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Diskrete Strukturen 2

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. 'Springer-Lehrbuch'. 1. , Corrected Aufl. 2002. 2. , korr. Nachdruck…
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Dieses zweibändige Lehrbuch umfaßt einen Kanon von Themen, der an vielen Universitäten unter dem Titel "Diskrete Strukturen" fester Bestandteil des Informatik-Grundstudiums geworden ist. Bei der Darstellung wird neben der mathematisch... weiterlesen
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Produktdetails
Titel: Diskrete Strukturen 2
Autor/en: Thomas Schickinger, Angelika Steger

ISBN: 354067599X
EAN: 9783540675990
Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
'Springer-Lehrbuch'.
1. , Corrected Aufl. 2002. 2. , korr. Nachdruck 0.
38 Abbildungen.
Springer-Verlag GmbH

28. Mai 2002 - kartoniert - XIII

Beschreibung

Dieses zweibändige Lehrbuch umfaßt einen Kanon von Themen, der an vielen Universitäten unter dem Titel "Diskrete Strukturen" fester Bestandteil des Informatik-Grundstudiums geworden ist. Bei der Darstellung wird neben der mathematischen Exaktheit besonderer Wert darauf gelegt, auch das intuitive Verständnis zu fördern, um so das Verstehen und Einordnen des Stoffs zu erleichtern. Unterstützt wird dies durch zahlreiche Beispiele und Aufgaben, vorwiegend aus dem Bereich der Informatik. Das Lehrbuch basiert auf Vorlesungen, die seit mehreren Jahren an der Technischen Universität München gehalten werden.Themen des zweiten Bandes: Endliche und unendliche Wahrscheinlichkeitsräume, Markov-Ketten, Warteschlangen, Induktive Statistik.

Inhaltsverzeichnis

Inhaltzverzeichnis.- 1 Diskrete Wahrschelnlichkeitsräume.- 1.1 Einführung.- 1.2 Bedingte Wahrscheinlichkeiten.- 1.3 Unabhängigkeit.- 1.4 Zufallsvariablen.- 1.4.1 Definition.- 1.4.2 Erwartungswert und Varianz.- 1.4.3 Mehrere Zufallsvariablen.- 1.5 Wichtige diskrete Verteilungen.- 1.5.1 Bernoulli-Verteilung.- 1.5.2 Binomialverteilung.- 1.5.3 Ceometrische Verteilung.- 1.5.4 Poisson-Verteilung.- 1.6 Abschätzen von Wahrscheinlichkeiten.- 1.6.1 Die Ungleichungen von Markov und Chebyshev.- 1.6.2 Das Gesetz der gro?en Zahlen.- 1.6.3 Chemoff-Schranken.- 1.7 Erzeugende Funktionen.- 1.7.1 Einführung.- 1.7.2 Summen von Zufallsvariablens.- 1.7.3 Rekurrente Ereignisse.- 1.8 Formelsammlung.- Übungsaufgaben.- 2 Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsräume.- 2.1 Einführung.- 2.1.1 Motivation.- 2.1.2 Kontinuierliche Zufallsvariablen.- 2.1.3 Exkurs: Kolmogorov-Axiome und ? -Algebren.- 2.1.4 Rechnen mit kontinuierlichen Zufallsvariablen.- 2.2 Wichtige stetige Verteilungen.- 2.2.1 Gleichverteilung.- 2.2.2 Normalverteilung.- 2.2.3 Exponentialverteilung.- 2.3 Mehrere kontinuierliche Zufallsvariablen.- 2.4 Zentraler Grenzwertsatz.- Übungsaufgaben.- 3 Induktive Statistik.- 3.1 Einführung.- 3.2 Schätzvariablen.- 3.3 Konfidenzintervalle.- 3.4 Testen von Hypothesen.- 3.4.1 Einführung.- 3.4.2 Praktische Anwendung statistischer Tests.- 3.4.3 Ausgewählte statistische Tests.- Übungsaufgaben.- 4 Stochastische Prozesse.- 4.1 Einführung.- 4.2 Prozesse mit diskreter Zeit.- 4.2.1 Ein führung.- 4.2.2 Berechnung von Übergangswahrscheinlichkeiten.- 4.2.3 Ankunftswahrschcinlichkeiten und Übergangszeiten.- 4.2.4 Stationäre Verteilung.- 4.3 Prozesse mit kontinuicrlicher Zeit.- 4.3.1 Einführung.- 4.3.2 Warteschlangen.- 4.3.3 Birth-and -Death Prozesse.- Übungsaufgaben.- 5 Ausblick: Randomisierte Algorithmen.- 5.1 Einführung.- 5.2 Analyse von Quicksort.- 5.3 Berechnung des Medians.- 5.4 Optimierung mit Markov-Ketten.- Lösungen der Übungsaufgaben.- Tabellen.- A Standardnormalverteilung.- Literaturhinweise.

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