Представление документа в формате MARC21

Поле Инд. ПП Название Значение
Тип записи a
Библиографический уровень m
001 Контрольный номер db8429afb1ea4753882ce7383bb6dfc5
005 Дата корректировки 20240628120022.7
020 a ISBN 1480215236
020 a ISBN 978-1480215238
040 a Служба первич. каталог. 10013504
b Код языка каталог. eng
e Правила каталог. PSBO
041 0_ a Код языка текста eng
044 a Код страны публикации us
080 a Индекс УДК 519.2(075.8)
080 a Индекс УДК 519.21(075.8)
080 a Индекс УДК 519.22(075.8)
090 r Идентификатор организации 10013504
100 1_ a Автор Taboga M.
242 10 a Перевод заглавия Лекции по теории вероятностей и математической статистике
245 10 a Заглавие Lectures on probability theory and mathematical statistics
h Физич. носитель Электронный ресурс
246 03 a Другая форма заглавия Probability theory and mathematical statistics
250 a Основные сведения об издании 2nd ed.
260 a Место издания USA
b Издательство CreateSpace Independent Publishing Platform
c Дата издания 2012
300 a Объем XXII, 634 p.
b Иллюстрации/ тип воспроизводства ill.
520 0_ a Аннотация This book is a collection of lectures on probability theory and mathematical statistics. It provides an accessible introduction to topics that are not usually found in elementary textbooks. It collects results and proofs, especially on probability distributions, that are hard to find in standard references and are scattered here and there in more specialistic books. The main topics covered by the book are as follows. PART 1 - MATHEMATICAL TOOLS: set theory, permutations, combinations, partitions, sequences and limits, review of differentiation and integration rules, the Gamma and Beta functions. PART 2 - FUNDAMENTALS OF PROBABILITY: events, probability, independence, conditional probability, Bayes' rule, random variables and random vectors, expected value, variance, covariance, correlation, covariance matrix, conditional distributions and conditional expectation, independent variables, indicator functions. PART 3 - ADDITIONAL TOPICS IN PROBABILITY THEORY: probabilistic inequalities, construction of probability distributions, transformations of probability distributions, moments and cross-moments, moment generating functions, characteristic functions. PART 4 - PROBABILITY DISTRIBUTIONS: Bernoulli, binomial, Poisson, uniform, exponential, normal, Chi-square, Gamma, Student's t, F, multinomial, multivariate normal, multivariate Student's t, Wishart. PART 5 - MORE DETAILS ABOUT THE NORMAL DISTRIBUTION: linear combinations, quadratic forms, partitions. PART 6 - ASYMPTOTIC THEORY: sequences of random vectors and random variables, pointwise convergence, almost sure convergence, convergence in probability, mean-square convergence, convergence in distribution, relations between modes of convergence, Laws of Large Numbers, Central Limit Theorems, Continuous Mapping Theorem, Slutski's Theorem. PART 7 - FUNDAMENTALS OF STATISTICS: statistical inference, point estimation, set estimation, hypothesis testing, statistical inferences about the mean, statistical inferences about the variance.
520 0_ a Аннотация Эта книга представляет собой сборник лекций по теории вероятностей и математической статистике. Книга обеспечивает доступное введение в темы, которые обычно не встречаются в начальных учебниках. В ней собраны результаты и доказательства, особенно в отношении вероятностных распределений, которые трудно найти в стандартных справочниках.Основные темы, освещенные в книге, следующие: ЧАСТЬ 1 - МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ИНСТРУМЕНТЫ: теория множеств, перестановки, комбинации, разбиения, последовательности и ограничения, обзор правил дифференцирования и интегрирования, гамма- и бета-функции. ЧАСТЬ 2 - ОСНОВЫ ВЕРОЯТНОСТИ: события, вероятность, независимость, условная вероятность, правило Байеса, случайные величины и случайные векторы, ожидаемое значение, дисперсия, ковариация, корреляция, ковариационная матрица, условные распределения и условное ожидание, независимые переменные, индикаторные функции. ЧАСТЬ 3 - ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ТЕМЫ В ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ: вероятностные неравенства, построение вероятностных распределений, преобразования вероятностных распределений, моментов и перекрестных моментов, моментные производящие функции, характеристические функции. ЧАСТЬ 4 - ВЕРОЯТНОСТНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ: Бернулли, биномиальное, Пуассоновское, равномерное, экспоненциальное, нормальное, хи-квадрат, гамма, t Стьюдента, F, многочленное, многомерное нормальное, многомерное t Стьюдента, Уишарта. ЧАСТЬ 5 - ПОДРОБНЕЕ О НОРМАЛЬНОМ РАСПРЕДЕЛЕНИИ: линейные комбинации, квадратичные формы, разбиения. ЧАСТЬ 6 - АСИМПТОТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ: последовательности случайных векторов и случайных величин, поточечная сходимость, почти наверное сходимость, сходимость по вероятности, среднеквадратичная сходимость, сходимость по распределению, отношения между режимами сходимости, законы больших чисел, центральные предельные теоремы, непрерывность Теорема об отображении, Теорема Слуцкого. ЧАСТЬ 7 - ОСНОВЫ СТАТИСТИКИ: статистический вывод, оценка в баллах, оценка множества, проверка гипотез, статистические выводы о среднем значении, статистические выводы о дисперсии.
653 0_ a Ключевые слова PROBABILITY THEORY; MATHEMATICAL STATISTICS; ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ; МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА; КНИГИ НА АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ; УЧЕБНИКИ НА АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ
856 40 u URL http://elibrary.mai.ru/MegaPro/Download/ToView/35199?idb=NewMAI2014
900 a Имя макрообъекта Lectures on Probability Theory and Mathematical Statistics by Marco Taboga (z-lib.org)
900 a Имя макрообъекта Обложка.Lectures on Probability Theory and Mathematical Statistics by Marco Taboga
901 t Тип документа m
952 a Тип литературы для КСУ ВШ ЭУчР
c Вид литературы учебное пособие