목차
Chapter 1 사건과 확률
1.1 표본공간과 사상(Sample Spaces and Events) = 2
1.2 확률(Probability) = 5
1.3 확률의 성질(Properties of Probability) = 14
1.4 조합분석(Combinatorial Analysis) = 20
연습문제 = 40
Chapter 2 조건부확률과 독립성
2.1 조건부확률(Conditional Probability) = 44
2.2 독립사건(Independent Events) = 57
연습문제 = 68
Chapter 3 확률변수와 기대값
3.1 확률변수(Random Variables) = 72
3.2 분포함수(Distribution Functions) = 76
3.3 이산확률변수(Discrete Random Variables) = 79
3.4 기대값과 분산(Expected Values and Variances) = 86
3.5 이산확률분포(Discrete Probability Distributions) = 93
연습문제 = 140
Chapter 4 연속확률분포
4.1 연속확률변수(Continuous Random Variables) = 144
4.2 연속확률분포(Continuous Probability Distributions) = 165
4.3 확률변수의 함수의 분포(Distribution of Function of a Random Variable) = 222
연습문제 = 230
Chapter 5 결합확률변수와 조건부확률변수
5.1 결합분포함수(Joint Distribution Function) = 236
5.2 독립확률변수(Independent Random Variables) = 252
5.3 조건부확률변수(Conditional Random Variables) = 279
5.4 확률변수들의 결합분포함수(Joint Distribution Function of Random Variables) = 287
연습문제 = 297
Chapter 6 적률과 적률생성함수
6.1 기대값과 적률(Expectations and Moments) = 304
6.2 조건부 기대값과 분산(Conditional Expectation and Variance) = 311
6.3 적률생성함수(Moment Generating Functions) = 332
6.4 결합적률생성함수(Joint Moment Generating Function) = 385
연습문제 = 388
Chapter 7 극한정리
7.1 부등식(Inequality) = 392
7.2 수렴(Convergence) = 404
7.3 대수법칙(Laws of Large Numbers) = 426
7.4 중심극한정리(Central Limit Theorem ; CLT) = 436
연습문제 = 451
Chapter 8 확률과정
8.1 확률과정(Stochastic Processes) = 456
8.2 마르코프 연쇄(Markov Chains) = 461
8.3 상태의 분류(Classification of States) = 483
8.4 정상분포와 극한분포(Stationary Distribution and the Limit Distribution) = 506
연습문제 = 532
Chapter 9 모의실험과 응용
9.1 난수의 생성(Random Number Generating) = 538
9.2 난수와 확률분포(Random Numbers and Probability Distributions) = 543
9.3 난수의 응용(Application of Random numbers) = 560
연습문제 = 570
참고문헌 = 572
부록
통계패키지 사용하는 방법 = 574
해답 = 576
찾기
기호찾기 = 605
찾아보기 = 608