An introduction to probability theory and its applications, Vol 1 (1968)

Este livro é um clássico nos cursos de probabilidade mais tradicionais, como fonte de inspiração para problemas consagrados da estatística e fonte inesgotável de exemplos e aplicações inusitadas. O estilo e organização do texto são um pouco caóticos, sem seguir uma linha didática como os do Ross, mas é certamente uma excelente referência em probabilidade e aplicações.

1) Introduction: The Nature of Probability Theory. 2) The Sample Space. 3) Elements of Combinatorial Analysis. 4) Fluctuations in Coin Tossing and Random Walks. 5) Combination of Events. 6) Conditional Probability. 7) Stochastic Independence. 8) The Binomial and Poisson Distributions. 9) The Normal Approximation to the Binomial Distribution. 10) Unlimited Sequences of Bernoulli Trials. 11) Random Variables; Expectation. 12) Laws of Large Numbers. 13) Integral Valued Variables. 14) Generating Functions. 15) Compound Distributions. 16) Branching Processes. 17) Recurrent Events. 18) Renewal Theory. 19) Random Walk and Ruin Problems. 20) Markov Chains. 21) Algebraic Treatment of Finite Markov Chains. 22) The Simplest Time-Dependent Stochastic Processes. Answers to Problems.

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