Overview
- Grundlagen und anwendungsrelevante Ausblicke für Studierende der Informatik
- Klare, einheitliche Kapitelstruktur: Lernziele, nötige Vorkenntnisse, Zusammenfassungen
- Enthält zahlreiche durchgerechnete Beispiele und Übungsaufgaben mit Lösungen
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Table of contents (16 chapters)
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Front Matter
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Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
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Front Matter
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Einführung in die Statistik
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Front Matter
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Markov-Ketten und stochastische Algorithmen
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Front Matter
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Keywords
About this book
Dieses Lehrbuch führt in 16 einheitlich gegliederten Kapiteln in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik ein. Dabei sind die Lernziele und benötigten Vorkenntnisse jeweils angegeben und erleichtern in Kombination mit prägnanten Zusammenfassungen die Orientierung je Kapitel. Dank vieler durchgerechneter Beispiele und Übungsaufgaben mit Lösungen kann das Buch gut zum Selbststudium oder als Begleitliteratur zur Vorlesung verwendet werden.
Nach einer sorgfältigen Einführung der Grundlagen geben weiterführende Kapitel spannende Ausblicke in Anwendungsbereiche der Stochastik und der stochastischen Modellierung – etwa Markov-Ketten, stochastische Algorithmen, Warteschlangen und Monte-Carlo-Simulationen. Leserinnen und Leser erhalten so ein solides mathematisches Fundament, um die Stochastik im weiteren Studium und in der Praxis auch in komplexen Situationen anwenden zu können.
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.Authors and Affiliations
About the author
Bibliographic Information
Book Title: Stochastik für Informatiker
Book Subtitle: Eine Einführung in einheitlich strukturierten Lerneinheiten
Authors: Noemi Kurt
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-60516-5
Publisher: Springer Vieweg Berlin, Heidelberg
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)
Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Teil von Springer Nature 2020
Softcover ISBN: 978-3-662-60515-8Published: 05 February 2020
eBook ISBN: 978-3-662-60516-5Published: 04 February 2020
Edition Number: 1
Number of Pages: IX, 258
Number of Illustrations: 37 b/w illustrations, 5 illustrations in colour
Topics: Probability and Statistics in Computer Science, Probability Theory and Stochastic Processes, Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences