°øÀ¯Çϱâ
Introuction to Probability
±¸¸ÅÈıâ 0°Ç
¤ýµµ¼­Á¤º¸ ÀúÀÚ : George G. Roussas
ÃâÆÇ»ç : Elsevier
2014³â 12¿ù 01ÀÏ Ãâ°£  |  ISBN : 1156880122  |  381ÂÊ  |  ±Ô°Ýèâ  |  1ÆÇ
¤ý±³º¸È¸¿ø ±³º¸¹®°í ID ¿¬°áÇϱâ
µµ¼­¸¦ ±¸ÀÔÇÏ½Ã¸é ±³º¸¹®°í¿Í ²É¸¶ÀÇ È¸¿øÇýÅÃÀ» ÇÔ²²
¹ÞÀ¸½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¤ý²É¸¶°¡ 38,000¿ø
¤ýÃß°¡ÇýÅà ²É 3¼ÛÀÌ
²É¼ÛÀÌÁö°© ¸¸µé±â>
²É¼ÛÀÌ Àû¸³À» À§Çؼ­ '²É¼ÛÀÌÁö°©'À» ¸¸µå¼Å¾ß ÇÕ´Ï´Ù.
¤ý¹è¼ÛÁö¿ª ±¹³»
¤ý¹è¼Ûºñ
Á¶°ÇºÎ¹«·á¹è¼Û
  • ÀÌ °¡°ÔÀÇ ¹«·á¹è¼Û »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®Çϰųª, ÃÑÁÖ¹®±Ý¾×ÀÌ 15,000¿ø ÀÌ»óÀÌ¸é ¹«·á¹è¼Û.
  • 15,000¿ø ¹Ì¸¸ÀÌ¸é ¹è¼Ûºñ 2,500¿ø °í°´ºÎ´ã
  • µµ¼­»ê°£/Á¦ÁÖµµ´Â Ãß°¡¿îÀÓºñ ºÎ°úµÉ ¼ö ÀÖÀ½
2ÀÏ À̳» Ãâ°í
¤ý¼ö·®
ÃÑ ÇÕ°è±Ý¾×  ¿ø
Âò
¼±¹°
Àå¹Ù±¸´Ï ´ã±â
¹Ù·Î ±¸¸ÅÇϱâ

Àå¹Ù±¸´Ï¿¡ ´ã¾Ò½À´Ï´Ù. Àå¹Ù±¸´Ï¸¦ È®ÀÎ ÇϽðڽÀ´Ï±î?

¼îÇΰè¼ÓÇϱâ
Àå¹Ù±¸´Ïº¸±â
¤ýÀÌ °¡°ÔÀÇ ´Ù¸¥ »óÇ° ¸ðµç»óÇ°º¸±â+
15,000¿ø
13,500¿ø 10%¡é
15,000¿ø
13,500¿ø 10%¡é
16,800¿ø
15,120¿ø 10%¡é
20,000¿ø
18,000¿ø 10%¡é
²ÞÀ» ÇÇ¿ì´Â ¼¼»ó, ÀÎÅÍ³Ý ±³º¸¹®°íÀÔ´Ï´Ù.
²ÞÀ» ÇÇ¿ì´Â ¼¼»ó, ÀÎÅÍ³Ý ±³º¸¹®°íÀÔ´Ï´Ù.
°¡°ÔÁÖÀÎ : ±³º¸¹®°í
ÀüÈ­ ¹× ÅùèÁ¤º¸
ÀüÈ­ ¹× ÅùèÁ¤º¸
»óÇ° ¾È³» ¹× ȯºÒ, ±³È¯, ¹è¼Û¹®ÀÇ
- °¡°Ô ÀüÈ­¹øÈ£ : 1544-1900
- ÀüÈ­¹®ÀÇ ½Ã°£ : ¿ÀÀü 9½ÃºÎÅÍ ¿ÀÈÄ 6½Ã±îÁö
(¸ÅÁÖ ¿ù¿äÀÏ, È­¿äÀÏ, ¼ö¿äÀÏ, ¸ñ¿äÀÏ, ±Ý¿äÀÏ, °øÈÞÀÏ Á¦¿Ü)
- °¡°Ô À̸ÞÀÏ : ink@kyobobook.co.kr
- ÀÌ¿ë Åùèȸ»ç : CJ´ëÇÑÅë¿î
ÆǸŰ¡°ÔÁ¤º¸
- »ç¾÷ÀÚ¸í : (ÁÖ)±³º¸¹®°í
- »ç¾÷ÀÚµî·Ï¹øÈ£ : 102-81-11670
- Åë½ÅÆǸž÷½Å°í : 01-0653
- Çö±Ý¿µ¼öÁõ : ¹ß±Þ°¡´É
ÀüÈ­ÁÖ¹® ¹× °áÁ¦¹®ÀÇ
- ²ÉÇÇ´Â ¾Æħ¸¶À» : 1644-8422
°¡°Ô¿Í Á÷°Å·¡¸¦ ÇÏ½Ã¸é ²É¼ÛÀÌ Àû¸³ ¹× °¢Á¾ ÇýÅÿ¡¼­
Á¦¿ÜµÇ°í, ¸¸ÀÏÀÇ ¹®Á¦°¡ ¹ß»ýÇÏ´Â °æ¿ì¿¡µµ ²É¸¶ÀÇ
µµ¿òÀ» ¹ÞÀ¸½Ç ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù. °¡°ÔÀÇ ºÎ´çÇÑ ¿ä±¸,
ºÒ°øÁ¤ ÇàÀ§ µî¿¡ ´ëÇؼ­µµ ²É¸¶·Î Á÷Á¢ ÀüÈ­ÁÖ¼¼¿ä.
 À̾߱â²É¹ç
µî·ÏµÈ À̾߱Ⱑ ¾ø½À´Ï´Ù.
»ó¼¼Á¤º¸ ±¸¸ÅÈıâ (0) »óÇ° Q&A (0) ¹è¼Û/±³È¯/ȯºÒ ¾È³»

Ã¥¼Ò°³

¢º ÀÌ Ã¥Àº ¿µ¾î·Î ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ½À´Ï´Ù.

¸ñÂ÷

Chapter 01 some motivating examples Chapter 02 some fundamental concepts Chapter 03 the oncept of probaility and basic results Chapter 04 conditonal probability and indepenaence Chapter 05 numerical characteristics of random variable Chapter 06 some special distributions Chapter 07 joint probabillity density function of two random variables and related quantities Chapter 08 joint moment-generationg fumction covariance and correlation coefficient of two random variables Chapter 09 some generalizations to k random variables and three multivariate distributions Chapter 10 independence of random variables and some applications Chapter 11 transformation of random variables Chapter 12 two medes of convergence the weak law of large numbers the central limit theorem and futher results Chapter 13 an overview of statical inference
±¸¸ÅÈı⠱¸¸Å¸¸Á·µµ
ÀÌ »óÇ°¿¡ ´ëÇÑ ±¸¸ÅÈıâ´Â ±¸¸ÅÇϽŠºÐ¿¡ ÇÑÇØ 'ÁÖ¹®/¹è¼ÛÁ¶È¸'¿¡¼­ ÀÛ¼ºÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
ÀÛ¼ºµÈ ±¸¸ÅÈıⰡ ¾ø½À´Ï´Ù.
    »óÇ°Q&A
    »óÇ°¿¡ °üÇÑ ±Ã±ÝÇϽŠ»çÇ×À» ¹°¾îº¸¼¼¿ä!
    ±Û¾²±â
    ±Û¾²±â
      ¹è¼Û/±³È¯/ȯºÒ ¾È³»
      ¹è¼Û¾È³»
      - ÁÖ¹®±Ý¾×ÀÌ 15,000¿ø ÀÌ»óÀÎ °æ¿ì ¹«·á¹è¼Û, 15,000 ¹Ì¸¸ÀÎ °æ¿ì ¹è¼Ûºñ 2,500¿øÀÌ ºÎ°úµË´Ï´Ù. (´Ü, ¹«·á¹è¼Û »óÇ°ÀÇ °æ¿ì Á¦¿Ü)
      - ÁÖ¹® ÈÄ ¹è¼ÛÁö¿ª¿¡ µû¶ó ±¹³» ÀϹÝÁö¿ªÀº ±Ù¹«ÀÏ(¿ù-±Ý) ±âÁØ 1Àϳ» Ãâ°íµÊÀ» ¿øÄ¢À¸·Î Çϳª, ±â»ó»óȲ µîÀÇ ÀÌÀ¯·Î Áö¿¬µÉ ¼öµµ ÀÖ½À´Ï´Ù. (´Ü, ÀÏ¿äÀÏ ¹× °øÈÞÀÏ¿¡´Â ¹è¼ÛµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
      - µµ¼­ »ê°£ Áö¿ª ¹× Á¦ÁÖµµÀÇ °æ¿ì´Â Ç×°ø/µµ¼± Ãß°¡¿îÀÓÀÌ ºÎ°úµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
      - ÇØ¿ÜÁö¿ªÀ¸·Î´Â ¹è¼ÛµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.
      ±³È¯/ȯºÒ ¾È³»
      - »óÇ°ÀÇ Æ¯¼º¿¡ µû¸¥ ±¸Ã¼ÀûÀÎ ±³È¯ ¹× ȯºÒ±âÁØÀº °¢ »óÇ°ÀÇ '»ó¼¼Á¤º¸'¸¦ È®ÀÎÇϽñ⠹ٶø´Ï´Ù.
      - ±³È¯ ¹× ȯºÒ½ÅûÀº °¡°Ô ¿¬¶ôó·Î ÀüÈ­ ¶Ç´Â À̸ÞÀÏ·Î ¿¬¶ôÁֽøé ÃÖ¼±À» ´ÙÇØ ½Å¼ÓÈ÷ ó¸®ÇØ µå¸®°Ú½À´Ï´Ù.

      ±³È¯ ¹× ȯºÒ °¡´É »óÇ°¿¡
      ¹®Á¦°¡ ÀÖÀ» °æ¿ì
      1) »óÇ°ÀÌ Ç¥½Ã/±¤°íµÈ ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ºÒ·®(ºÎÆÐ, º¯Áú, ÆļÕ, Ç¥±â¿À·ù, À̹°È¥ÀÔ, Áß·®¹Ì´Þ)ÀÌ ¹ß»ýÇÑ °æ¿ì
      - ½Å¼±½ÄÇ°, ³ÃÀå½ÄÇ°, ³Ãµ¿½ÄÇ° : ¼ö·ÉÀÏ ´ÙÀ½³¯±îÁö ½Åû
      - ±âŸ »óÇ° : ¼ö·ÉÀϷκÎÅÍ 30ÀÏ À̳», ±× »ç½ÇÀ» ¾È ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏ À̳» ½Åû
      2) ±³È¯ ¹× ȯºÒ½Åû ½Ã ÆǸÅÀÚ´Â »óÇ°ÀÇ »óŸ¦ È®ÀÎÇÒ ¼ö ÀÖ´Â »çÁøÀ» ¿äûÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¸ç »óÇ°ÀÇ ¹®Á¦ Á¤µµ¿¡ µû¶ó Àç¹è¼Û, ÀϺÎȯºÒ, ÀüüȯºÒÀÌ ÁøÇàµË´Ï´Ù. ¹ÝÇ°¿¡ µû¸¥ ºñ¿ëÀº ÆǸÅÀÚ ºÎ´ãÀ̸ç ȯºÒÀº ¹ÝÇ°µµÂøÀϷκÎÅÍ ¿µ¾÷ÀÏ ±âÁØ 3ÀÏ À̳»¿¡ ¿Ï·áµË´Ï´Ù.
      ´Ü¼øº¯½É ¹×
      ÁÖ¹®Âø¿ÀÀÇ °æ¿ì
      1) ½Å¼±½ÄÇ°, ³ÃÀå½ÄÇ°, ³Ãµ¿½ÄÇ°
      ÀçÆǸŰ¡ ¾î·Á¿î »óÇ°ÀÇ Æ¯¼º»ó, ±³È¯ ¹× ȯºÒÀÌ ¾î·Æ½À´Ï´Ù.
      2) È­ÀåÇ°
      ÇǺΠƮ·¯ºí ¹ß»ý ½Ã Àü¹®ÀÇ Áø´Ü¼­ ¹× ¼Ò°ß¼­¸¦ Á¦ÃâÇϽøé ȯºÒ °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. ÀÌ °æ¿ì Á¦¹Ýºñ¿ëÀº ¼ÒºñÀÚ ºÎ´ãÀ̸ç, ¹è¼Ûºñ´Â ÆǸÅÀÚ°¡ ºÎ´ãÇÕ´Ï´Ù. ÇØ´ç È­ÀåÇ°°ú ÇǺΠƮ·¯ºí°úÀÇ »ó´çÇÑ Àΰú°ü°è°¡ ÀÎÁ¤µÇ´Â °æ¿ì ¶Ç´Â Áúȯġ·á ¸ñÀûÀÇ °æ¿ì¿¡´Â Áø´Ü¼­ ¹ß±Þºñ¿ëÀ» ÆǸÅÀÚ°¡ ºÎ´ãÇÕ´Ï´Ù.
      3) ±âŸ »óÇ°
      ¼ö·ÉÀϷκÎÅÍ 7ÀÏ À̳» ½Åû, ¿Õº¹¹è¼Ûºñ´Â ¼ÒºñÀÚ ºÎ´ã
      4) ¸ð´ÏÅÍ ÇØ»óµµÀÇ Â÷ÀÌ·Î »ö»óÀ̳ª À̹ÌÁö°¡ ´Ù¸¥ °æ¿ì ´Ü¼øº¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯ ¹× ȯºÒÀÌ Á¦ÇÑµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
      ±³È¯ ¹× ȯºÒ ºÒ°¡ 1) ½Åû±âÇÑÀÌ Áö³­ °æ¿ì
      2) ¼ÒºñÀÚÀÇ °ú½Ç·Î ÀÎÇØ »óÇ° ¹× ±¸¼ºÇ°ÀÇ Àüü ¶Ç´Â ÀϺΰ¡ ¾ø¾îÁö°Å³ª ÈѼÕ, ¿À¿°µÇ¾úÀ» °æ¿ì
      3) °³ºÀÇÏ¿© ÀÌ¹Ì ¼·ÃëÇÏ¿´°Å³ª »ç¿ë(Âø¿ë ¹× ¼³Ä¡ Æ÷ÇÔ)ÇØ »óÇ° ¹× ±¸¼ºÇ°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¼Õ»óµÈ °æ¿ì
      4) ½Ã°£ÀÌ °æ°úÇÏ¿© »óÇ°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì
      5) »ó¼¼Á¤º¸ ¶Ç´Â »ç¿ë¼³¸í¼­¿¡ ¾È³»µÈ ÁÖÀÇ»çÇ× ¹× º¸°ü¹æ¹ýÀ» ÁöÅ°Áö ¾ÊÀº °æ¿ì
      6) »çÀü¿¹¾à ¶Ç´Â ÁÖ¹®Á¦ÀÛÀ¸·Î ÅëÇØ ¼ÒºñÀÚÀÇ ÁÖ¹®¿¡ µû¶ó °³º°ÀûÀ¸·Î »ý»êµÇ´Â »óÇ°ÀÌ ÀÌ¹Ì Á¦ÀÛÁøÇàµÈ °æ¿ì
      7) º¹Á¦°¡ °¡´ÉÇÑ »óÇ° µîÀÇ Æ÷ÀåÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì
      8) ¸À, Çâ, »ö µî ´Ü¼ø ±âÈ£Â÷ÀÌ¿¡ ÀÇÇÑ °æ¿ì