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Probability

Theory and Examples

Rick Durrett
Livre relié | Anglais | Cambridge Statistical and Probabilistic Mathematics | n° 49
90,95 €
+ 181 points
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Description

This lively introduction to measure-theoretic probability theory covers laws of large numbers, central limit theorems, random walks, martingales, Markov chains, ergodic theorems, and Brownian motion. Concentrating on results that are the most useful for applications, this comprehensive treatment is a rigorous graduate text and reference. Operating under the philosophy that the best way to learn probability is to see it in action, the book contains extended examples that apply the theory to concrete applications. This fifth edition contains a new chapter on multidimensional Brownian motion and its relationship to partial differential equations (PDEs), an advanced topic that is finding new applications. Setting the foundation for this expansion, Chapter 7 now features a proof of Itô's formula. Key exercises that previously were simply proofs left to the reader have been directly inserted into the text as lemmas. The new edition re-instates discussion about the central limit theorem for martingales and stationary sequences.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
430
Langue:
Anglais
Collection :
Tome:
n° 49

Caractéristiques

EAN:
9781108473682
Date de parution :
30-05-19
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
241 mm x 254 mm
Poids :
907 g

Les avis