240043 Stochastik (V) (WiSe 2018/2019)
Contents, comment
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Stochastische Modelle dienen der Beschreibung und Untersuchung
zufallsabhängiger Vorgänge. Diese spielen eine wichtige Rolle in vielen Anwendungsbereichen, z.B. in den Naturwissenschaften, Ingenieurswissenschaften und Wirtschaftswissenschaften.Die Vorlesung "Stochastik" bietet eine erste Einführung in das Gebiet
der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.Es sollen u.a. die folgenden Themen behandelt werden:
- mathematische Modellierung zufallsabhängiger Vorgänge
- Wahrscheinlichkeitsräume
- grundlegende Modelle
- bedingte Wahrscheinlichkeiten
- Unabhängigkeit
- Zufallsgrößen
- Dichten
- Kenngrößen: Erwartungswert und Varianz
- Gesetz der großen Zahlen
- Zentraler Grenzwertsatz/Normalapproximation
- Poissonscher Grenzwertsatz
- Schätztheorie
- Testtheorie
Requirements for participation, required level
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Fundierte Kenntnisse der Grundlagen der Analysis im Rahmen von Analysis I und II, insbesondere Konvergenz unendlicher Reihen, Differential- und Integralrechnung
Bibliography
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Die Vorlesung orientiert sich an
Hans-Otto Georgii, Stochastik, de Gruyter
Weitere Referenzen
- Herold Dehling und Beate Haupt, Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
- Lutz Dümbgen, Stochastik für Informatiker
- Norbert Henze, Stochastik für Einsteiger
- Gerhard Hübner, Stochastik
- Holger Knöpfel und Matthias Löwe, Stochastik - Struktur im Zufall
- Ulrich Krengel, Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
- Roland Meester, A Natural Introduction to Probability Theory
- Johann Pfanzagl, Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung
Teaching staff
Dates ( Calendar view )
| Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period |
|---|
Examinations
| Date | Time | Format / Room | Comment about examination |
|---|
Show passed examination dates >>
Subject assignments
| Module | Course | Requirements | |
|---|---|---|---|
| 24-A1 Aufbaumodul Mathematik 1 | Vorlesung gemäß Modulbeschreibung | Student information | |
| - | Graded examination | Student information | |
| 24-A2 Aufbaumodul Mathematik 2 | Vorlesung gemäß Modulbeschreibung | Student information | |
| - | Graded examination | Student information | |
| 24-B-ST-5 Stochastik (5LP) | Stochastik | Student information | |
| 24-B-ST_ver1 Stochastik | Stochastik | Graded examination
|
Student information |
| 24-E Ergänzungsmodul Mathematik | Vorlesung gemäß Modulbeschreibung | Student information | |
| 24-SE Strukturierte Ergänzung | Vorlesung 1 | Student information | |
| Vorlesung 2 | Student information | ||
| 24-SW-Sto Stochastik | Stochastik | Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
| Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Studieren ab 50 |
Regelmäßige aktive Teilnahme an Vorlesungen und Übungen, insbesondere mindestens zweimaliges Vorrechnen in den Übungen auf Aufforderung.
Sorgfältiges Bearbeiten der Hausaufgaben, mindestens 50% der zu erzielenden Punkte.
Bestehen der Klausur.
- E-Learning Space
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- Notes:
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- Email archive
- Number of entries 0
- Open email archive
- Last update basic details/teaching staff:
- Monday, July 16, 2018
- Last update times:
- Monday, March 18, 2019
- Last update rooms:
- Monday, March 18, 2019
- Type(s) / SWS (hours per week per semester)
- lecture (V) / 4
- Department
- Faculty of Mathematics
- Questions or corrections?
- Questions or correction requests for this course?
- Planning support
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