Download probability models springer undergraduate mathematics series in pdf or read probability models springer undergraduate mathematics series in pdf online books in PDF, EPUB and Mobi Format. Click Download or Read Online button to get probability models springer undergraduate mathematics series in pdf book now. This site is like a library, Use search box in the widget to get ebook that you want.



Probability Models

Author: John Haigh
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 144715343X
Size: 54.43 MB
Format: PDF, Mobi
View: 7265
Download and Read
The purpose of this book is to provide a sound introduction to the study of real-world phenomena that possess random variation. It describes how to set up and analyse models of real-life phenomena that involve elements of chance. Motivation comes from everyday experiences of probability, such as that of a dice or cards, the idea of fairness in games of chance, and the random ways in which, say, birthdays are shared or particular events arise. Applications include branching processes, random walks, Markov chains, queues, renewal theory, and Brownian motion. This textbook contains many worked examples and several chapters have been updated and expanded for the second edition. Some mathematical knowledge is assumed. The reader should have the ability to work with unions, intersections and complements of sets; a good facility with calculus, including integration, sequences and series; and appreciation of the logical development of an argument. Probability Models is designed to aid students studying probability as part of an undergraduate course on mathematics or mathematics and statistics.

Mathematik Und Technologie

Author: Christiane Rousseau
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642300928
Size: 40.22 MB
Format: PDF, ePub, Docs
View: 6566
Download and Read
Zusammen mit der Abstraktion ist die Mathematik das entscheidende Werkzeug für technologische Innovationen. Das Buch bietet eine Einführung in zahlreiche Anwendungen der Mathematik auf dem Gebiet der Technologie. Meist werden moderne Anwendungen dargestellt, die heute zum Alltag gehören. Die mathematischen Grundlagen für technologische Anwendungen sind dabei relativ elementar, was die Leistungsstärke der mathematischen Modellbildung und der mathematischen Hilfsmittel beweist. Mit zahlreichen originellen Übungen am Ende eines jeden Kapitels.

Wahrscheinlichkeitstheorie Und Stochastische Prozesse

Author: Michael Mürmann
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 364238160X
Size: 51.74 MB
Format: PDF, ePub
View: 6295
Download and Read
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.​

Regression

Author: N. H. Bingham
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9781848829695
Size: 61.76 MB
Format: PDF, Kindle
View: 5478
Download and Read
Regression is the branch of Statistics in which a dependent variable of interest is modelled as a linear combination of one or more predictor variables, together with a random error. The subject is inherently two- or higher- dimensional, thus an understanding of Statistics in one dimension is essential. Regression: Linear Models in Statistics fills the gap between introductory statistical theory and more specialist sources of information. In doing so, it provides the reader with a number of worked examples, and exercises with full solutions. The book begins with simple linear regression (one predictor variable), and analysis of variance (ANOVA), and then further explores the area through inclusion of topics such as multiple linear regression (several predictor variables) and analysis of covariance (ANCOVA). The book concludes with special topics such as non-parametric regression and mixed models, time series, spatial processes and design of experiments. Aimed at 2nd and 3rd year undergraduates studying Statistics, Regression: Linear Models in Statistics requires a basic knowledge of (one-dimensional) Statistics, as well as Probability and standard Linear Algebra. Possible companions include John Haigh’s Probability Models, and T. S. Blyth & E.F. Robertsons’ Basic Linear Algebra and Further Linear Algebra.