| Wahrscheinlichkeitstheorie | |||
| Studiengänge Künstliche Intelligenz Bachelor 5. Semester (PO 2022) Physik Bachelor 5. Semester Informatik Bachelor 3. bis 5. Semester Mathematik 3. Semester (PO 2023) Wirtschaftsmathematik 3. Semester (PO 2023) Wirtschaftsinformatik Bachelor 3. Semester (PO 2024) | |||
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| Lehrinhalt: Vorlesung und Übung online synchron - Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume und Elemente der Kombinatorik, bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit, diskrete Verteilungen, Bernoullischema, Poissonscher Grenzwertsatz; - Hilfsmittel aus der Maß- und Integrationstheorie: Algebren, Maße, Messbarkeit, Integrale, allgemeine Wahrscheinlichkeitsräume; - Allgemeine Zufallsgrößen und -vektoren und deren Kenngrößen, Transformationen von Zufallsvektoren, stochastische Unabhängigkeit, charakteristische Funktionen, Summen unabhängiger Zufallsgrößen, Gesetze der großen Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz, n- dimensionale Normalverteilung. Literatur: Behne/Neuhaus: Grundkurs Stochastik, Teubner, 1995 Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, Vieweg, 1999 Georgii: Stochastik, de Gruyter, 2002 Hesse: Angewandte Wahrscheinlichkeitstheorie, Vieweg, 2003 Bauer: Wahrscheinlichkeitstheorie, de Gruyter, 2002 | |||
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