Bewertung:

Das Buch dient als einführender Text in die Wahrscheinlichkeitstheorie mit Schwerpunkt auf der Maßtheorie. Während viele Rezensenten die klaren Erklärungen und die prägnante Behandlung wesentlicher Themen schätzen, gibt es bemerkenswerte Kritikpunkte in Bezug auf die Strenge der Beweise, den Bedarf an zusätzlichen Ressourcen, die Kompaktheit des Inhalts und einige Formatierungsprobleme. Das Buch ist für diejenigen geeignet, die über ein grundlegendes Verständnis der realen Analysis verfügen.
Vorteile:⬤ Klare Erklärungen und gut organisierte Inhalte für einführendes Lernen.
⬤ Deckt wesentliche Themen in kompakter Form ab.
⬤ Gute Motivation hinter den Konzepten.
⬤ Geeignet für Neueinsteiger in die maßtheoretische Wahrscheinlichkeitsrechnung.
⬤ Lob für den Schreibstil und die Gründlichkeit.
⬤ Beweise könnten einigen Lesern an Strenge und Details fehlen.
⬤ Die Kompaktheit führt zu unzureichenden Erklärungen für bestimmte Themen.
⬤ Übungen haben oft keine Lösungen.
⬤ Die Darstellung kann durch Kleingedrucktes und dichte Gleichungen unübersichtlich wirken.
⬤ Einige Rezensenten fanden es schwierig für Anfänger ohne eine solide Basis in realer Analyse.
(basierend auf 35 Leserbewertungen)
First Look at Rigorous Probability Theory, a (2nd Edition)
Dieses Lehrbuch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie unter Verwendung der Maßtheorie. Es richtet sich an Studenten verschiedener Fachrichtungen (Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Management, Finanzen, Informatik und Ingenieurwesen), die ein mathematisch präzises, aber nicht übermäßig technisches Arbeitswissen über die Wahrscheinlichkeitstheorie benötigen.
Der Text bietet vollständige Beweise für alle wesentlichen einführenden Ergebnisse. Dennoch ist die Behandlung fokussiert und zugänglich, wobei die Maßtheorie und die mathematischen Details in Form von intuitiven probabilistischen Konzepten und nicht als separate, imposante Themen präsentiert werden.
In dieser neuen Ausgabe wurden viele Übungen und kleine zusätzliche Themen hinzugefügt und bestehende erweitert. Der Text hält ein angemessenes Gleichgewicht, indem er die Wahrscheinlichkeitstheorie rigoros entwickelt und gleichzeitig unnötige Details vermeidet.