Wahrscheinlichkeitstheorie - Rüschendorf, Ludger
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Dieses Lehrbuch bietet eine umfassende, moderne Einführung in die wesentlichen Themen und Anwendungen der Wahrscheinlichkeitstheorie. Es liefert eine sehr gut motivierte, anspruchsvolle und weitreichende Darstellung, bleibt aber dennoch vorlesungsnah und verzichtet auf unnötige formalistische Hürden. Ziel des Autors ist es insbesondere, die Bedeutung und Faszination dieses Gebiets für zentrale Anwendungen spürbar werden zu lassen. Das Buch ermöglicht dem Leser somit, ein hervorragendes Verständnis der Begriffe, Methoden und der Kerninhalte der Wahrscheinlichkeitstheorie sowie der Grundlagen der stochastischen Prozesse und deren Anwendungen zu gewinnen.…mehr

Produktbeschreibung
Dieses Lehrbuch bietet eine umfassende, moderne Einführung in die wesentlichen Themen und Anwendungen der Wahrscheinlichkeitstheorie. Es liefert eine sehr gut motivierte, anspruchsvolle und weitreichende Darstellung, bleibt aber dennoch vorlesungsnah und verzichtet auf unnötige formalistische Hürden. Ziel des Autors ist es insbesondere, die Bedeutung und Faszination dieses Gebiets für zentrale Anwendungen spürbar werden zu lassen. Das Buch ermöglicht dem Leser somit, ein hervorragendes Verständnis der Begriffe, Methoden und der Kerninhalte der Wahrscheinlichkeitstheorie sowie der Grundlagen der stochastischen Prozesse und deren Anwendungen zu gewinnen.
  • Produktdetails
  • Springer-Lehrbuch Masterclass
  • Verlag: Springer, Berlin; Springer Spektrum
  • Artikelnr. des Verlages: 978-3-662-48936-9
  • 1. Aufl. 2016
  • Seitenzahl: 480
  • Erscheinungstermin: 14. Juni 2016
  • Deutsch
  • Abmessung: 240mm x 168mm x 25mm
  • Gewicht: 836g
  • ISBN-13: 9783662489369
  • ISBN-10: 3662489368
  • Artikelnr.: 44688468
Autorenporträt
Prof. Dr. Ludger Rüschendorf ist seit 1993 Professor an der Universität Freiburg auf dem Gebiet der mathematischen Stochastik. Zuvor lehrte und forschte er an den Universitäten Hamburg, Aachen, Freiburg und Münster.
Inhaltsangabe
Grundlagen der Maß- und
Integrationstheorie.- Stochastische Unabhängigkeit und Gesetze großer Zahlen.- Konstruktion
von stochastischen Modellen.- Verteilungskonvergenz und zentraler Grenzwertsatz.-
Bedingte Erwartungswerte und Martingale.- Einführung in stochastische Prozesse.-
Index.