Digitale Lehre
Die Vorlesung findet in Form eines hochgeladenen Videos, hochgeladenen Skriptes mit Sprechstunde statt.
Lehrinhalte
Wahrscheinlichkeitsräume und Zufallsvariablen, Verteilungsfunktionen, Erwartungswert und Varianz, Unabhängigkeit und elementare bedingte Erwartungen, diskrete und absolutstetige Verteilungen, Gesetz der großen Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz, Schätz- und Testtheorie, Schätzen und Konfidenzintervalle und Tests unter Normalverteilungsannahmen. Anwendung und Analyse ausgewählter einfacher Modelle der Wahrscheinlichkeitstheorie.
Literatur
Eckle-Kohler, Kohler: Eine Einführung in die Statistik und ihre Anwendungen;
Irle: Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik;
Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik;
Georgii: Stochastik: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik;
Voraussetzungen
empfohlen: Analysis und Lineare Algebra
Online-Angebote
moodle
Die Vorlesung findet in Form eines hochgeladenen Videos, hochgeladenen Skriptes mit Sprechstunde statt.
Lehrinhalte
Wahrscheinlichkeitsräume und Zufallsvariablen, Verteilungsfunktionen, Erwartungswert und Varianz, Unabhängigkeit und elementare bedingte Erwartungen, diskrete und absolutstetige Verteilungen, Gesetz der großen Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz, Schätz- und Testtheorie, Schätzen und Konfidenzintervalle und Tests unter Normalverteilungsannahmen. Anwendung und Analyse ausgewählter einfacher Modelle der Wahrscheinlichkeitstheorie.
Literatur
Eckle-Kohler, Kohler: Eine Einführung in die Statistik und ihre Anwendungen;
Irle: Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik;
Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik;
Georgii: Stochastik: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik;
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- Lehrende: Frank Aurzada
- Lehrende: Volker Martin Betz
- Lehrende: Lukas Roth
Semester: SoSe 2020