Stochastik für Informatiker als Buch (kartoniert)
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Stochastik für Informatiker

Auflage 2003. Paperback.
Buch (kartoniert)
Stochastische Methoden finden in der Informatik zahlreiche Einsatzfelder, insbesondere in der Bio- und Medizinischen Informatik. Ziel des Buches ist es eine Einführung in die Grundlagen der Stochastik zu geben, wobei viele Anwendungsbeispiele für die … weiterlesen
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Stochastik für Informatiker als Buch (kartoniert)

Produktdetails

Titel: Stochastik für Informatiker
Autor/en: Lutz Dümbgen

ISBN: 3540000615
EAN: 9783540000617
Auflage 2003.
Paperback.
Springer Berlin Heidelberg

10. März 2003 - kartoniert - 280 Seiten

Beschreibung

Stochastische Methoden finden in der Informatik zahlreiche Einsatzfelder, insbesondere in der Bio- und Medizinischen Informatik. Ziel des Buches ist es eine Einführung in die Grundlagen der Stochastik zu geben, wobei viele Anwendungsbeispiele für die notwendigen Theorie motivieren und diese illustriert. Über weite Strecken konzentriert sich das Buch auf die für die Informatik besonders wichtigen diskreten Modelle.Besonderes Augenmerk wird auch darauf gelegt, die Brücke zur Numerik zu schlagen, weshalb z.B. exakte Konfidenzintervalle sehr ausführlich behandelt werden. Um dem immer wichtiger werdenden Gebiet der Bioinformatik Rechnung zu tragen, werden entsprechende Beispiele (z.B. Hardy-Weinberg-Gesetz, medizinische Tests, Sequenzvergleiche) und Methoden (exponentielle Schranken, EM-Algorithmus) behandelt, so dass auch Informatiker mit Nebenfach Medizin und Biologie das Buch mit Gewinn lesen können.Hinweise zu weiterführender Literatur runden das Buch ab.

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung 2. Laplace-Wahrscheinlichkeiten 3. Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume und Zufallsvariablen 4. Bedingte Verteilungen und stochastische Unabhängigkeit 5. Statistische Anwendungen: Tests und Konfidenzbereiche 6. Erwartungswerte 7. Momentenerzeugende Funktionen und Exponentialungleichungen 8. Informationstheorie 9. Allgemeine Wahrscheinlichkeitsräume 10. Integrale und Erwartungswerte 11. Computersimulation von Zufallsvariablen 12. Markovketten 13. Approximation von Verteilungen 14. Maximum-Likelihood-Schätzer und EM-Algorithmus

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