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확률의 입문 / 제9판

확률의 입문 / 제9판 (94회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Ross, Sheldon M. 강석복, 역
서명 / 저자사항
확률의 입문 / Sheldon Ross 지음 ; 강석복 옮김
판사항
제9판
발행사항
파주 :   자유아카데미,   2014   (2017 2쇄)  
형태사항
x, 562 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
원표제
A first course in probability (9th ed.)
ISBN
9788973386383
서지주기
참고문헌과 색인수록
일반주제명
Probabilities --Textbooks
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 519.2 2014z1 등록번호 111737745 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 519.2 2014z1 등록번호 111786560 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

이 책은 2014년에 출판된 Sheldon Ross의 저서 『A First Course in Probability』 제9판을 번역한 것이다.
1993년 제3판을 번역한 이후 2014년 제9판이 다시 출판되어 번역하게 되었다. 이 책을 번역하게 된 동기는 이 책이 많은 예제를 소개할 뿐 아니라 기본적인 이론을 설명하여 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있고, 문제와 이론적인 연습문제로 나눠 다양한 문제를 다루고 있어 확률의 기본개념을 필요로 하는 모든 사람에게 적합한 책이며, 또한 자습문제 및 연습문제와 그에 대한 상세한 풀이를 제공하고 있어 확률에 관한 공부를 하려는 사람에게 이해 정도와 시험 준비 등에 효과적인 교재라 생각했기 때문이다. 사실 많은 대학에서 이 책을 교재로 선택하고 있으나, 영어로 작성된 교재보다는 번역된 교재를 원하는 많은 학생에게 내용과 문제를 좀 더 쉽게 파악할 수 있는 계기를 마련하기 위해 번역하게 되었다.
이 책은 고교수학에서 언급되는 미분과 적분에 바탕을 둔 기본적인 확률개념을 필요로 하는 모든 분야에 유용하리라 생각한다. 가능한 원저자의 뜻을 살리려 노력했으나 여러 가지 부족한 점이 많으리라 생각한다. 정의는 음영 처리하여 쉽게 눈에 띄도록 했으며, 중요한 용어는 고딕체로 표시하였다. 물론 용어는 한국통계학회의 『통계학용어집』을 참조하였다.


정보제공 : Aladin

저자소개

Sheldon Ross(지은이)

<확률의 입문>

강석복(옮긴이)

<통계학:원리와 기법>

정보제공 : Aladin

목차

2.3 확률의 공리 = 32
  2.4 몇 가지 간단한 명제 = 35
  2.5 균등 확률 결과를 갖는 표본공간 = 40
  2.6 연속집합함수인 확률 = 52
  2.7 신뢰의 측도인 확률 = 56
03 조건부 확률과 독립 = 69
  3.1 서론 = 69
  3.2 조건부 확률 = 69
  3.3 베이즈 공식 = 76
  3.4 독립사건 = 91
  3.5 확률 P(·|F) = 108
04 확률변수 = 139
  4.1 확률변수 = 139
  4.2 이산확률변수 = 144
  4.3 기댓값 = 147
  4.4 확률변수의 함수의 기댓값 = 150
  4.5 분산 = 154
  4.6 베르누이와 이항확률변수 = 157
  4.7 푸아송 확률변수 = 167
  4.8 그 밖의 이산확률변수 = 181
  4.9 확률변수의 합의 기댓값 = 190
  4.10 누적분포함수의 성질 = 195
05 연속확률변수 = 217
  5.1 서론 = 217
  5.2 연속확률변수의 기댓값과 분산 = 221
  5.3 균일 확률변수 = 226
  5.4 정규확률변수 = 230
  5.5 지수확률변수 = 242
  5.6 그 밖의 연속분포 = 249
  5.7 확률변수의 함수의 분포 = 254
06 결합분포 = 269
  6.1 결합분포함수 = 269
  6.2 독립확률변수 = 278
  6.3 독립확률변수의 합 = 290
  6.4 조건부 분포 : 이산인 경우 = 300
  6.5 조건부 분포 : 연속인 경우 = 303
  6.6 순서통계량 = 309
  6.7 확률변수의 함수의 결합확률분포 = 313
  6.8 교환가능 확률변수 = 321
07 기댓값의 성질 = 339
  7.1 서론 = 339
  7.2 확률변수의 합의 기댓값 = 340
  7.3 발생한 사건의 개수의 적률 = 360
  7.4 공분산, 합의 분산, 상관계수 = 368
  7.5 조건부 기댓값 = 378
  7.6 조건부 기댓값과 예측 = 398
  7.7 적률생성함수 = 403
  7.8 정규확률변수의 부가적인 성질 = 414
  7.9 기댓값의 일반적인 정의 = 419
08 극한정리 = 443
  8.1 서론 = 443
  8.2 체비셰프 부등식과 큰 수의 약법칙 = 443
  8.3 중심극한정리 = 447
  8.4 큰 수의 강법칙 = 456
  8.5 그 밖의 부등식 = 460
  8.6 독립인 베르누이 확률변수의 합을 푸아송 확률변수에 근사할 때 오차확률의 한계 = 467
09 확률의 부가적인 내용 = 475
  9.1 푸아송 과정 = 475
  9.2 마르코프 연쇄 = 478
  9.3 놀라움, 불확실성, 엔트로피 = 483
  9.4 부호화 이론과 엔트로피 = 488
10 시뮬레이션 = 499
  10.1 서론 = 499
  10.2 연속확률변수를 시뮬레이션하는 일반적인 방법 = 502
  10.3 이산분포에서의 시뮬레이션 = 509
  10.4 분산 감소 방법 = 512
선별한 문제의 해답 = 521
자습문제 및 연습문제 풀이 = 523
찾아보기 = 558

 
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