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[ 289MATHWSPK16 ] KV Wahrscheinlichkeitstheorie und stochastische Prozesse

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Es ist eine neuere Version 2023W dieser LV im Curriculum Masterstudium Artificial Intelligence 2024W vorhanden.
Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
3 ECTS B3 - Bachelor 3. Jahr Mathematik Evelyn Buckwar 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Bachelorstudium Elektronik und Informationstechnik 2019W
Ziele - Einführung in die Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie und der stochastischen Prozesse
- Vermittlung von grundlegendem Verständnis von zufälligen Systemen, deren Eigenschaften und Kenngrössen
- Vermittlung von grundlegenden Methoden zur Charakterisierung und Behandlung von zeitdiskreten und zeitstetigen Zufallsvariablen und stochastischen Prozessen
Lehrinhalte - Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie, Zufallsvariablen, Verteilungen und Dichten
- Eigenschaften und Kenngrössen einzelner und mehrerer Zufallsvariablen
- Folgen und Reihen von Zufallsvariablen
- stochastische Prozesse
- spektrale Leistungsdichte
Beurteilungskriterien schriftliche und/oder mündliche Prüfung
Lehrmethoden Tafel und Folienvortrag
Abhaltungssprache Deutsch
Literatur Vorlesungsfolien
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Äquivalenzen IEMPBKVSTPR: KV Stochastische Prozesse (3 ECTS)
Frühere Varianten Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
IEMPBKVSTPR: KV Stochastische Prozesse (2011W-2016S)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer -
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung