Grundlagen der Stochastik für Informatik - Einzelansicht

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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 aktuell

Gruppe 1:

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	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 17.07.2024	2.70.0.11	Dr. Kosenkova

Gruppe 2:

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	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:

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	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

Die Veranstaltung wurde 6 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2024 gefunden:

Vorlesungsverzeichnis

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

Institut für Geowissenschaften

Bachelor of Science

Geowissenschaften (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)

Pflichtmodule

MAT-M3 - Fortgeschrittene Probleme der Mathematik für Geowissenschaften - - - 1

Institut für Informatik und Computational Science

Bachelor of Science

Computational Science (Prüfungsversion ab WiSe 2013/14)

I. Grundlagenmodule Informatik

Grundlagen der Stochastik - - - 2

Computational Science (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)

I. Grundlagenmodule Informatik/Computational Science

MAT-1103 - Grundlagen der Stochastik - - - 3

Master of Science

Computational Science (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)

IV. Wahlpflichtmodule

INF-9011 - Brückenmodul II Informatik - - - 4

Institut für Biochemie und Biologie

Master of Science

Ecology, Evolution and Conservation (Prüfungsversion ab WiSe 2019/20)

Elective modules B

MAT-M3 - Fortgeschrittene Probleme der Mathematik für Geowissenschaften - - - 5

Humanwissenschaftliche Fakultät

Department Linguistik

Bachelor of Science

Kognitionswissenschaft (Prüfungsversion ab WiSe 2021/22)

Pflichtmodule

MAT-1103 - Grundlagen der Stochastik - - - 6