A User's Guide to Measure Theoretic Probability Hardback: 8 (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 8) - Tapa dura
Sinopsis
This 2002 book offers a rigorous probability course for a mixed audience - statisticians, biostatisticians, mathematicians, economists, and students of finance - at the advanced undergraduate/introductory graduate level, without measure theory as a prerequisite. It covers the basic topics of independence, conditioning, martingales, convergence in distribution, and Fourier transforms plus more advanced topics.
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Acerca del autor
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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A User's Guide to Measure Theoretic Probability (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 8)
Publicado por
Cambridge University Press, 2001
ISBN 10: 0521802423
ISBN 13: 9780521802420
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A User's Guide to Measure Theoretic Probability (Hardcover)
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. Rigorous probabilistic arguments, built on the foundation of measure theory introduced seventy years ago by Kolmogorov, have invaded many fields. Students of statistics, biostatistics, econometrics, finance, and other changing disciplines now find themselves needing to absorb theory beyond what they might have learned in the typical undergraduate, calculus-based probability course. This book grew from a one-semester course offered for many years to a mixed audience of graduate and undergraduate students who have not had the luxury of taking a course in measure theory. The core of the book covers the basic topics of independence, conditioning, martingales, convergence in distribution, and Fourier transforms. In addition there are numerous sections treating topics traditionally thought of as more advanced, such as coupling and the KMT strong approximation, option pricing via the equivalent martingale measure, and the isoperimetric inequality for Gaussian processes. The book is not just a presentation of mathematical theory, but is also a discussion of why that theory takes its current form. It will be a secure starting point for anyone who needs to invoke rigorous probabilistic arguments and understand what they mean. This book offers a rigorous probability course. It covers the basic topics of independence, conditioning, martingales, convergence in distribution, and Fourier transforms plus more advanced topics. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9780521802420
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