Es wird zunächst in die Analyse von Daten eingeführt. Die zentralen Grundbegriffe, Mittelwert, Median, Varianz usw. werden anschaulich erläutert. Häufige Fehler und Fallen bei der Datenanalyse werden geschildert. Anschließend führen die Autoren in die Wahrscheinlichkeitstheorie ein. Neben den wichtigsten Verteilungen, Konzepten und Rechenregeln (Binominalverteilung, Unabhängigkeit, Satz von Bayes), werden die beiden zentralen Sätze der Wahrscheinlichkeitstheorie (das Gesetz der großen Zahlen und der zentrale Grenzwertsatz) vorgestellt und in ihrer Bedeutung erläutert. Ein dritter Teil befasst sich mit beurteilender Statistik. Am Beispiel einfacher 0-1-Entscheidungen (Bernoulli-Verteilungen) wird illustriert, wie man anhand von Daten auf das Verhalten einer Grundgesamtheit zurückschließen kann. Ein vierter und letzter Abschnitt befasst sich schließlich mit aktuelleren Themen der Wahrscheinlichkeitstheorie.
Aktualisiert: 2023-05-29
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In vielen Alltagssituationen spielt der Zufall eine Rolle - in der Stochastik versuchen wir mit mathematischen Mitteln, Strukturen in dieser scheinbaren Regellosigkeit zu erkennen. Dieses Buch liefert die Werkzeuge, um den Gesetzmäßigkeiten auf die Spur zu kommen. Dafür wird, ausgehend von der elementaren beschreibenden Statistik, die Wahrscheinlichkeitstheorie bis hin zum Zentralen Grenzwertsatz entwickelt. Bei aller mathematischen Stringenz bleibt das Buch dabei durch seine vielen Beispiele anschaulich. So wird z.B. ein klassisches Anwendungsgebiet der Stochastik, die mathematische Statistik, ausführlich behandelt. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der Einführung in aktuelle stochastische Fragestellungen. Das Themenspektrum reicht von der Informationstheorie, über die Finanzmathematik, die Theorie der Markovketten bis hin zur stochastischen Optimierung.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Aktualisiert: 2023-05-29
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Aktualisiert: 2023-03-28
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Es wird zunächst in die Analyse von Daten eingeführt. Die zentralen Grundbegriffe, Mittelwert, Median, Varianz usw. werden anschaulich erläutert. Häufige Fehler und Fallen bei der Datenanalyse werden geschildert. Anschließend führen die Autoren in die Wahrscheinlichkeitstheorie ein. Neben den wichtigsten Verteilungen, Konzepten und Rechenregeln (Binominalverteilung, Unabhängigkeit, Satz von Bayes), werden die beiden zentralen Sätze der Wahrscheinlichkeitstheorie (das Gesetz der großen Zahlen und der zentrale Grenzwertsatz) vorgestellt und in ihrer Bedeutung erläutert. Ein dritter Teil befasst sich mit beurteilender Statistik. Am Beispiel einfacher 0-1-Entscheidungen (Bernoulli-Verteilungen) wird illustriert, wie man anhand von Daten auf das Verhalten einer Grundgesamtheit zurückschließen kann. Ein vierter und letzter Abschnitt befasst sich schließlich mit aktuelleren Themen der Wahrscheinlichkeitstheorie.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Aktualisiert: 2023-03-27
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