목차
역자서문 = 5
저자서문 = 7
CHAPTER 01 전기공학과 컴퓨터공학에서의 확률모델(Probability Models in Electrical and Computer Engineering) = 17
1.1 분석과 설계 도구로서의 수리적 모델 = 18
1.2 결정모델 = 19
1.3 확률모델 = 20
1.4 상세한 예:패킷 음성 전송 시스템 = 24
1.5 다른예제들 = 27
1.6 책의 개요 = 30
요약 = 31
연습문제 = 33
CHAPTER 02 확률론의 기본(Basic Concepts of Probability Theory) = 35
2.1 확률 실험의 기술 = 35
2.2 확률의 공리 = 44
2.3 계수방법을 이용한 확률 계산 = 54
2.4 조건부 확률 = 60
2.5 사건의 독립 = 66
2.6 순차 실험 = 71
2.7 난수를 합성하기 위한 컴퓨터 사용법:난수 발생기 = 79
2.8 심화 학습:사건 클래스 = 83
2.9 심화 학습:사건열의 확률 = 87
요약 = 91
연습문제 = 93
CHAPTER 03 이산 확률 변수(Ciscrete Random Variables) = 109
3.1 확률 변수의 개념 = 109
3.2 이산 확률 변수와 확률 질량 함수 = 112
3.3 이산 확률 변수의 기대값과 모멘트 = 116
3.4 조건확륙 질량 함수 = 123
3.5 중요한 이산 확률 변수들 = 127
3.6 이산 확률 변수의 생성 = 140
요약 = 141
연습문제 = 142
CHAPTER 04 확률변수(One Random Variable) = 153
4.1 누적 분포 함수 = 153
4.2 확률 밀도 함수 = 159
4.3 X의 기대값 = 166
4.4 중요한 연속 확률 변수 = 173
4.5 확률 변수의 함수 = 184
4.6 마코프와 체비셰프 부등식 = 190
4.7 변화법 = 193
4.8 기초적인 신뢰도 계산 = 198
4.9 확률 변수를 발생시키기 위한 컴퓨터 방법 = 203
4.10 엔트로피 = 211
요약 = 220
연습문제 = 222
CHAPTER 05 확률 변수의 쌍(Pairs of Random Variables) = 237
5.1 두 확률 변수 = 237
5.2 이산 확률 변수의 쌍 = 241
5.3 X와 Y의 결합 누적 분포 함수 = 246
5.4 두 개의 연속 확률 변수의 결합 확률 밀도 함수 = 251
5.5 두 확률 변수의 독립 = 256
5.6 결합 모멘트와 두 확률 변수 함수의 기대값 = 259
5.7 조건부 확률과 조건부 기대값 = 263
5.8 두 확률 변수의 함수 = 272
5.9 결합 가우스 확률 변수 = 278
5.10 결합 가우스 확률 변수의 쌍 = 284
요약 = 286
연습문제 = 288
CHAPTER 06 벡터 확률 변수(Vector Random Bariables) = 303
6.1 벡터 확률 변수 = 303
6.2 확률 변수들의 함수 = 309
6.3 벡터 확률 변수의 기대값 = 317
6.4 결합 가우스 확률 변수 = 324
6.5 확률 변수들의 추정 = 330
6.6 상관 벡터 확률 변수 생성 = 339
요약 = 343
연습문제 = 345
CHAPTER 07 확률 변수의 합과 장기간 평균(Sums of Random Variables and Long-Term Averages) = 357
7.1 확률 변수의 합 = 357
7.2 표본 평균과 기대의 법칙 = 362
7.3 중심극한정리 = 366
7.4 확률 변수의 수열의 수렴 = 374
7.5 장기간 도착률과 연관된 평균 = 382
7.6 이산 푸리에 변환을 이용한 분포의 계산 = 388
요약 = 395
연습문제 = 397
CHAPTER 08 통계학(Statistics) = 407
8.1 표본과 표본화 분포 = 407
8.2 모수 추정 = 411
8.3 최대우도추정 = 414
8.4 신뢰구간 = 425
8.5 가설 검정 = 435
8.6 베이시안 결정 방법 = 448
8.7 데이터에 대한 분포의 적합성 검정 = 455
요약 = 460
연습문제 = 463
CHAPTER 09 확률 과정(Random Processes) = 479
9.1 확률 과정의 정의 = 479
9.2 확률 과정의 특징 = 483
9.3 이산시간 과정들: 합 과정, 이항 계수 과정, 그리고 임의 보행 = 489
9.4 포아송과 조합된 확률 과정 = 497
9.5 가우스 확률 과정, 위너 과정, 그리고 브라운 운동 = 504
9.6 시불변 확률 과정 = 507
9.7 확률 과정의 연속성, 도함수 그리고 적분 = 517
9.8 확률 과정의 시평균과 에르고딕 정리 = 527
9.9 푸리에 급수 및 칼만-레비 전개 = 531
9.10 확률 과정 생성 = 536
요약 = 540
연습문제 = 542
CHAPTER 10 랜덤 신호의 분석과 처리(Analysis and Processing of Random Signals) = 559
10.1 전력 스펙트럼 밀도 = 559
10.2 랜덤 신호에 대한 선형 시스템의 응답 = 568
10.3 제한된 대역의 확률 과정 = 578
10.4 최적 선형 시스템 = 585
10.5 칼만 여과시 = 597
10.6 전력 스펙트럼 밀도의 추정 = 602
10.7 랜덤 신호를 처리하는 수치 기술 = 608
요약 = 612
연습문제 = 614
CHAPTER 11 마코프 체인(Markov Chains) = 627
11.1 마코프 과정 = 627
11.2 이산시간 마코프 체인 = 630
11.3 상태의 클래스, 회귀적 성질, 극한 확률 = 640
11.4 연속시간 마코프 체인 = 652
11.5 시간 가역적 마코프 체인 = 664
11.6 마코프 체인을 위한 수치적 방법 = 669
요약 = 677
연습문제 = 679
CHAPTER 12 대기 이론 입문(Introduction to Queueing Theory) = 691
12.1 대기 시스템의 요소 = 691
12.2 리틀의 공식 = 693
12.3 M／M／1 대기 = 696
12.4 다중 서버 시스템: M／Mc, M／M／c／c, M／M／∞ = 704
12.5 유한공급 대기 시스템 = 711
12.6 M／G／I 대기 시스템 = 715
12.7 내장 마코프 체인을 이용한 M／G／1 분석 = 722
12.8 버커의 정리: M／M／c 시스템에서 출발 = 729
12.9 대기열 망: 잭슨의 이론 = 733
12.10 대기 시스템의 모의실험과 데이터 분석 = 745
요약 = 756
연습문제 = 758
APPENDIX A 수학 목록(Mathematical Tables) = 771
APPENDIX B 푸리에 변환 목록(Tables of Fourier Transforms) = 774
APPENDIX C 행렬과 선형 대수(Matrices and Linear Algebra) = 776
찾아보기 = 779
