000			02060nam a22002537a 4500
003			arcduce
005			20220530210642.0
007			ta
008			170904s1973 ur_||||| |||| 00| 0 spa d
040			_aarcduce _carcduce
082	0		_221 _a519.23
100	1		_98731 _aRozanov, Yuri A., _d1934-
245	1	0	_aProcesos aleatorios / _cYu. A. Rozanov.
260			_aMoscu : _bMIR, _c1973
300			_a285 p.
505	0		_a1. Introducción a los conceptos fundamentales de la teoría de probabilidades: 1. Espacio de sucesos elementales y probabilidad -- 2. Independencia y probabilidad condicional -- 3. Magnitudes aleatorias y distribución de las probabilidades -- 4. Esperanzas matemáticas de las magnitudes aleatorias -- 5. Series infinitas de pruebas independientes y ley de los grandes números -- 2. Algunas distribuciones de probabilidades: 1. Elección aleatoria y variación aleatoria -- 2. Distribución de Poisson -- 3. Pruebas de Bernoulli -- 4. Distribución normal de probabilidades y distribuciones ligadas a ella -- 5. Distribución de probabilidades y funciones características -- 3. Algunos modelos de procesos aleatorios: 1. Algunas definiciones y ejemplos -- 2. Cadenas de Markov -- 3. Cadenas de Markov (tiempo continuo) --4. Procesos que se ramifican -- 5. Algunos procesos de servicios en masa y fluctuaciones aleatorias -- 6. Procesos aleatorios en los sistemas lineales -- 7. Procesos aleatorios estacionarios -- 8. Procesos de difusión -- 4. Algunas tareas de pronosticación, filtrado y regulación de los procesos aleatorios: 1. Tarea general sobre la aproximación óptima, ejemplos -- 2. pronosticación y filtrado de los procesos aleatorios estacionarios -- 3. Esperanzas matemáticas condicionales y algunas tareas de pronosticación y de filtrado.
541			_cDonación Lic. Carlos Pérez Mackeprang
650		4	_aPROCESO ESTOCASTICO _9435
650		4	_aPROBABILIDADES _91598
650		4	_aCADENA DE MARKOV _92497
653		4	_aPROCESOS ESTACIONARIOS
942			_2ddc _cLIBR _jD 519.23 R 55363
945			_aBEA _c2017-09-04
999			_c26193 _d26193