Bewertung:

Das Buch wird für seine gründliche Herangehensweise an die maßtheoretische Wahrscheinlichkeitsrechnung und seine Klarheit bei der Darstellung wesentlicher Konzepte gelobt. Es deckt effektiv Themen wie Ungleichungen, Stichprobenmethoden, Markov-Ketten und Martingale ab, aber einige Bereiche könnten von zusätzlichen Details oder Strenge profitieren.
Vorteile:Das Buch ist gut gegliedert und bietet klare, prägnante Erklärungen zu komplexen Themen. Es enthält interessante Beispiele und geht effektiv auf die Kapitelübungen ein, die das Verständnis verstärken. Besonders hervorzuheben sind die Abschnitte über Stein/Chen-Methoden, Wichtigkeitssampling und abzählbare Markov-Ketten.
Nachteile:⬤ Einige Kapitel wirken überhastet, insbesondere die stochastischen Ordnungen in Kapitel
⬤ Bestimmte Aussagen lassen den notwendigen Beweis vermissen, was für Leser, die Strenge erwarten, frustrierend sein kann. Der Abschnitt über Martingales wurde als verbesserungsbedürftig in Bezug auf Klarheit und Tiefe hervorgehoben.
(basierend auf 2 Leserbewertungen)
A Second Course in Probability
Der 2006 mit dem INFORMS Expository Writing Award ausgezeichnete Bestsellerautor Sheldon Ross (University of Southern California) hat sich mit Erol Pek z (Boston University) zusammengetan, um dieses Lehrbuch für Studenten und Absolventen der Fachrichtungen Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen, Finanzen und Versicherungsmathematik herauszubringen.
Es handelt sich um eine Führung, die dazu dient, sich mit fortgeschrittenen Themen der Wahrscheinlichkeitstheorie vertraut zu machen, ohne sich durch die erschöpfende Abdeckung der klassischen Bücher über fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitstheorie wühlen zu müssen. Zu den Themen gehören Maßtheorie, Grenzwertsätze, Grenzwahrscheinlichkeiten und -erwartungen, Kopplung und die Steinsche Methode, Martingale, Markov-Ketten, Erneuerungstheorie und Brownsche Bewegung.
Kein anderer Text deckt all diese fortgeschrittenen Themen rigoros, aber auf einem so leicht zugänglichen Niveau ab; alles, was Sie brauchen, ist Kalkül und Material aus einem ersten Undergraduate-Kurs in Wahrscheinlichkeit.