19220901 Vorlesung

Wahrscheinlichkeit und Statistik

Tibor Szabo

Kommentar

Es werden insbesondere folgende Inhalte vermittelt:

 

  • Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume und -maße
  • Diskrete und stetige Zufallsvariablen und ihre Verteilungen, wichtige Beispiele
  • Erwartungswert, (Ko-)Varianz, Korrelation
  • Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit
  • Schwaches Gesetz der großen Zahl
  • Zentraler Grenzwertsatz
  • Datenanalyse und deskriptive Statistik: Histogramme; empirische Verteilung; Kenngrößen von Stichprobenver-teilungen; Beispiele irreführender deskriptiver Statistiken; lineare Regression
  • Elementare Begriffe und Techniken des Testens und Schätzens: Maximum-Likelihood-Prinzip; Konfidenzinter-valle; Hypothesentests; Fehler erster und zweiter Art 

 

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Literaturhinweise

E. Behrends: Elementary Stochastics, Springer, 2013
    H.-O. Georgii: Stochastics: Introduction to Probability Theory and Statistics, De Gruyter, 2007
    U. Krengel: Introduction to probability theory and statistics, Vieweg, 2005
    D. Meintrup, S. Schäffler, Stochastics: Theory and Applications, Springer, 2005.
    Most of the books listed below are available online at the UB. For this purpose, there is an extensive hand apparatus for stochastics in the mathematic library.

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