Dozent: Jan Beyersmann

Übungsleiter: Matthias Weber

Weitere Informationen: auf Moodle.

Umfang:

           Vorlesung                         2h

           Übung                               1h

           Tutorium                           1h

Voraussetzungen: Höhere Mathematik   

Zielgruppe: Studierende nicht-mathematischer Studiengängen

Inhalt: 

        - Zufall, (bedingte) Wahrscheinlichkeit, Laplace Experimente
        - Zufallsvariablen, wichtige Verteilungen
        - Zufallsvektoren, Transformationen
        - Erwartungswert, Varianz, Kovarianz
        - Gesetze der grossen Zahlen, Grenzwertsätze

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 Literatur:

• E. Cramer, U. Kamps, Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Ein Skript für Studierende der Informatik, der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften. Springer, 2007.
• H. Dehling, B. Haupt, Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, Springer-Verlag, Berlin 2003.
• R. Durrett, Elementary Probability for Applications, Cambridge University Press, 2009.
• H.-O. Georgii, Stochastik, Walter de Gruyter, Berlin, New York 2002.
• N. Henze, Stochastik für Einsteiger, Vieweg-Verlag, Wiesbaden 2008.
• C. Hesse, Angewandte Wahrscheinlichkeitstheorie, Vieweg-Verlag, Braunschweig 2003.
• U. Krengel, Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Vieweg-Verlag, Braunschweig 2002.
• H. Tijms, Understanding probability. Chance rules in everyday life, Cambridge University Press, 2004.

Link zum Semesterapparat