Produktbild: Probability, Random Variables, and Random Processes

Probability, Random Variables, and Random Processes Theory and Signal Processing Applications

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

06.11.2012

Verlag

John Wiley & Sons

Seitenzahl

736

Maße (L/B/H)

24.9/19.6/4.3 cm

Gewicht

1610 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-470-24209-4

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Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

06.11.2012

Verlag

John Wiley & Sons

Seitenzahl

736

Maße (L/B/H)

24.9/19.6/4.3 cm

Gewicht

1610 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-470-24209-4

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  • Produktbild: Probability, Random Variables, and Random Processes
  • PREFACE xxi
     
    NOTATION xxv
     
    1 Overview and Background 1
     
    1.1 Introduction 1
     
    1.2 Deterministic Signals and Systems 19
     
    1.3 Statistical Signal Processing with MATLAB(r) 35
     
    Problems 39
     
    Further Reading 45
     
    PART I Probability, Random Variables, and Expectation
     
    2 Probability Theory 49
     
    2.1 Introduction 49
     
    2.2 Sets and Sample Spaces 50
     
    2.3 Set Operations 54
     
    2.4 Events and Fields 58
     
    2.5 Summary of a Random Experiment 64
     
    2.6 Measure Theory 64
     
    2.7 Axioms of Probability 68
     
    2.8 Basic Probability Results 69
     
    2.9 Conditional Probability 71
     
    2.10 Independence 73
     
    2.11 Bayes' Formula 74
     
    2.12 Total Probability 76
     
    2.13 Discrete Sample Spaces 79
     
    2.14 Continuous Sample Spaces 83
     
    2.15 Nonmeasurable Subsets of R 84
     
    Problems 87
     
    Further Reading 90
     
    3 Random Variables 91
     
    3.1 Introduction 91
     
    3.2 Functions and Mappings 91
     
    3.3 Distribution Function 96
     
    3.4 Probability Mass Function 101
     
    3.5 Probability Density Function 103
     
    3.6 Mixed Distributions 104
     
    3.7 Parametric Models for Random Variables 107
     
    3.8 Continuous Random Variables 109
     
    3.9 Discrete Random Variables 151
     
    Problems 173
     
    Further Reading 176
     
    4 Multiple Random Variables 177
     
    4.1 Introduction 177
     
    4.2 Random Variable Approximations 177
     
    4.3 Joint and Marginal Distributions 183
     
    4.4 Independent Random Variables 186
     
    4.5 Conditional Distribution 187
     
    4.6 Random Vectors 190
     
    4.7 Generating Dependent Random Variables 201
     
    4.8 Random Variable Transformations 205
     
    4.9 Important Functions of Two Random Variables 218
     
    4.10 Transformations of Random Variable Families 226
     
    4.11 Transformations of Random Vectors 229
     
    4.12 Sample Mean X and Sample Variance S2 232
     
    4.13 Minimum, Maximum, and Order Statistics 234
     
    4.14 Mixtures 238
     
    Problems 240
     
    Further Reading 243
     
    5 Expectation and Moments 244
     
    5.1 Introduction 244
     
    5.2 Expectation and Integration 244
     
    5.3 Indicator Random Variable 245
     
    5.4 Simple Random Variable 246
     
    5.5 Expectation for Discrete Sample Spaces 247
     
    5.6 Expectation for Continuous Sample Spaces 250
     
    5.7 Summary of Expectation 253
     
    5.8 Functional View of the Mean 254
     
    5.9 Properties of Expectation 255
     
    5.10 Expectation of a Function 259
     
    5.11 Characteristic Function 260
     
    5.12 Conditional Expectation 265
     
    5.13 Properties of Conditional Expectation 267
     
    5.14 Location Parameters: Mean, Median, and Mode 276
     
    5.15 Variance, Covariance, and Correlation 280
     
    5.16 Functional View of the Variance 283
     
    5.17 Expectation and the Indicator Function 284
     
    5.18 Correlation Coefficients 285
     
    5.19 Orthogonality 291
     
    5.20 Correlation and Covariance Matrices 294
     
    5.21 Higher Order Moments and Cumulants 296
     
    5.22 Functional View of Skewness 302
     
    5.23 Functional View of Kurtosis 303
     
    5.24 Generating Functions 304
     
    5.25 Fourth-Order Gaussian Moment 309
     
    5.26 Expectations of Nonlinear Transformations 310
     
    Problems 313
     
    Further Reading 316
     
    PART II Random Processes, Systems, and Parameter Estimation
     
    6 Random Processes 319
     
    6.1 Introduction 319
     
    6.2 Characteriz