Ocena:
Książka jest rygorystycznym i zwięzłym wprowadzeniem do rachunku prawdopodobieństwa, dobrze nadającym się dla studentów studiów licencjackich i magisterskich w dziedzinie statystyki. Oferuje wymagające problemy, ale brakuje jej kompleksowych rozwiązań, a w wersji e-bookowej występują pewne problemy z formatowaniem. Chociaż jest chwalona za swoją przejrzystość i głębię, może nie być odpowiednia dla początkujących lub tych, którzy szukają bardziej intuicyjnego podejścia.
Zalety:⬤ Zwięzły i rzeczowy
⬤ obejmuje kluczowe tematy na odpowiednim poziomie licencjackim
⬤ doskonałe sekcje dotyczące procesów rozgałęzionych, losowych i Markowa
⬤ dobry dla studentów o skłonnościach matematycznych
⬤ zapewnia solidne podstawy do zaawansowanych studiów nad prawdopodobieństwem.
⬤ brak pełnych rozwiązań dla wszystkich problemów, co utrudnia samodzielną naukę
⬤ wersja e-book zawiera błędy formatowania, które wpływają na czytelność
⬤ może być zbyt rygorystyczna dla entuzjastycznych początkujących lub niematematyków
⬤ słabsze wyjaśnienia w porównaniu z analizą matematyczną.
(na podstawie 9 opinii czytelników)
Probability: An Introduction
Prawdopodobieństwo jest dziedziną matematyki o ogromnym współczesnym znaczeniu we wszystkich aspektach działalności człowieka. Niniejsza książka stanowi zwięzłe omówienie podstawowych cech prawdopodobieństwa i procesów losowych na poziomie studentów pierwszego i drugiego roku matematyki oraz studentów studiów magisterskich w dziedzinach pokrewnych. Nadaje się na pierwszy kurs prawdopodobieństwa, a także na kurs uzupełniający dotyczący procesów losowych, w tym łańcuchów Markowa.
Szczególną cechą jest dbałość autorów o rygorystyczną matematykę: nie wszystko jest rygorystyczne, ale potrzeba rygoru jest wyjaśniona w trudnych momentach. Tekst jest wzbogacony prostymi ćwiczeniami wraz z problemami (z bardzo krótkimi wskazówkami), z których wiele pochodzi z egzaminów końcowych w Cambridge i Oxfordzie.
Pierwsze osiem rozdziałów stanowi kurs podstaw prawdopodobieństwa, obejmujący zdarzenia, zmienne losowe i rozkłady - dyskretne i ciągłe zmienne losowe są traktowane oddzielnie - wraz z prostymi wersjami prawa wielkich liczb i centralnego twierdzenia granicznego. Opisane są funkcje generujące moment i ich zastosowania. Kolejne trzy rozdziały dotyczą procesów rozgałęziających się, spacerów losowych i procesów losowych w czasie ciągłym, takich jak proces Poissona. Ostatni rozdział to dość obszerne omówienie łańcuchów Markowa w czasie dyskretnym.
To drugie wydanie rozwija sukces pierwszego wydania poprzez zaktualizowaną prezentację, obszerny nowy rozdział na temat łańcuchów Markowa oraz szereg nowych sekcji, aby zapewnić kompleksowe pokrycie programów nauczania na głównych uniwersytetach.
