Titlebook: Stochastik für Informatiker; Eine Einführung in e Noemi Kurt Textbook 2020 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert

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Zufallsvariablen mit DichteZufallsvariablen ein, und lernen dann einige besonders wichtige Verteilungen kennen, die mithilfe einer Dichte beschrieben werden können. Mithilfe von Dichten können Wahrscheinlichkeiten und Kenngrößen berechnet werden. Wichtige Beispiele sind die Normalverteilung und die Exponentialverteilung. Auße

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Grenzwertsätzeere für die Statistik bilden. Dabei werden nun nicht mehr eine oder endlich viele Zufallsvariablen betrachtet, sondern Folgen von Zufallsvariablen, und deren Konvergenzverhalten untersucht. Anwendung des Zentralen Grenzwertsatzes führt auf eine Approximation der Binomialverteilung durch die Normalve

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Konfidenzbereichech bei Schätzern mit günstigen Eigenschaften prinzipiell immer möglich, dass die gemessenen Daten für die zugrunde liegende Verteilung untypisch sind, also eher extreme Ergebnisse darstellen. In solchen Fällen wird der aus den Daten berechnete Schätzer trotz guter Methoden vom echten Wert stark abwe

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Markov-Kettenhastische Matrizen verwendet. In diesem Kapitel lernen wir die wichtigsten Aspekte der Theorie von Markov-Ketten in diskreter Zeit kennen, insbesondere was deren Langzeitverhalten angeht. Zentral dafür sind invariante Verteilungen, deren Berechnung und Bedeutung wir kennenlernen. Anwendungen gibt es

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Warteschlangenmodelle und Markov-Ketten in stetiger Zeitn Modellen sind Fragen der Stabilität von Interesse, d. h., ob die Bediener die Menge der eingehenden Kunden abarbeiten können. Wir betrachten eine Klasse von Warteschlangenmodellen in stetiger Zeit, bei denen gewisse spezielle Eigenschaften der Exponentialverteilung eine wichtige Rolle spielen. Die

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