Bewertung:

Die Rezensionen des Buches zeigen eine gemischte Aufnahme, wobei einige Leser die klaren Erklärungen und den ausgewogenen Ansatz der Informationstheorie schätzen, während andere das Buch wegen mathematischer Ungenauigkeiten und unzureichender Abdeckung von Themen kritisieren.
Vorteile:Viele Leser empfinden die Erklärungen als sehr klar und intuitiv, insbesondere für die grundlegenden Konzepte der Informationstheorie. Die zweite Auflage unterstützt dies durch zusätzliche Inhalte und Beispiele, die das selbstständige Lernen erleichtern.
Nachteile:In zahlreichen Rezensionen wurde auf Fehler in den mathematischen Definitionen und der Notation hingewiesen, die die Leser verwirren könnten, insbesondere diejenigen, die nicht über ein fundiertes Hintergrundwissen verfügen. Einige Abschnitte, insbesondere zur Kombinatorik, werden als unzureichend abgedeckt angesehen, und die Darstellung wird manchmal als zu vereinfachend oder inkonsistent empfunden.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Probability and Information
Dieses neue und aktualisierte Lehrbuch eignet sich hervorragend zur Einführung in die Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie für Studierende, die neu in Mathematik, Informatik, Ingenieurwissenschaften, Statistik, Wirtschaftswissenschaften oder Betriebswirtschaftslehre sind.
Es setzt lediglich Grundkenntnisse der Infinitesimalrechnung voraus und beginnt mit dem Aufbau einer klaren und systematischen Grundlage für die Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie. Zu den klassischen Themen gehören diskrete und kontinuierliche Zufallsvariablen, Entropie und gegenseitige Information, Methoden der maximalen Entropie, der zentrale Grenzwertsatz und die Kodierung und Übertragung von Informationen.
Neu in dieser Ausgabe ist modernes Material über Markov-Ketten und deren Entropie. Beispiele und Übungen veranschaulichen die Anwendung der Theorie in einem breiten Spektrum von Anwendungen, wobei detaillierte Lösungen für die meisten Übungen online zur Verfügung stehen.