Dies ist eine Einführung in die Theorie der (Wahrscheinlichkeiten der) großen Abweichungen, die mit Hilfe analytischer Methoden die exponentielle Abfallrate sehr kleiner Wahrscheinlichkeiten charakterisiert. Diese Theorie wurde in den 1960er und 1970er Jahren stark ausgeweitet und bis in die jüngste Vergangenheit kontinuierlich auf immer neue probabilistische Strukturen erweitert. Ihre Grundzüge gehören mittlerweile zu den Standardwerkzeugen eines Wahrscheinlichkeitstheoretikers In der ersten Hälfte werden die grundlegenden Ideen, Konzepte und Werkzeuge der Theorie erläutert, in der zweiten werden Anwendungsbeispiele aus diversen Forschungsgebieten diskutiert, in denen die Theorie entscheidende Ergebnisse ermöglichte, wie Spektren zufälliger Matrizen, eindimensionale Polymerketten oder Bose-Einstein-Kondensation. Der Text richtet sich an Studierende, die mindestens zwei einführende Vorlesungen der Wahrscheinlichkeitstheorie genossen haben, sowie an Lehrende, die auf der Basis dieses Buches eine fortführende Vorlesung halten möchten. Der Anwendungsteil eignet sich gut für ein studentisches Seminar als Folgeveranstaltung der zugehörigen Vorlesung.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Dies ist eine Einführung in die Theorie der (Wahrscheinlichkeiten der) großen Abweichungen, die mit Hilfe analytischer Methoden die exponentielle Abfallrate sehr kleiner Wahrscheinlichkeiten charakterisiert. Diese Theorie wurde in den 1960er und 1970er Jahren stark ausgeweitet und bis in die jüngste Vergangenheit kontinuierlich auf immer neue probabilistische Strukturen erweitert. Ihre Grundzüge gehören mittlerweile zu den Standardwerkzeugen eines Wahrscheinlichkeitstheoretikers In der ersten Hälfte werden die grundlegenden Ideen, Konzepte und Werkzeuge der Theorie erläutert, in der zweiten werden Anwendungsbeispiele aus diversen Forschungsgebieten diskutiert, in denen die Theorie entscheidende Ergebnisse ermöglichte, wie Spektren zufälliger Matrizen, eindimensionale Polymerketten oder Bose-Einstein-Kondensation. Der Text richtet sich an Studierende, die mindestens zwei einführende Vorlesungen der Wahrscheinlichkeitstheorie genossen haben, sowie an Lehrende, die auf der Basis dieses Buches eine fortführende Vorlesung halten möchten. Der Anwendungsteil eignet sich gut für ein studentisches Seminar als Folgeveranstaltung der zugehörigen Vorlesung.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Dieses Skript bildet die Grundlage einer einsemestrigen zweistündigen, einführenden Vorlesung in Stochastik für Studierende mit den Hauptfächern Biologie, Geologie und Geographie an der Universität Zürich. Den Erfahrungen der Praxis folgend, wird nicht so sehr Wert auf eine grosse Stoffülle, als auf eine ausführliche und sorgfältige Darstellung der Grundbegriffe gelegt. Entsprechend breit sind die Erläuterungen und Beispiele gehalten. Der Inhalt umfasst beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und beurteilende Statistik, insbesondere Konfidenzintervalle, t-Test und x2-Quadrat-Test. Das Buch enthält über 200 Übungsaufgaben mit vollständig durchgerechneten Lösungen. Es schliesst an den ersten Teil des gleichnamigen Skripts (Birkhäuser Skripten Bd. 2) an; die Abhängigkeit der beiden Teile ist allerdings nur klein, und der zweite Band kann mit geringen Vorkenntnissen auch ohne Kenntnis des ersten durchgearbeitet werden.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Skript bildet die Grundlage einer einsemestrigen zweistündigen, einführenden Vorlesung in Stochastik für Studierende mit den Hauptfächern Biologie, Geologie und Geographie an der Universität Zürich. Den Erfahrungen der Praxis folgend, wird nicht so sehr Wert auf eine grosse Stoffülle, als auf eine ausführliche und sorgfältige Darstellung der Grundbegriffe gelegt. Entsprechend breit sind die Erläuterungen und Beispiele gehalten. Der Inhalt umfasst beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und beurteilende Statistik, insbesondere Konfidenzintervalle, t-Test und x2-Quadrat-Test. Das Buch enthält über 200 Übungsaufgaben mit vollständig durchgerechneten Lösungen. Es schliesst an den ersten Teil des gleichnamigen Skripts (Birkhäuser Skripten Bd. 2) an; die Abhängigkeit der beiden Teile ist allerdings nur klein, und der zweite Band kann mit geringen Vorkenntnissen auch ohne Kenntnis des ersten durchgearbeitet werden.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Mit Chaos und Zufälligkeit werden zwei wissenschaftstheoretische Themenkomplexe gegenübergestellt, die bislang unabhängig voneinander in unterschiedlichen Disziplinen diskutiert wurden: in der Chaostheorie und allgemeiner der Theorie dynamischer Systeme einerseits und in der Wahrscheinlichkeitstheorie und später der Algorithmentheorie andererseits. Durch den Vergleich wird geklärt, inwiefern man bei chaotischen Systemen tatsächlich von zufälligem Verhalten sprechen kann. Intuitiv wurde dies zwar bisher oft als richtig angenommen, wobei aber ungeklärt blieb, was mit solchem Verhalten eigentlich gemeint sei.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Mit Chaos und Zufälligkeit werden zwei wissenschaftstheoretische Themenkomplexe gegenübergestellt, die bislang unabhängig voneinander in unterschiedlichen Disziplinen diskutiert wurden: in der Chaostheorie und allgemeiner der Theorie dynamischer Systeme einerseits und in der Wahrscheinlichkeitstheorie und später der Algorithmentheorie andererseits. Durch den Vergleich wird geklärt, inwiefern man bei chaotischen Systemen tatsächlich von zufälligem Verhalten sprechen kann. Intuitiv wurde dies zwar bisher oft als richtig angenommen, wobei aber ungeklärt blieb, was mit solchem Verhalten eigentlich gemeint sei.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Mit Chaos und Zufälligkeit werden zwei wissenschaftstheoretische Themenkomplexe gegenübergestellt, die bislang unabhängig voneinander in unterschiedlichen Disziplinen diskutiert wurden: in der Chaostheorie und allgemeiner der Theorie dynamischer Systeme einerseits und in der Wahrscheinlichkeitstheorie und später der Algorithmentheorie andererseits. Durch den Vergleich wird geklärt, inwiefern man bei chaotischen Systemen tatsächlich von zufälligem Verhalten sprechen kann. Intuitiv wurde dies zwar bisher oft als richtig angenommen, wobei aber ungeklärt blieb, was mit solchem Verhalten eigentlich gemeint sei.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Der Band liefert eine umfassende Einführung in die Grundprinzipien der Statistik und die zugrundeliegende mathematische Theorie des Zufalls. Die Autoren verdeutlichen den Nutzen dieser Theorie anhand der Anwendungen und legen besonderen Wert auf die mathematisch exakte Einführung wichtiger Konzepte wie z. B. das der Zufallsvariable. Auch Leser ohne Vorkenntnisse lernen so die grundlegenden Ideen und den Nutzen der Statistik schnell kennen. An der Technischen Universität Darmstadt dient das Buch als Grundlage für Vorlesungen im Fach Mathematik.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Der Band liefert eine umfassende Einführung in die Grundprinzipien der Statistik und die zugrundeliegende mathematische Theorie des Zufalls. Die Autoren verdeutlichen den Nutzen dieser Theorie anhand der Anwendungen und legen besonderen Wert auf die mathematisch exakte Einführung wichtiger Konzepte wie z. B. das der Zufallsvariable. Auch Leser ohne Vorkenntnisse lernen so die grundlegenden Ideen und den Nutzen der Statistik schnell kennen. An der Technischen Universität Darmstadt dient das Buch als Grundlage für Vorlesungen im Fach Mathematik.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Der Band liefert eine umfassende Einführung in die Grundprinzipien der Statistik und die zugrundeliegende mathematische Theorie des Zufalls. Die Autoren verdeutlichen den Nutzen dieser Theorie anhand der Anwendungen und legen besonderen Wert auf die mathematisch exakte Einführung wichtiger Konzepte wie z. B. das der Zufallsvariable. Auch Leser ohne Vorkenntnisse lernen so die grundlegenden Ideen und den Nutzen der Statistik schnell kennen. An der Technischen Universität Darmstadt dient das Buch als Grundlage für Vorlesungen im Fach Mathematik.
Aktualisiert: 2023-07-02
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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: 2023-07-02
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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: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Neu in der vierten Auflage sind kurze Zusammenfassungen an den Enden der einzelnen Abschnitte sowie Denkanstöße im Text, die Verständnisfragen stellen, auf andere Zugänge hinweisen oder Ausblicke geben. Ähnlich wie Chilischoten in manchen Speisekarten den Schärfegrad eines Gerichts angeben, sind die Denkanstöße mit unterschiedlich vielen Symbolen gekennzeichnet. Außerdem sind einige neue Illustrationen und Übungsaufgaben hinzugekommen.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Neu in der vierten Auflage sind kurze Zusammenfassungen an den Enden der einzelnen Abschnitte sowie Denkanstöße im Text, die Verständnisfragen stellen, auf andere Zugänge hinweisen oder Ausblicke geben. Ähnlich wie Chilischoten in manchen Speisekarten den Schärfegrad eines Gerichts angeben, sind die Denkanstöße mit unterschiedlich vielen Symbolen gekennzeichnet. Außerdem sind einige neue Illustrationen und Übungsaufgaben hinzugekommen.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Die Monographie stellt eine prinzipielle Verallgemeinerung der herkömmlichen Wahrscheinlichkeitstheorie vor. Diese erlaubt die Anwendung des Begriffs der Wahrscheinlichkeit auch in jenen Fällen, in denen die vorliegende Information nicht ausreicht, um jedes relevante Ereignis durch eine einzelne Zahl zu charakterisieren. Der mathematisch exakte Umgang mit Wahrscheinlichkeitsbewertungen erfordert eine systematische Erweiterung des Kanons der Begriffe und Methoden. Die Grundlagen hierfür werden im vorliegenden Band gelegt. Die Anwendungsmöglichkeiten von Intervallwahrscheinlichkeit sind beträchtlich umfassender als die des herkömmlichen Wahrscheinlichkeitsbegriffs, z.B. in den Bereichen Medizin, Technik, Versicherungswesen und künstliche Intelligenz.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Die Monographie stellt eine prinzipielle Verallgemeinerung der herkömmlichen Wahrscheinlichkeitstheorie vor. Diese erlaubt die Anwendung des Begriffs der Wahrscheinlichkeit auch in jenen Fällen, in denen die vorliegende Information nicht ausreicht, um jedes relevante Ereignis durch eine einzelne Zahl zu charakterisieren. Der mathematisch exakte Umgang mit Wahrscheinlichkeitsbewertungen erfordert eine systematische Erweiterung des Kanons der Begriffe und Methoden. Die Grundlagen hierfür werden im vorliegenden Band gelegt. Die Anwendungsmöglichkeiten von Intervallwahrscheinlichkeit sind beträchtlich umfassender als die des herkömmlichen Wahrscheinlichkeitsbegriffs, z.B. in den Bereichen Medizin, Technik, Versicherungswesen und künstliche Intelligenz.
Aktualisiert: 2023-07-03
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In vielen Studienordnungen für das Mathematik-Studium an deut schen Hochschulen sind einführende Vorlesungen über Stochastik (Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematische Statistik) vorgese hen, an denen sowohl Hörer teilnehmen, die sich im Verlauf ihres Studiums verstärkt mit Stochastik befassen wollen, als auch solche, die sich anschließend anderen Bereichen der Mathematik zuwenden. Will man der ersten Gruppe gerecht werden, so liegt es nahe, zunächst systematisch ein maßtheoretisches Fundament zu schaffen, um erst danach zu den eigentlich stochastischen Fragestellungen überzuleiten. Hierbei kommt allerdings die zweite Gruppe zu kurz, die natürlicherweise dar an interessiert ist, einen bis zu einem gewissen Grad in sich abgeschlossenen Einblick in Denkweisen und Methoden der Stochastik zu erhalten, die jedoch kein Interesse dar an hat, einen Großteil der zur Verfügung stehenden Zeit einer sy stematischen Erarbeitung maßtheoretischer Grundlagen zu opfern. Viele Autoren haben den Bedürfnissen der letztgenannten Gruppe da durch Rechnung getragen, daß sie unter Verzicht auf maßtheoreti sche Begriffsbildungen die grundlegenden Ideen der Stochastik an hand spezieller Modelle, bei denen keine maßtheoretischen Kennt nisse benötigt werden, entwickeln. Aber auch diese Vorgehensweise birgt Nachteile: Solche, meist als "elementar" bezeichneten Darstellungen sind wenig praktikabel als Basis für weiterführende Veranstaltungen der Stochastik. Eini ge Mühe muß später darauf verwendet werden, die anhand von Spezial fällen entwickelten Begriffe in maßtheoretischem Gewand erneut zu formulieren und auf ihre Konsistenz mit den alten Begriffen zu überprüfen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In vielen Studienordnungen für das Mathematik-Studium an deut schen Hochschulen sind einführende Vorlesungen über Stochastik (Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematische Statistik) vorgese hen, an denen sowohl Hörer teilnehmen, die sich im Verlauf ihres Studiums verstärkt mit Stochastik befassen wollen, als auch solche, die sich anschließend anderen Bereichen der Mathematik zuwenden. Will man der ersten Gruppe gerecht werden, so liegt es nahe, zunächst systematisch ein maßtheoretisches Fundament zu schaffen, um erst danach zu den eigentlich stochastischen Fragestellungen überzuleiten. Hierbei kommt allerdings die zweite Gruppe zu kurz, die natürlicherweise dar an interessiert ist, einen bis zu einem gewissen Grad in sich abgeschlossenen Einblick in Denkweisen und Methoden der Stochastik zu erhalten, die jedoch kein Interesse dar an hat, einen Großteil der zur Verfügung stehenden Zeit einer sy stematischen Erarbeitung maßtheoretischer Grundlagen zu opfern. Viele Autoren haben den Bedürfnissen der letztgenannten Gruppe da durch Rechnung getragen, daß sie unter Verzicht auf maßtheoreti sche Begriffsbildungen die grundlegenden Ideen der Stochastik an hand spezieller Modelle, bei denen keine maßtheoretischen Kennt nisse benötigt werden, entwickeln. Aber auch diese Vorgehensweise birgt Nachteile: Solche, meist als "elementar" bezeichneten Darstellungen sind wenig praktikabel als Basis für weiterführende Veranstaltungen der Stochastik. Eini ge Mühe muß später darauf verwendet werden, die anhand von Spezial fällen entwickelten Begriffe in maßtheoretischem Gewand erneut zu formulieren und auf ihre Konsistenz mit den alten Begriffen zu überprüfen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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