MB
Format: PDF, ePub
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This textbook on the theory of probability is aimed at graduate students. It starts with the basic tools, and goes on to cover a number of subjects in detail, including the three central planks of probability theory.

Wahrscheinlichkeitstheorie Und Stochastische Prozesse

Author: Michael Mürmann
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 364238160X
Size: 33.94 MB
Format: PDF, Docs
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Dieses Lehrbuch beschäftigt sich mit den zentralen Gebieten einer maßtheoretisch orientierten Wahrscheinlichkeitstheorie im Umfang einer zweisemestrigen Vorlesung. Nach den Grundlagen werden Grenzwertsätze und schwache Konvergenz behandelt. Es folgt die Darstellung und Betrachtung der stochastischen Abhängigkeit durch die bedingte Erwartung, die mit der Radon-Nikodym-Ableitung realisiert wird. Sie wird angewandt auf die Theorie der stochastischen Prozesse, die nach der allgemeinen Konstruktion aus der Untersuchung von Martingalen und Markov-Prozessen besteht. Neu in einem Lehrbuch über allgemeine Wahrscheinlichkeitstheorie ist eine Einführung in die stochastische Analysis von Semimartingalen auf der Grundlage einer geeigneten Stetigkeitsbedingung mit Anwendungen auf die Theorie der Finanzmärkte. Das Buch enthält zahlreiche Übungen, teilweise mit Lösungen. Neben der Theorie vertiefen Anmerkungen, besonders zu mathematischen Modellen für Phänomene der Realität, das Verständnis.​

Probability For Statisticians

Author: Galen R. Shorack
Publisher: Springer
ISBN: 3319522078
Size: 68.50 MB
Format: PDF, ePub
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The choice of examples used in this text clearly illustrate its use for a one-year graduate course. The material to be presented in the classroom constitutes a little more than half the text, while the rest of the text provides background, offers different routes that could be pursued in the classroom, as well as additional material that is appropriate for self-study. Of particular interest is a presentation of the major central limit theorems via Steins method either prior to or alternative to a characteristic function presentation. Additionally, there is considerable emphasis placed on the quantile function as well as the distribution function, with both the bootstrap and trimming presented. The section on martingales covers censored data martingales.

Einf Hrung In Die Mathematische Statistik

Author: Leopold Schmetterer
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3662259338
Size: 19.69 MB
Format: PDF, ePub
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Die Frage nach dem Aufgabenkreis der Statistik im allgemeinen kann nicht mit wenigen Worten umrissen werden. Wenn man etwas näher auf die geschichtliche Entwicklung des Begriffes Statistik eingeht\ so findet man, daß lange Zeit darunter nur die Beschrei bung von "Staatsmerkwürdigkeiten" (wie Bevölkerungszahl, Bo denbeschaffenheit, Sammlung wirtschaftlicher Daten) verstanden wurde. Erst in neuerer Zeit drang die statistische Betrachtungsweise auch in die Naturwissenschaften ein (BOLTZMANN, GIBBS, MAx WELL). Fußend auf dem Boden der seit Beginn dieses Jahrhunderts sich rasch entwickelnden Wahrscheinlichkeitstheorie hat dann ins besondere in den letzten dreißig Jahren auch die mathematische Statistik einen unerhörten Aufschwung genommen und die Metho den der statistischen Analyse mit einer kaum zu übersehenden Fülle von Gedanken bereichert. Statistische Überlegungen treten heute in den verschiedensten Wissensgebieten auf. Es genügt, wenn wir neben den Wirtschaftswissenschaften als Beispiele die Astronomie, die Biologie, die Medizin, die Psychologie, die Physik und die Soziologie anführen. Wenn es also, wie gesagt, nicht leicht ist, den allgemeinen Be griff der Statistik kurz zu charakterisieren, so geht man doch wohl nicht fehl, wenn man feststellt, daß sich die Statistik mit dem Studium von Erscheinungen befaßt, die entweder eine große Zahl von Individuen betreffen, oder sonst in irgendeiner Weise eine Viel falt von Einzelerscheinungen zusammenfassen. Man kann somit als ein Charakteristikum der Statistik das Studium der Massen erscheinungen betrachten. Es ist eine Erfahrungstatsache, daß bei Massenerscheinungen Gesetzmäßigkeiten nachgewiesen werden können, die bei Einzelerscheinungen kein Gegenstück haben. Das 1 Vgl. W. WrNKLER, Grundriß der Statistik I, 2.

Probability For Statistics And Machine Learning

Author: Anirban DasGupta
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9781441996343
Size: 51.73 MB
Format: PDF, Kindle
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This book provides a versatile and lucid treatment of classic as well as modern probability theory, while integrating them with core topics in statistical theory and also some key tools in machine learning. It is written in an extremely accessible style, with elaborate motivating discussions and numerous worked out examples and exercises. The book has 20 chapters on a wide range of topics, 423 worked out examples, and 808 exercises. It is unique in its unification of probability and statistics, its coverage and its superb exercise sets, detailed bibliography, and in its substantive treatment of many topics of current importance. This book can be used as a text for a year long graduate course in statistics, computer science, or mathematics, for self-study, and as an invaluable research reference on probabiliity and its applications. Particularly worth mentioning are the treatments of distribution theory, asymptotics, simulation and Markov Chain Monte Carlo, Markov chains and martingales, Gaussian processes, VC theory, probability metrics, large deviations, bootstrap, the EM algorithm, confidence intervals, maximum likelihood and Bayes estimates, exponential families, kernels, and Hilbert spaces, and a self contained complete review of univariate probability.

Grundbegriffe Der Wahrscheinlichkeitsrechnung

Author: A. Kolomogoroff
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642498884
Size: 68.52 MB
Format: PDF, Docs
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Dieser Buchtitel ist Teil des Digitalisierungsprojekts Springer Book Archives mit Publikationen, die seit den Anfängen des Verlags von 1842 erschienen sind. Der Verlag stellt mit diesem Archiv Quellen für die historische wie auch die disziplingeschichtliche Forschung zur Verfügung, die jeweils im historischen Kontext betrachtet werden müssen. Dieser Titel erschien in der Zeit vor 1945 und wird daher in seiner zeittypischen politisch-ideologischen Ausrichtung vom Verlag nicht beworben.

Markov Chain Monte Carlo Methoden Herleitung Beweis Und Implementierung

Author: Thomas Plehn
Publisher: Bachelor + Master Publication
ISBN: 3956844513
Size: 75.23 MB
Format: PDF, ePub
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In seiner Arbeit beschäftigt sich der Autor mit der ‘Markov Chain Monte Carlo‘, auch abgekürzt als MCMC. Dabei handelt es sich um eine Monte Carlo Methode. Allen Monte Carlo Methoden ist gemein, dass sie von einer mehr oder minder komplizierten Verteilung zufällige Szenarien erzeugen. Diese Szenarien werden dann genutzt um Aussagen über Erwartungswerte oder andere Kennzahlen der Verteilung zu treffen. Diese Aussagen sind natürlich nur zu gebrauchen, wenn man sehr viele zufällig erzeugte Szenarien auswertet. Die Methode kommt also immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, aus der Verteilung der Szenarien direkt Rückschlüsse auf die statistischen Kennzahlen der Verteilung zu ziehen, weder auf analytischem Wege, noch durch numerische Integration (bei sehr vielen Dimensionen steigt der Aufwand rapide an). Markov Chain Monte Carlo ist nun eine spezielle Monte Carlo Methode unter Zuhilfenahme von Markovketten. Diese kommt immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, von einer Verteilung auf einfache Weise Szenarien zu erzeugen. Eine Markovkette fängt bei einem Zustand an und geht von einem bestimmten Zustand mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu einem anderen Zustand über. Diese Übergangswahrscheinlichkeiten stehen in einer Übergangsmatrix. Der Knackpunkt ist nun, dass diese Form der Zustandsgenerierung oft einfacher zu implementieren ist, als direkt auf eine Verteilung zurückzugreifen. In der Arbeit gibt es mehrere konkrete Beispiele für den Einsatz solcher Methoden. Quelltexte der Implementierungen sind beigefügt.

Measure Theory And Probability Theory

Author: Krishna B. Athreya
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 038732903X
Size: 11.53 MB
Format: PDF, Mobi
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This is a graduate level textbook on measure theory and probability theory. The book can be used as a text for a two semester sequence of courses in measure theory and probability theory, with an option to include supplemental material on stochastic processes and special topics. It is intended primarily for first year Ph.D. students in mathematics and statistics although mathematically advanced students from engineering and economics would also find the book useful. Prerequisites are kept to the minimal level of an understanding of basic real analysis concepts such as limits, continuity, differentiability, Riemann integration, and convergence of sequences and series. A review of this material is included in the appendix. The book starts with an informal introduction that provides some heuristics into the abstract concepts of measure and integration theory, which are then rigorously developed. The first part of the book can be used for a standard real analysis course for both mathematics and statistics Ph.D. students as it provides full coverage of topics such as the construction of Lebesgue-Stieltjes measures on real line and Euclidean spaces, the basic convergence theorems, L^p spaces, signed measures, Radon-Nikodym theorem, Lebesgue's decomposition theorem and the fundamental theorem of Lebesgue integration on R, product spaces and product measures, and Fubini-Tonelli theorems. It also provides an elementary introduction to Banach and Hilbert spaces, convolutions, Fourier series and Fourier and Plancherel transforms. Thus part I would be particularly useful for students in a typical Statistics Ph.D. program if a separate course on real analysis is not a standard requirement. Part II (chapters 6-13) provides full coverage of standard graduate level probability theory. It starts with Kolmogorov's probability model and Kolmogorov's existence theorem. It then treats thoroughly the laws of large numbers including renewal theory and ergodic theorems with applications and then weak convergence of probability distributions, characteristic functions, the Levy-Cramer continuity theorem and the central limit theorem as well as stable laws. It ends with conditional expectations and conditional probability, and an introduction to the theory of discrete time martingales. Part III (chapters 14-18) provides a modest coverage of discrete time Markov chains with countable and general state spaces, MCMC, continuous time discrete space jump Markov processes, Brownian motion, mixing sequences, bootstrap methods, and branching processes. It could be used for a topics/seminar course or as an introduction to stochastic processes. Krishna B. Athreya is a professor at the departments of mathematics and statistics and a Distinguished Professor in the College of Liberal Arts and Sciences at the Iowa State University. He has been a faculty member at University of Wisconsin, Madison; Indian Institute of Science, Bangalore; Cornell University; and has held visiting appointments in Scandinavia and Australia. He is a fellow of the Institute of Mathematical Statistics USA; a fellow of the Indian Academy of Sciences, Bangalore; an elected member of the International Statistical Institute; and serves on the editorial board of several journals in probability and statistics. Soumendra N. Lahiri is a professor at the department of statistics at the Iowa State University. He is a fellow of the Institute of Mathematical Statistics, a fellow of the American Statistical Association, and an elected member of the International Statistical Institute.

Probability And Statistics For Particle Physics

Author: Carlos Maña
Publisher: Springer
ISBN: 3319557386
Size: 47.31 MB
Format: PDF, Kindle
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This book comprehensively presents the basic concepts of probability and Bayesian inference with sufficient generality to make them applicable to current problems in scientific research. The first chapter provides the fundamentals of probability theory that are essential for the analysis of random phenomena. The second chapter includes a full and pragmatic review of the Bayesian methods that constitute a natural and coherent framework with enough freedom to analyze all the information available from experimental data in a conceptually simple manner. The third chapter presents the basic Monte Carlo techniques used in scientific research, allowing a large variety of problems to be handled difficult to tackle by other procedures. The author also introduces a basic algorithm, which enables readers to simulate samples from simple distribution, and describes useful cases for researchers in particle physics.The final chapter is devoted to the basic ideas of Information Theory, which are important in the Bayesian methodology. This highly readable book is appropriate for graduate-level courses, while at the same time being useful for scientific researches in general and for physicists in particular since most of the examples are from the field of Particle Physics.

Partielle Differentialgleichungen

Author: Walter A. Strauss
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 366312486X
Size: 25.66 MB
Format: PDF, ePub
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Dieses Buch ist eine umfassende Einführung in die klassischen Lösungsmethoden partieller Differentialgleichungen. Es wendet sich an Leser mit Kenntnissen aus einem viersemestrigen Grundstudium der Mathematik (und Physik) und legt seinen Schwerpunkt auf die explizite Darstellung der Lösungen. Es ist deshalb besonders auch für Anwender (Physiker, Ingenieure) sowie für Nichtspezialisten, die die Methoden der mathematischen Physik kennenlernen wollen, interessant. Durch die große Anzahl von Beispielen und Übungsaufgaben eignet es sich gut zum Gebrauch neben Vorlesungen sowie zum Selbststudium.