Stochastik für Informatiker

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Dieses Lehrbuch führt in 16 strukturierten Kapiteln in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik ein. Die Lernziele und benötigten Vorkenntnisse sind klar angegeben und erleichtern die Orientierung. Mit vielen durchgerechneten Beispielen und Übungsaufgaben mit Lösungen eignet sich das Buch sowohl für das Selbststudium als auch als Begleitliteratur zur Vorlesung. Nach einer fundierten Einführung in die Grundlagen bieten weiterführende Kapitel interessante Einblicke in Anwendungsbereiche der Stochastik und stochastischen Modellierung, wie Markov-Ketten, stochastische Algorithmen, Warteschlangen und Monte-Carlo-Simulationen. Leserinnen und Leser erhalten ein solides mathematisches Fundament, um die Stochastik in komplexen Situationen im Studium und in der Praxis anwenden zu können. Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik und technischer Fachrichtungen ab dem dritten Semester und bietet Dozenten eine geeignete Auswahl für eine einsemestrige Vorlesung. Die Themen umfassen unter anderem endliche Wahrscheinlichkeitsräume, bedingte Wahrscheinlichkeiten, diskrete Zufallsvariablen, Grenzwertsätze, Parameterschätzung, Hypothesentests und Simulationstechniken.