Grundlagen der Stochastik für Informatik - Einzelansicht

Funktionen:

Veranstaltungsart	Vorlesung/Übung	Veranstaltungsnummer
SWS	4	Semester	SoSe 2024
Einrichtung	Institut für Informatik und Computational Science	Sprache	deutsch
Belegungsfrist	02.04.2024 - 10.05.2024 Belegung über PULS

Gruppe 1:

Vormerken: jetzt belegen / abmelden

	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum	Lehrperson
Vorlesung	Mi	12:00 bis 14:00	wöchentlich	10.04.2024 bis 17.07.2024	2.25.F0.01	Dr. Kosenkova
Bemerkung:	Die Vorlesung ist mit 'Vorlesung Mathematik für Studierende der Geoökologie und Geowissenschaften III (B) Stochastik' identisch.
Übung	Mi	14:00 bis 16:00	wöchentlich	10.04.2024 bis 10.07.2024	2.70.0.11	Dr. Kosenkova
Übung	Mi	14:00 bis 16:00	Einzeltermin	am 17.07.2024	2.12.0.01	Dr. Kosenkova

Gruppe 2:

Vormerken: jetzt belegen / abmelden

	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum	Lehrperson
Übung	Mo	10:00 bis 12:00	wöchentlich	08.04.2024 bis 15.07.2024	2.70.0.10	Dr. Kosenkova
Vorlesung	Mi	12:00 bis 14:00	wöchentlich	10.04.2024 bis 17.07.2024	2.25.F0.01	Dr. Kosenkova
Bemerkung:	Die Vorlesung ist mit 'Vorlesung Mathematik für Studierende der Geoökologie und Geowissenschaften III (B) Stochastik' identisch.

Gruppe 3:

Vormerken: jetzt belegen / abmelden

	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum	Lehrperson
Übung	Mo	12:00 bis 14:00	wöchentlich	08.04.2024 bis 15.07.2024	2.70.0.08	Dr. Keller
Vorlesung	Mi	12:00 bis 14:00	wöchentlich	10.04.2024 bis 17.07.2024	2.25.F0.01	Dr. Kosenkova
Bemerkung:	Die Vorlesung ist mit 'Vorlesung Mathematik für Studierende der Geoökologie und Geowissenschaften III (B) Stochastik' identisch.

Kommentar	Diesen Kurs kann man in Moodle unter diesem Link finden.
Literatur	1. N. Henze, Stochastik für Einsteiger, Springer Spektrum, 2018 2. N. Kurt, Stochastik für Informatiker, Springer Vieweg, 2020
Lerninhalte	In diesem Kurs werden die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik dargestellt. Unter anderem werden behandelt: Zufallsexperimente, Ergebnismengen, Ereignisse, Wahrscheinlichkeitsräume, bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariable und Verteilungen, Erwartungswert, Varianz und Kovarianz, Gesetz der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz, Grundlagen der Markovketten, Grundlagen der Statistik.

Kommentar

Diesen Kurs kann man in Moodle unter diesem Link finden.

Literatur

1. N. Henze, Stochastik für Einsteiger, Springer Spektrum, 2018

2. N. Kurt, Stochastik für Informatiker, Springer Vieweg, 2020

Lerninhalte

In diesem Kurs werden die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik dargestellt. Unter anderem werden behandelt: Zufallsexperimente, Ergebnismengen, Ereignisse, Wahrscheinlichkeitsräume, bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariable und Verteilungen, Erwartungswert, Varianz und Kovarianz, Gesetz der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz, Grundlagen der Markovketten, Grundlagen der Statistik.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2024 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25