Szukam książki, która zapewnia głębokie, rygorystyczne omówienie teorii prawdopodobieństwa, ale z naciskiem na materiał, który jest najbardziej przydatny poza działem matematyki. Słyszałem, że „Teoria prawdopodobieństwa: eksploracje i zastosowania” jest całkiem dobra, ale chciałem uzyskać inne sugestie.
Na przykład książka Achima Klenke jest dla mnie zdecydowanie za duża ... jest zorganizowana w celu udowodnienia twierdzeń, a nie wniosków, o ile mogłem powiedzieć. Nie jestem też wielkim fanem książek Durretta z tego, co przeczytałem, ani Billingsleya czy Fellera ... znowu, zbyt wiele badań matematyki.
Pięćdziesiąt trudnych problemów w prawdopodobieństwie Fredericka Mostellera brzmi dla ciebie. Sprawdź komentarze na temat Amazon na ten temat ...
http://www.amazon.com/Challenging-Problems-Probability-Solutions-Mathematics/dp/0486653552/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1459445736&sr=8-1&ke words=frederick+mosteller
źródło
Zastosowane prawdopodobieństwo według Kennetha Lange
Użyłem tej książki do stochastycznej klasy procesowej i pozostaje jedną z moich ulubionych książek.
„Teoria oddzielona od aplikacji stwarza ryzyko wyobcowania wielu potencjalnych praktyków sztuki modelowania stochastycznego. Aplikacje bez wyraźnego stwierdzenia odpowiedniej teorii dryfują w morzu zamieszania”.
https://www.amazon.com/Applied-Probability-Springer-Texts-Statistics/dp/1441971645/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1509045816&sr=8-1&ke words=applied+probability+lange
źródło