Questo volume presenta i concetti fondamentali del calcolo delle probabilità e le più importanti metodologie statistiche. Come nelle edizioni precedenti grande cura viene posta nella trattazione della teoria della probabilità, avvalendosi di alcuni strumenti di calcolo differenziale e integrale. L'enfasi, tuttavia, non è posta sull'aspetto matematico-formale, ma sul fondamento concettuale delle tecniche statistiche presentate, e in particolare sulle loro basi probabilistiche. L'esposizione procede dalla statistica descrittiva al calcolo delle probabilità, alle principali tecniche di statistica inferenziale (stima parametrica, verifica delle ipotesi, regressione, analisi della varianza, test di adattamento al modello e di indipendenza, test non parametrici), e si conclude con il controllo statistico della qualità e dell'affidabilità dei sistemi. Il testo è ricco di esempi concreti, tratti da ambiti applicativi diversi, dall'ingegneria alle scienze biologiche. La quarta edizione è stata riveduta e ampliata con nuovi argomenti e con l'aggiunta di numerosi esempi ed esercizi. Viene inoltre presentato e utilizzato R, software libero e gratuito, per l'analisi statistica. Sheldon M. Ross è Daniel J. Epstein Chair e Professor of Industrial and Systems Engineering presso la University of Southern California. L'edizione italiana è stata curata da Francesco Morandin, professore di Probabilità e Statistica presso il Dipartimento di Scienze matematiche, fisiche e informatiche dell'Università di Parma.

Questo volume presenta i concetti fondamentali del calcolo delle probabilità e le più importanti metodologie statistiche. La trattazione si avvale di alcuni strumenti di calcolo differenziale e integrale. L'enfasi, tuttavia, non è posta sull'aspetto matematico-formale, ma sul fondamento concettuale delle tecniche statistiche presentate, e in particolare sulle loro basi probabilistiche. L'esposizione procede dalla statistica descrittiva al calcolo delle probabilità, alle principali tecniche di statistica inferenziale (stima parametrica, verifica delle ipotesi, regressione, analisi della varianza, test di adattamento al modello e di indipendenza, test non parametrici), per concludersi con due capitoli dedicati al controllo statistico della qualità e all'affidabilità dei sistemi. Il testo è ricco di esempi concreti, tratti da ambiti applicativi diversi, dall'ingegneria alle scienze biologiche. La terza edizione è stata riveduta e ampliata con l'aggiunta di nuovi argomenti, nonché di numerosi nuovi esempi ed esercizi.

This updated text provides a superior introduction to applied probability and statistics for engineering or science majors. Ross emphasizes the manner in which probability yields insight into statistical problems; ultimately resulting in an intuitive understanding of the statistical procedures most often used by practicing engineers and scientists. Real data sets are incorporated in a wide variety of exercises and examples throughout the book, and this emphasis on data motivates the probability coverage. As with the previous editions, Ross' text has tremendously clear exposition, plus real-data examples and exercises throughout the text. Numerous exercises, examples, and applications connect probability theory to everyday statistical problems and situations.

• Clear exposition by a renowned expert author
• Real data examples that use significant real data from actual studies across life science, engineering, computing and business
• End of Chapter review material that emphasizes key ideas as well as the risks associated with practical application of the material
• 25% New Updated problem sets and applications, that demonstrate updated applications to engineering as well as biological, physical and computer science
• New additions to proofs in the estimation section

I testi di Sheldon Ross sono molto apprezzati, all'estero come in Italia, per lo stile di scrittura chiaro e per la dovizia di esempi tratti da diversi campi della scienza e della tecnologia contemporanee. In questo volume, del quale presentiamo una nuova edizione riveduta e ampliata, l'autore illustra i principi di base della statistica e del calcolo delle probabilità senza rinunciare a un'esposizione concettualmente rigorosa; i prerequisiti matematici, tuttavia, si limitano all'algebra insegnata alle scuole superiori. Ciò consente l'utilizzo del testo anche in corsi nei quali non si può dare per acquisita la conoscenza del calcolo infinitesimale da parte degli studenti. Il libro si caratterizza per un gran numero di esercizi, molti dei quali con soluzione, e per una straordinaria ricchezza di esempi svolti e applicazioni. Inoltre, i cenni storici e gli inserti di carattere più attuale ("Statistica in prospettiva") forniscono un punto di vista storico e sociologico sulla disciplina.

Sheldon Ross's classic bestseller, Introduction to Probability Models, has been used extensively by professionals and as the primary text for a first undergraduate course in applied probability. It introduces elementary probability theory and stochastic processes, and shows how probability theory can be applied fields such as engineering, computer science, management science, the physical and social sciences, and operations research.

The hallmark features of this renowned text remain in this eleventh edition: superior writing style; excellent exercises and examples covering the wide breadth of coverage of probability topic; and real-world applications in engineering, science, business and economics. The 65% new chapter material includes coverage of finite capacity queues, insurance risk models, and Markov chains, as well as updated data.

New to this Edition:

• 65% new chapter material including coverage of finite capacity queues, insurance risk models, and Markov chains
• Contains compulsory material for new Exam 3 of the Society of Actuaries including several sections in the new exams
• Updated data, and a list of commonly used notations and equations, a robust ancillary package, including an ISM, SSM, test bank, and companion website
• Includes SPSS PASW Modeler and SAS JMP software packages, widely used in the field

Non vi è campo della scienza contemporanea (né della nostra vita quotidiana) in cui il calcolo delle probabilità non giochi, direttamente o indirettamente, un ruolo cruciale. Il volume di Sheldon Ross presenta in forma chiara e accessibile i concetti fondamentali della teoria delle probabilità. Il testo, adatto per facoltà scientifiche, ingegneristiche ed economiche, presuppone la conoscenza del calcolo in una e (solo per le variabili multidimensionali continue) più variabili. La terza edizione è stata interamente rivista e aggiornata: in particolare, sono stati integrati numerosi esempi ed esercizi e chiariti alcuni passaggi di particolare difficoltà nella parte teorica.

Il volume di Sheldon Ross - il principale riferimento per l'insegnamento di questa disciplina in Italia - presenta in forma chiara e accessibile i concetti fondamentali della teoria delle probabilità. Il testo, adatto per facoltà scientifiche, ingegneristiche ed economiche, presuppone la conoscenza del calcolo in una e (solo per le variabili multidimensionali continue) più variabili. La terza edizione è stata interamente rivista e aggiornata: in particolare, sono stati integrati numerosi esempi ed esercizi e chiariti alcuni passaggi di particolare difficoltà nella parte teorica.

The 5^th edition of Ross’s Simulation continues to introduce aspiring and practicing actuaries, engineers, computer scientists and others to the practical aspects of constructing computerized simulation studies to analyze and interpret real phenomena. Readers learn to apply results of these analyses to problems in a wide variety of fields to obtain effective, accurate solutions and make predictions about future outcomes. This latest edition features all-new material on variance reduction, including control variables and their use in estimating the expected return at blackjack and their relation to regression analysis. Additionally, the 5^th edition expands on Markov chain monte carlo methods, and offers unique information on the alias method for generating discrete random variables.

By explaining how a computer can be used to generate random numbers and how to use these random numbers to generate the behavior of a stochastic model over time, Ross’s Simulation, 5^th edition presents the statistics needed to analyze simulated data as well as that needed for validating the simulation model.

New to this Edition:

• Additional material on variance reduction, including control variables and their use in estimating the expected return at blackjack and their relation to regression analysis
• Additional material and examples on Markov chain monte carlo methods
• Unique material on the alias method for generating discrete random variables
• Additional material on generating multivariate normal vectors
• "R" software code package on the website the correlates to the specific material in the book
• Instructors solutions manual
• Student solutions manual

In this 3rd edition revised text, master expositor Sheldon Ross has produced a unique work in introductory statistics. The text's main merits are the clarity of presentation, contemporary examples and applications from diverse areas, and an explanation of intuition and ideas behind the statistical methods. Concepts are motivated, illustrated and explained in a way that attempts to increase one's intuition. To quote from the preface, "It is only when a student develops a feel or intuition for statistics that she or he is really on the path toward making sense of data."

Ross achieves this goal through a coherent mix of mathematical analysis, intuitive discussions and examples.

Applications and examples refer to real-world issues, such as gun control, stock price models, health issues, driving age limits, school admission ages, use of helmets, sports, scientific fraud and many others.

Ancillary list:

• Instructor's Manual - http://textbooks.elsevier.com/web/manuals.aspx?isbn=9780123743886
• Student Solutions Manual - http://www.elsevierdirect.com/product.jsp?isbn=9780123743886
• Student Solutions Manual for 2nd Edition - http://www.elsevierdirect.com/product.jsp?isbn=9780120885510
• Sample Chapter, eBook - http://www.elsevierdirect.com/product.jsp?isbn=9780123743886
• Companion Website w/Data Sets - http://www.elsevierdirect.com/companion.jsp?ISBN=9780123743886

• Unique historical perspective profiling prominent statisticians and historical events to motivate learning by providing interest and context
• Use of exercises and examples helps guide the student towards indpendent learning using real issues and real data, e.g. stock price models, health issues, gender issues, sports, scientific fraud.
• Summary/Key Terms- chapters end with detailed reviews of important concepts and formulas, key terms and definitions which are useful to students as study tools
• Data sets from text and exercise material will be available to download from the text website, saves students time
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

In questo volume l'autore affronta gli argomenti senza rinunciare alla correttezza e alla vivacità che contraddistinguono il suo stile espositivo; i prerequisiti matematici, tuttavia, si limitano all'algebra. Ciò consente l'utilizzo del testo anche in corsi nei quali non si possa dare per acquisita la conoscenza del calcolo infinitesimale da parte degli studenti. Il libro si caratterizza, ancora una volta, per un gran numero di esercizi, molti dei quali con soluzione, e per una straordinaria ricchezza di esempi e applicazioni, tratte da differenti ambiti disciplinari.

Questo volume presenta i concetti fondamentali del calcolo delle probabilità e le più importanti metodologie statistiche. La trattazione si avvale di alcuni strumenti di calcolo differenziale e integrale; l'enfasi, tuttavia, non è posta sull'aspetto matematico-formale, ma sul fondamento concettuale delle tecniche statistiche presentate, e in particolare sulle loro basi probabilistiche. L'esposizione procede dalla statistica descrittiva al calcolo delle probabilità, alle principali tecniche di statistica inferenziale (stima parametrica, verifica delle ipotesi, regressione, analisi della varianza, test di adattamento al modello e di indipendenza, test non parametrici), per concludersi con due capitoli dedicati al controllo statistico della qualità e all'affidabilità dei sistemi. Il testo è ricco di esempi concreti, tratti da ambiti applicativi diversi, dall'ingegneria alle scienze biologiche. La seconda edizione è stata riveduta e ampliata, includendo la trattazione di nuovi test e nuove distribuzioni statistiche.

A comprehensive review of the current status of antidepressants - how we arrived at this point in their evolution and where we are going in both the near and the long term. It employs both a scientific and historical approach to accomplish these goals. This volume is intended for practitioners who use antidepressants on a daily basis in their practice as well as for the student and researcher. Each will find that it provides a comprehensive and logical approach to this important group of medications. This book is being published as we mark the end of the first 50 years of the modern antidepressant era.

Questo volume presenta i concetti fondamentali del calcolo delle probabilità e le più importanti metodologie statistiche. La trattazione si avvale di alcuni strumenti di calcolo differenziale e integrale; l'enfasi, tuttavia, non è posta sull'aspetto matematico-formale, ma sul fondamento concettuale delle tecniche statistiche presentate, e in particolare sulle loro basi probabilistiche. L'esposizione procede dalla statistica descrittiva al calcolo delle probabilità, alle principali tecniche di statistica inferenziale, al controllo statistico della qualità.

A nonmeasure theoretic introduction to stochastic processes. Considers its diverse range of applications and provides readers with probabilistic intuition and insight in thinking about problems. This revised edition contains additional material on compound Poisson random variables including an identity which can be used to efficiently compute moments; a new chapter on Poisson approximations; and coverage of the mean time spent in transient states as well as examples relating to the Gibb's sampler, the Metropolis algorithm and mean cover time in star graphs. Numerous exercises and problems have been added throughout the text.