Probability, random variables and stochastic processes
La cuarta edición de Probabilidad, Variables aleatorias y procesos estocásticos se ha actualizado de manera significativa a partir de la edición anterior, y ahora incluye el coautor S. Unnikrishna Pillai, de la Universidad Politécnica. El libro está destinado a un curso de nivel superior / licenciad...
| Other Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | Spanish English |
| Edition: | 4a ed. |
| Subjects: |
MARC
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| 001 | 111634 | ||
| 003 | Ucuenca | ||
| 005 | 20230308185416.0 | ||
| 008 | 014070|2002 nyu|||||r|||||||||||spa|| | ||
| 020 | |a 9780071226615 | ||
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| 041 | 0 | |a eng | |
| 082 | 0 | |a 519.2 | |
| 245 | |a Probability, random variables and stochastic processes |c Athanasios Papoulis y S. Unnikrishna Pillai |h imp | ||
| 250 | |a 4a ed. | ||
| 264 | |a New York |b McGraw-Hill |c 2002 | ||
| 300 | |a x; 852 páginas: |b ilu |c 24 cm | ||
| 504 | |a incl. ref. | ||
| 505 | 0 | |a Probabilidad y variables aleatorias - El significado de la probabilidad - Los axiomas de probabilidad - la repetición de pruebas - El concepto de una variable aleatoria - Funciones de una variable aleatoria - Dos variables aleatorias - Secuencias de variables aleatorias - Estadísticas - Procesos estocásticos - Conceptos generales - paseos aleatorios y otras aplicaciones - representación espectral - estimación del espectro - La media de la estimación de la plaza - cadenas de Markov - - Entropía procesos de Markov y teoría de colas. Incluye Bibliografía e Índice. | |
| 520 | 3 | |a La cuarta edición de Probabilidad, Variables aleatorias y procesos estocásticos se ha actualizado de manera significativa a partir de la edición anterior, y ahora incluye el coautor S. Unnikrishna Pillai, de la Universidad Politécnica. El libro está destinado a un curso de nivel superior / licenciado en probabilidad y está dirigido a los estudiantes de ingeniería eléctrica, matemáticas, y los departamentos de física. El enfoque de los autores es desarrollar el tema de la teoría de la probabilidad y los procesos estocásticos como una disciplina deductiva e ilustrar la teoría con las aplicaciones básicas de interés de la ingeniería. | |
| 650 | |a Variables aleatorias |9 34709 | ||
| 650 | |a Probabilidad |9 23041 | ||
| 650 | |a Variable |9 117838 | ||
| 650 | 0 | |a Estadística |9 7865 | |
| 650 | |a Estocasticos procesos |9 117839 | ||
| 650 | 0 | |a Matemática |9 12761 | |
| 700 | 1 | |a Papoulis, Athanasios |9 35358 | |
| 700 | 1 | |a Pillai, S. Unnikrishna |9 117840 | |
| 852 | |a UC-CDJBV |f Compra |l 1 |m General |p 20140703 |q 122.40 |r 2 |t 111634 |w Ingeniería |y 178198 |b 0 |d CDRC |e CDRC |g 519.2 SEGUNDO PISO |z 2014-40-70 | ||
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