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Long ago (or so it seems today), Chung wrote on page 196 of his book [1]:'One wonders if the present theory of stochastic processes is not still too difficult for applications.' Advances in the theory since that time have been phenomenal,but these have been acpanied by an increase in the technical difficulty of the subject so bewildering as to give a quaint charm to Chung's use of the word 'still'. Meyer writes in the preface to his definitive account of stochastic integral theory: '… il faut…un cours de six mois sur les definitions. Que peut on y faire?'I have thought up as intuitive a picture of the subject as I can, written it down at speed, and refused to be lured back by piety (or even by wit!) to cancel half a line. 'First' intuition, which is what you need when you are learning the subject, is raw, rough and ready; and, as you have guessed, I make the excuse that it demands a patible style and lack of polish.Note that I wrote 'first intuition'. Consider an example. Meyer's concept of a righ
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空间统计实战 肖革新 科学出版社【可开电子发票】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
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This book is a complete revision of the earlier work Probability which appeared in 1970. While revised so radically and incorporating so much new material as to amount to a new text, it preserves both the aim and the approach of the original. That aim was stated as the provision of a first text in probability, demanding a reasonable but not extensive knowledge of mathematics, and taking the reader to what one might describe as a good intermediate level. In doing so it attempted to break away from stereotyped applications, and consider applications of a more novel and significant character. The particular novelty of the approach was that expectation was taken as the prime concept, and the concept of expectation axiomatized rather than that of a probability measure. In the preface to the original text of 1970 (reproduced below, together with that to the Russian edition of 1982) I listed what I saw as the advantages of the approach in as unlaboured a fashion as I could. I also took the view that the text rather
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本书是根据作者多年的全英文教学经验编写而成的,是与作者编写的《概率论与数理统计(英文)》相配套的学习辅导用书。本书主要围绕概率与随机事件、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、参数估计、假设检验、线性回归分析设计问题,并通过系统、详尽的解答分析,以及对题目背后内涵和关系的深入挖掘来帮助读者进一步提高概率论与数理统计的基本理论水平和实践应用能力。在编
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