Die Definition der Entropie eines Wahrscheinlichkeitsmaßes oder einer Zufallsvariable wird an einfachen Beispielen erläutert. Es wird diskutiert, dass die Entropie kein Streuungsmaß ist (wie die Standardabweichung), sondern die Ungewissheit (oder Unbestimmtheit) des Ausgangs eines Zufallsexperimentes beschreibt.
Die Faltung von Wahrscheinlichkeitsmaßen ist eine der wichtigsten Begriffsbildungen, um Summen von unabhängigen Zufallsvariablen zu beschreiben, da sich mit ihr viele Eigenschaften von Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen prägnant formulieren lassen und zahlreiche Bezüge zu anderen (scheinbar entfernten) Begriffen und Aussagen herstellen lassen. In diesem einführenden Kapitel wird auf exakte mathematische Definitionen und Beweise verzichtet, stattdessen soll der Begriff der Faltung an typischen Beispielen motiviert werden.
Zufallsvariablen sind die geeignete Begriffsbildung um sowohl Ereignisse als auch deren Wahrscheinlichkeiten treffend zu beschreiben und zu berechnen. In späteren Anwendungen der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden Zufallsvariablen ständig eingesetzt. Hier wird zunächst gezeigt, wie Zufallsvariablen mit der Ereignisalgebra und dem Wahrscheinlichkeitsmaß zusammenhängen und sich so nahtlos in den Aufbau der Wahrscheinlichkeitsrechnung einfügen. In den R-Skripten wird gezeigt, wie man Zufallsvariable leicht modellieren kann.
Die fundamentalen Begriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung, nämlich Ereignisalgebra, Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsraum und die Axiome von Kolmogorov, werden formuliert. Es werden einige einfache Anwendungen und Skripte für Simulationen von Zufallsexperimenten gezeigt.
Die grundlegenden Begriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden eingeführt: Zufallsexperiment, Ergebnismenge, Ereignis, Ereignisalgebra, Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsraum. Ferner werden Computer-Experimente zum Vergleich der Wahrscheinlichkeit und der relativen Häufigkeit vorgestellt.