Bibliograph

Probabilità, Un primo corso attraverso esempi, modelli e applicazioni, by Quentin Berger, Francesco Caravenna, Paolo Dai Pra

Type

Label

Probabilità, Un primo corso attraverso esempi, modelli e applicazioni, by Quentin Berger, Francesco Caravenna, Paolo Dai Pra

Language

ita

resource.imageBitDepth

Literary Form

non fiction

Main title

Probabilità

Medium

electronic resource

Nature of contents

dictionaries

Oclc number

1286622797

Responsibility statement

by Quentin Berger, Francesco Caravenna, Paolo Dai Pra

Series statement

La Matematica per il 3+2,, 127, 2038-5757Springer eBooks.

Sub title

Un primo corso attraverso esempi, modelli e applicazioni

Summary

Il presente volume intende fornire un'introduzione alla probabilità e alle sue applicazioni, senza fare ricorso alla teoria della misura. Il testo è dedicato agli studenti dei corsi di laurea scientifici (in particolar modo di matematica, fisica e ingegneria). Viene dedicato ampio spazio alla probabilità discreta, vale a dire su spazi finiti o numerabili. In questo contesto sono sufficienti pochi strumenti analitici per presentare la teoria in modo completo e rigoroso. L'esposizione è arricchita dall'analisi dettagliata di diversi modelli, di facile formulazione e allo stesso tempo di grande rilevanza teorica e applicativa, alcuni tuttora oggetto di ricerca. Vengono poi trattate le variabili aleatorie assolutamente continue, reali e multivariate, e i teoremi limite classici della probabilità, ossia la Legge dei Grandi Numeri e il Teorema Limite Centrale, dando rilievo tanto agli aspetti concettuali quanto a quelli applicativi. Tra le varie applicazioni presentate, un capitolo è dedicato alla stima dei parametri e ai modelli predittivi in Statistica Matematica. Numerosi esempi sono parte integrante dell'esposizione. Ogni capitolo contiene una ricca selezione di esercizi, per i quali viene fornita la soluzione sul sito Springer dedicato al volume. Questa seconda edizione, interamente rivista e arricchita, contiene due nuovi capitoli dedicati alle catene di Markov e alla simulazione di variabili aleatorie al computer.--, Provided by publisher

Table Of Contents

Nozioni preliminari -- 1 Spazi di probabilità discreti: teoria -- 2 Spazi di probabilità discreti: esempi e applicazioni -- 3 Variabili aleatorie discrete: teoria -- 4 Variabili aleatorie discrete: esempi e applicazioni -- 5 Spazi di probabilità e variabili aleatorie generali -- 6 Variabili aleatorie assolutamente continue -- 7 Teoremi limite -- 8 Applicazioni alla statistica matematica -- 9 Introduzione alle Catene di Markov -- 10 Simulazione di variabili aleatorie -- Appendice -- Tavola della distribuzione normale -- Principali distribuzioni notevoli su R

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