Dieses Lehrbuch bietet eine umfassende, moderne Einführung in die wesentlichen Themen und Anwendungen der Wahrscheinlichkeitstheorie. Es liefert eine sehr gut motivierte, anspruchsvolle und weitreichende Darstellung, bleibt aber dennoch vorlesungsnah und verzichtet auf unnötige formalistische Hürden. Ziel des Autors ist es insbesondere, die Bedeutung und Faszination dieses Gebiets für zentrale Anwendungen spürbar werden zu lassen. Das Buch ermöglicht dem Leser somit, ein hervorragendes Verständnis der Begriffe, Methoden und der Kerninhalte der Wahrscheinlichkeitstheorie sowie der Grundlagen der stochastischen Prozesse und deren Anwendungen zu gewinnen.
Aktualisiert: 2023-05-30
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Dieses Lehrbuch bietet eine umfassende, moderne Einführung in die wesentlichen Themen und Anwendungen der Wahrscheinlichkeitstheorie. Es liefert eine sehr gut motivierte, anspruchsvolle und weitreichende Darstellung, bleibt aber dennoch vorlesungsnah und verzichtet auf unnötige formalistische Hürden. Ziel des Autors ist es insbesondere, die Bedeutung und Faszination dieses Gebiets für zentrale Anwendungen spürbar werden zu lassen. Das Buch ermöglicht dem Leser somit, ein hervorragendes Verständnis der Begriffe, Methoden und der Kerninhalte der Wahrscheinlichkeitstheorie sowie der Grundlagen der stochastischen Prozesse und deren Anwendungen zu gewinnen.
Aktualisiert: 2023-05-30
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Das Buch vermittelt die Grundlagen, die in den Spezialvorlesungen des Hauptstudiums (z.B. Statistische Methoden im Marketing, Qualitätskontrolle, Zuverlässigkeitstheorie, Risikotheorie, Portfoliotheorie etc.) benötigt werden, und führt dabei an die stochastische Denkweise heran. Der Autor schafft es, einerseits mathematisch korrekt vorzugehen, aber andererseits den Lesernicht zu überfordern. Dies erreicht er, indem dort, wo elementare Beweise möglich sind, diese auch gegeben werden. Wenn jedoch schwereres mathematisches Geschütz erforderlich wäre, wird statt eines Beweises der Sachverhalt anschaulich dargestellt. Das Buch richtet sich an Studierende wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Studiengänge und setzt mathematische Grundkenntnisse der Differential- und Integralrechnung voraus.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das erfolgreiche Übungsbuch ermöglicht es, anhand von praktischen Aufgabenstellungen eine Vielzahl von Methoden der induktiven (schließenden) Statistik kennenzulernen und zu vertiefen. Die ausführlichen Lösungsteile sind so gehalten, dass kein weiteres Buch zu Hilfe genommen werden muss. Aus dem Inhalt: Zufallsereignisse und Wahrscheinlichkeiten. Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit, Bayessche Formel und Zuverlässigkeit von Systemen. Zufallsvariablen und Verteilungen. Spezielle Verteilungen und Grenzwertsätze. Punktschätzer, Konfidenz- und Prognoseintervalle. Parametrische Tests im Einstichprobenfall. Anpassungstests und graphische Verfahren zur Überprüfung einer Verteilungsannahme. Parametrische Vergleiche im Zweistichprobenfall. Nichtparametrische, verteilungsfreie Vergleiche in Ein- und Zweistichprobenfall. Abhängigkeitsanalyse, Korrelation und Assoziation. Regressionsanalyse. Kontingenztafelanalyse. Stichprobenverfahren. Klausuraufgaben und Lösungen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das erfolgreiche Übungsbuch ermöglicht es, anhand von praktischen Aufgabenstellungen eine Vielzahl von Methoden der induktiven (schließenden) Statistik kennenzulernen und zu vertiefen. Die ausführlichen Lösungsteile sind so gehalten, dass kein weiteres Buch zu Hilfe genommen werden muss. Aus dem Inhalt: Zufallsereignisse und Wahrscheinlichkeiten. Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit, Bayessche Formel und Zuverlässigkeit von Systemen. Zufallsvariablen und Verteilungen. Spezielle Verteilungen und Grenzwertsätze. Punktschätzer, Konfidenz- und Prognoseintervalle. Parametrische Tests im Einstichprobenfall. Anpassungstests und graphische Verfahren zur Überprüfung einer Verteilungsannahme. Parametrische Vergleiche im Zweistichprobenfall. Nichtparametrische, verteilungsfreie Vergleiche in Ein- und Zweistichprobenfall. Abhängigkeitsanalyse, Korrelation und Assoziation. Regressionsanalyse. Kontingenztafelanalyse. Stichprobenverfahren. Klausuraufgaben und Lösungen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Buch vermittelt die Grundlagen, die in den Spezialvorlesungen des Hauptstudiums (z.B. Statistische Methoden im Marketing, Qualitätskontrolle, Zuverlässigkeitstheorie, Risikotheorie, Portfoliotheorie etc.) benötigt werden, und führt dabei an die stochastische Denkweise heran. Der Autor schafft es, einerseits mathematisch korrekt vorzugehen, aber andererseits den Lesernicht zu überfordern. Dies erreicht er, indem dort, wo elementare Beweise möglich sind, diese auch gegeben werden. Wenn jedoch schwereres mathematisches Geschütz erforderlich wäre, wird statt eines Beweises der Sachverhalt anschaulich dargestellt. Das Buch richtet sich an Studierende wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Studiengänge und setzt mathematische Grundkenntnisse der Differential- und Integralrechnung voraus.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Aktualisiert: 2023-05-18
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Aktualisiert: 2023-01-05
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Das Buch bietet eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie für Studierende der Mathematik und anderer Disziplinen. Neben einer intuitiven Verankerung der Theorie wird großer Wert auf realitätsnahe Beispiele gelegt. Eine Vielzahl dieser Anwendungen aus den verschiedensten Gebieten werden diskutiert. Das Buch wird beiden Erscheinungsformen der Wahrscheinlichkeitstheorie gerecht: Als Teilgebiet der Mathematik besitzt diese alle Besonderheiten gelungener mathematischer Konzeptionen, von ausgefeilten Theoriegebäuden über strenge Argumentationslinien bis hin zu faszinierenden Problemen. Als interdisziplinäre Wissenschaft erhält sie viele Anstöße von außerhalb der Mathematik, und ihre Modelle und Methoden finden sich in so gut wie jedem anderen Wissenschaftsbereich, von der Dynamik von Vielteilchensystemen, der stochastischen Analyse von Algorithmen, der Qualitätskontrolle bis zur Aktienkursmodellierung und Spieltheorie.
Aktualisiert: 2021-05-25
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Dieses Lehrbuch bietet eine umfassende, moderne Einführung in die wesentlichen Themen und Anwendungen der Wahrscheinlichkeitstheorie. Es liefert eine sehr gut motivierte, anspruchsvolle und weitreichende Darstellung, bleibt aber dennoch vorlesungsnah und verzichtet auf unnötige formalistische Hürden. Ziel des Autors ist es insbesondere, die Bedeutung und Faszination dieses Gebiets für zentrale Anwendungen spürbar werden zu lassen. Das Buch ermöglicht dem Leser somit, ein hervorragendes Verständnis der Begriffe, Methoden und der Kerninhalte der Wahrscheinlichkeitstheorie sowie der Grundlagen der stochastischen Prozesse und deren Anwendungen zu gewinnen.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik und technischer Fachrichtungen ab dem dritten Studiensemester. Dozenten liefert es eine passgenaue Auswahl für eine einsemestrige Vorlesung.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik und technischer Fachrichtungen ab dem dritten Studiensemester. Dozenten liefert es eine passgenaue Auswahl für eine einsemestrige Vorlesung.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Das erfolgreiche Übungsbuch ermöglicht es, anhand von praktischen Aufgabenstellungen eine Vielzahl von Methoden der induktiven (schließenden) Statistik kennenzulernen und zu vertiefen. Die ausführlichen Lösungsteile sind so gehalten, dass kein weiteres Buch zu Hilfe genommen werden muss. Aus dem Inhalt: Zufallsereignisse und Wahrscheinlichkeiten. Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit, Bayessche Formel und Zuverlässigkeit von Systemen. Zufallsvariablen und Verteilungen. Spezielle Verteilungen und Grenzwertsätze. Punktschätzer, Konfidenz- und Prognoseintervalle. Parametrische Tests im Einstichprobenfall. Anpassungstests und graphische Verfahren zur Überprüfung einer Verteilungsannahme. Parametrische Vergleiche im Zweistichprobenfall. Nichtparametrische, verteilungsfreie Vergleiche in Ein- und Zweistichprobenfall. Abhängigkeitsanalyse, Korrelation und Assoziation. Regressionsanalyse. Kontingenztafelanalyse. Stichprobenverfahren. Klausuraufgaben und Lösungen.
Aktualisiert: 2023-03-28
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Wahrscheinlichkeitstheoretische Grundbegriffe - Verteilungen - Grenzwertsätze - stochastische Abhängigkeit - stochastische Modelle - statistische Verfahren
Das Buch bietet eine Einführung in die Stochastik für Studierende der Mathematik, Informatik, der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften. Neben einer intuitiven Verankerung der Theorie wird großer Wert auf realitätsnahe Beispiele gelegt. Das Buch enthält eine Vielzahl dieser Anwendungen aus den verschiedensten Gebieten.
Aktualisiert: 2020-08-13
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Das Buch vermittelt die Grundlagen, die in den Spezialvorlesungen des Hauptstudiums (z.B. Statistische Methoden im Marketing, Qualitätskontrolle, Zuverlässigkeitstheorie, Risikotheorie, Portfoliotheorie etc.) benötigt werden, und führt dabei an die stochastische Denkweise heran. Der Autor schafft es, einerseits mathematisch korrekt vorzugehen, aber andererseits den Lesernicht zu überfordern. Dies erreicht er, indem dort, wo elementare Beweise möglich sind, diese auch gegeben werden. Wenn jedoch schwereres mathematisches Geschütz erforderlich wäre, wird statt eines Beweises der Sachverhalt anschaulich dargestellt. Das Buch richtet sich an Studierende wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Studiengänge und setzt mathematische Grundkenntnisse der Differential- und Integralrechnung voraus.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Das Buch bietet eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie für Studierende der Mathematik und anderer Disziplinen. Neben einer intuitiven Verankerung der Theorie wird großer Wert auf realitätsnahe Beispiele gelegt. Eine Vielzahl dieser Anwendungen aus den verschiedensten Gebieten werden diskutiert. Das Buch wird beiden Erscheinungsformen der Wahrscheinlichkeitstheorie gerecht: Als Teilgebiet der Mathematik besitzt diese alle Besonderheiten gelungener mathematischer Konzeptionen, von ausgefeilten Theoriegebäuden über strenge Argumentationslinien bis hin zu faszinierenden Problemen. Als interdisziplinäre Wissenschaft erhält sie viele Anstöße von außerhalb der Mathematik, und ihre Modelle und Methoden finden sich in so gut wie jedem anderen Wissenschaftsbereich, von der Dynamik von Vielteilchensystemen, der stochastischen Analyse von Algorithmen, der Qualitätskontrolle bis zur Aktienkursmodellierung und Spieltheorie.
Aktualisiert: 2021-05-25
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Das erfolgreiche Übungsbuch ermöglicht es, anhand von praktischen Aufgabenstellungen eine Vielzahl von Methoden der induktiven (schließenden) Statistik kennenzulernen und zu vertiefen. Die ausführlichen Lösungsteile sind so gehalten, dass kein weiteres Buch zu Hilfe genommen werden muss. Aus dem Inhalt: Zufallsereignisse und Wahrscheinlichkeiten. Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit, Bayessche Formel und Zuverlässigkeit von Systemen. Zufallsvariablen und Verteilungen. Spezielle Verteilungen und Grenzwertsätze. Punktschätzer, Konfidenz- und Prognoseintervalle. Parametrische Tests im Einstichprobenfall. Anpassungstests und graphische Verfahren zur Überprüfung einer Verteilungsannahme. Parametrische Vergleiche im Zweistichprobenfall. Nichtparametrische, verteilungsfreie Vergleiche in Ein- und Zweistichprobenfall. Abhängigkeitsanalyse, Korrelation und Assoziation. Regressionsanalyse. Kontingenztafelanalyse. Stichprobenverfahren. Klausuraufgaben und Lösungen.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Das Buch vermittelt die Grundlagen, die in den Spezialvorlesungen des Hauptstudiums (z.B. Statistische Methoden im Marketing, Qualitätskontrolle, Zuverlässigkeitstheorie, Risikotheorie, Portfoliotheorie etc.) benötigt werden, und führt dabei an die stochastische Denkweise heran. Der Autor schafft es, einerseits mathematisch korrekt vorzugehen, aber andererseits den Lesernicht zu überfordern. Dies erreicht er, indem dort, wo elementare Beweise möglich sind, diese auch gegeben werden. Wenn jedoch schwereres mathematisches Geschütz erforderlich wäre, wird statt eines Beweises der Sachverhalt anschaulich dargestellt. Das Buch richtet sich an Studierende wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Studiengänge und setzt mathematische Grundkenntnisse der Differential- und Integralrechnung voraus.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Dieses Übungsbuch ergänzt das Lehrbuch von Christian Hesse durch ein breites Spektrum detailliert gelöster Aufgaben und Anwendungen aus vielen Gebieten. Es ist eine sinnvolle Unterstützung zu jedem Stochastik-Lehrbuch und zu jeder Stochastik-Vorlesung und kann auch gut zum Selbststudium benutzt werden. Als Intensiv-Training stochastischer Problemlösungs-Kompetenz ist es in idealer Weise zur Prüfungsvorbereitung geeignet.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Wahrscheinlichkeitstheoretische Grundbegriffe - Verteilungen - Grenzwertsätze - stochastische Abhängigkeit - stochastische Modelle - statistische Verfahren
Das Buch bietet eine Einführung in die Stochastik für Studierende der Mathematik, Informatik, der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften. Neben einer intuitiven Verankerung der Theorie wird großer Wert auf realitätsnahe Beispiele gelegt. Das Buch enthält eine Vielzahl dieser Anwendungen aus den verschiedensten Gebieten.
Aktualisiert: 2023-04-12
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