Stochastik für das Informatikstudium
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-662-71047-0 (ISBN)
- Klare, einheitliche Kapitelstruktur: Lernziele, nötige Vorkenntnisse, Zusammenfassungen
- Enthält zahlreiche durchgerechnete Beispiele und Übungsaufgaben mit Lösungen
- Mit über 160 passenden Fragen und Kurzübungen für zwischendurch in der Springer-Nature-Flashcards-App
Dieses Lehrbuch führt in 14 einheitlich gegliederten Kapiteln in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik ein. Es richtet sich an Studierende der Informatik und technischer Fachrichtungen ab dem dritten Studiensemester sowie an entsprechende Lehrende, die eine passgenaue Auswahl für eine einsemestrige Vorlesung suchen.
Dank der vielen durchgerechneten Beispiele und der Übungsaufgaben mit Lösungen kann das Buch leicht im Selbststudium oder als Begleitliteratur zur Vorlesung verwendet werden. Die Formulierung von Lernzielen, Angaben zu den benötigten Vorkenntnissen und klare Zusammenfassungen zu jedem Kapitel erleichtern die Orientierung.
Neben einer sorgfältigen Einführung der Grundlagen geben weiterführende Kapitel zu Markov-Ketten, Warteschlangen oder Monte-Carlo-Simulation Ausblicke in Anwendungsbereiche der Stochastik und in die stochastische Modellierung.
Leserinnen und Leser erhalten so ein solides mathematisches Fundament, um die Stochastik im weiteren Studium und in der Praxis auch in komplexen Situationen anwenden zu können.
Für die 2. Auflage wurde der Text noch stimmiger strukturiert und an etlichen Stellen überarbeitet. Außerdem wurden über 160 digitale Flashcards ergänzt: Diese sind in der Springer-Nature-Flashcards-App jederzeit zugänglich und ermöglichen das Lernen und Wiederholen auch unterwegs und zwischendurch.
Noemi Kurt ist Professorin am Institut für Mathematik der Goethe-Universität Frankfurt am Main. Ihr Fachgebiet ist die mathematische Stochastik mit Anwendungen in Biologie und Physik.
Endliche Wahrscheinlichkeitsräume
Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit
Diskrete Zufallsvariablen und Verteilungen
Wichtige diskrete Verteilungen
Kenngrößen für Zufallsvariablen
Zufallsvariablen mit Dichte
Grenzwertsätze
Parameterschätzung
Konfidenzintervalle
Hypothesentests
Markov-Ketten
Simulation von Zufallsvariablen,
Monte Carlo und Markov-Ketten Monte Carlo
Verzweigungsprozesse und erzeugende Funktionen
Warteschlangenmodelle und Markov-Ketten in stetiger Zeit.
| Erscheinungsdatum | 19.06.2025 |
|---|---|
| Zusatzinfo | Illustrationen |
| Verlagsort | Berlin |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 168 x 240 mm |
| Einbandart | kartoniert |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Theorie / Studium |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
| Schlagworte | Grenzwertsätze • Markoff-Ketten • Markof-Ketten • Markov-Ketten • Markow-Ketten • Monte-Carlo • Randomisierte Algorithmen • Stochastische Algorithmen • Wahrscheinlichkeitsräume • Wahrscheinlichkeitstheoretische Methoden • Wahrscheinlichkeitstheorie • Zufallsvariablen • Zufallsverteilungen |
| ISBN-10 | 3-662-71047-1 / 3662710471 |
| ISBN-13 | 978-3-662-71047-0 / 9783662710470 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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