확률론의 기초

제1장 확률
1.1 표본공간과 사상(Sample Space and Event)
1.2 확률(Probability)
1.3 조건부 확률(Conditional Probability)
1.4 사상들의 독립(Independence of Events)

제2장 확률변수와 확률분포
2.1 확률변수(Random Variables)
2.2 확률변수의 분포함수(Distribution Functions of Random Variables)
2.3 이산확률변수와 연속확률변수(Discrete Random Variables and Continuous Random Variables)
2.4 확률변수들의 함수(Function of Random Variables)

제3장 적률과 생성함수
3.1 분포함수의 적률(Moments of a Distribution Function)
3.2 생성함수(Generating Functions)
3.3 특성함수(Characteristic Functions)
3.4 적률에 대한 부등식(Inequalities for Moments)

제4장 확률벡터
4.1 확률벡터(Random Vectors)
4.2 독립확률번수(Independent Random Variables)
4.3 확률벡터의 함수(Function of Random Vectors)
4.4 순서 통계량(Order Statistics)
4.5 적률과 적률생성함수(Moment and Moment Generation Functions)
4.6 조건부 기대치(Conditional Expectation)
4.7 최소 자승의 원리(Principle of Least Squares)

제5장 특별한 분포
5.1 이산분포(Discrete Distributions)
5.2 연속분포(Continuous Distributions)

제6장 극한정리
6.1 수렴의 형태(Modes of Convergence)
6.2 약대수의 법칙(Weak Law of Large Numbers)
6.3 강대수의 법칙(Strong Law of Large Numbers)
6.4 극한 적률생성함수(Limiting Moment Generating Functons)
6.5 중심극한정리(Central Limit Theorems)

참고문헌
부록
연습문제 풀이 및 해답
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