Anwendungsorientiert, anschaulich und ausführlich greifen die Autoren den modernen Ansatz der Stochastik auf, der Wahrscheinlichkeiten immer im Zusammenhang mit Zufallsvariablen behandelt. Das Konzept der Zufallsgrößen prägt die Ausarbeitung der Autoren. Im vorliegenden Buch erarbeiten sie grundlegende Probleme wie Zufallsvariablen, zufällige Pfade oder die Anfänge der Markovketten. Anhand ausführlicher Beispiele und Übungsaufgaben sowie themenübergreifender Ausblicke setzen sie sämtliche Inhalte in einen größeren Zusammenhang. Die Fülle des Lehrstoffes und dessen Ausarbeitung eignen sich explizit für die neuen Bachelor-Studiengänge und ideal für zweistündige in Verbindung mit dem weiterführenden Buch "Zufallsvariable und Stochastische Prozesse" vierstündige Lehrveranstaltungen.

Anwendungsnaher und anschaulicher Lehr- und Begleittext Beispiele, Aufgaben und Ausblicke verdeutlichen die Theorie Moderner Ansatz, der den Zufallsvariablen eine tragende Rolle gibt Erweitert v.a. um zusätzliche Übungsaufgaben Includes supplementary material: sn.pub/extras

Autorentext

Götz Kersting ist Professor für Stochastik an der Goethe-Universität in Frankfurt am Main.

Anton Wakolbinger ist seit 1992 Professor für Stochastik an der Goethe-Universität in Frankfurt am Main.

Klappentext

Anwendungsnah und anschaulich: Die Autoren greifen den modernen Ansatz der Stochastik auf, der Wahrscheinlichkeiten immer im Zusammenhang mit Zufallsvariablen behandelt. Das Konzept der Zufallsgrößen prägt die Ausarbeitung der Autoren. Im vorliegenden Buch erläutern sie Zufallsvariablen, zufällige Pfade oder die Anfänge der Markovketten. Anhand ausführlicher Beispiele, Übungsaufgaben und Ausblicke setzen sie sämtliche Themen in einen größeren Zusammenhang. Die Fülle und Didaktik des Lehrstoffes eignet sich explizit für die neuen Bachelor-Studiengänge und für zweistündige - in Verbindung mit dem weiterführenden Buch "Zufallsvariable und Stochastische Prozesse" - vierstündige Lehrveranstaltungen.

Inhalt
Zufallsvariable mit uniformer Verteilung.- Zufallsvariable und Verteilungen.- Erwartungswert, Varianz, Unabhängigkeit.- Abhängige Zufallsvariable und bedingte Verteilungen.- Ideen aus der Statistik.- Ideen aus der Informationstheorie.