This book addresses multivariate probability theory while presenting clear and interesting applications and utilizing applications as a helpful learning aid.  Allowing for the many diverse applications of the topics, the authors first introduce problems where probabilistic models would naturally arise, and then they provide a brief discussion about some of the statistical methods of fitting followed by an explaination of how these models fit into the presented data.  Computer exercises for simulation, fitting, etc. are also presented using the freely available software R.  Exercsises and solutions appear after each section within a chapter, and classroom-specific exercises are also included.  The authors ensure the exercises and exercises relate to realworld applications and statistical problems.  Topical coverage includes: bivariate discrete random variables; bivariate continuous random variables, stochastic independence-multivariate random variables; transformations of random variables; covariance-correlation; multivariate distributions; genering functions; the Central Limit Theorem; stochastic processes; and applications.

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