Ocena:
Recenzje książki wskazują na mieszany odbiór, z niektórymi czytelnikami doceniającymi jej jasne wyjaśnienia i zrównoważone podejście do teorii informacji, podczas gdy inni krytykują ją za nieścisłości matematyczne i niewystarczające pokrycie tematów.
Zalety:Wielu czytelników uważa, że wyjaśnienia są bardzo jasne i intuicyjne, szczególnie w przypadku podstawowych pojęć teorii informacji. Drugie wydanie rozszerza to o dodatkowe treści i przykłady, które pomagają w samodzielnej nauce.
Wady:Liczne recenzje wskazywały na błędy w definicjach matematycznych i notacji, które mogą dezorientować czytelników, zwłaszcza tych bez solidnego przygotowania. Niektóre sekcje, w szczególności dotyczące kombinatoryki, zostały uznane za niewystarczająco omówione, a prezentacja jest czasami uważana za zbyt uproszczoną lub niespójną.
(na podstawie 4 opinii czytelników)
Probability and Information
Ten nowy i zaktualizowany podręcznik jest doskonałym sposobem na wprowadzenie teorii prawdopodobieństwa i informacji dla studentów początkujących w matematyce, informatyce, inżynierii, statystyce, ekonomii lub studiach biznesowych.
Wymaga on jedynie znajomości podstaw rachunku prawdopodobieństwa, a rozpoczyna się od zbudowania jasnych i systematycznych podstaw prawdopodobieństwa i informacji. Klasyczne tematy obejmują dyskretne i ciągłe zmienne losowe, entropię i wzajemną informację, metody maksymalnej entropii, centralne twierdzenie graniczne oraz kodowanie i przesyłanie informacji.
Nowością w tym wydaniu jest nowoczesny materiał na temat łańcuchów Markowa i ich entropii. Książka zawiera przykłady i ćwiczenia ilustrujące sposób wykorzystania teorii w szerokim zakresie zastosowań, a szczegółowe rozwiązania większości ćwiczeń są dostępne online dla instruktorów.
