Diskrete Stochastik - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Analysis 1, Lineare Algebra 1

Die Studierenden sind in der Lage, Zufallsexperimente zu modellieren, derartige Modelle zu simulieren, kritisch zu bewerten und zu analysieren. Ferner sind sie mit den Grundbegriffen der Statistik vertraut und können mit ihrer Hilfe rechnergestützt Daten analysieren.

Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Zufallsvariablen, diskrete Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Gesetze der großen und der kleinen Zahlen, beschreibende Statistik, statistisches Modell, Punktschätzer und ihre Eigenschaften, Momenten- und Maximum-Likelihood-Schätzer, Konfidenzbereiche, Vorhersagen

Tafel, Skript, Aufgaben, Software

Henze, N.: Stochastik für Einsteiger. 12. Aufl., Springer, 2018.
Peck, R., Short, T., Olsen, C.: Statistics - Learning from Data. 2. Aufl., Cengage, 2019.
Ross, S. M.: Introduction to Probability Models. 12. Aufl., Academic Press, 2019.
Krengel, U.: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, 4. Aufl., vieweg, 1998.
McKinney, W.: Python for Data Analysis. 2. Aufl., O'Reilly, 2018.