- Wahrscheinlichkeiten von zufälligen Ereignissen, Erwartungswerte, Varianzen und Kovarianzen von Zufallsvariablen berechnen sowohl analytisch als auch mit dem Programm Mathematica (k2,k3)
- Anwendung der stochastischen Prozesse als mathematische Modelle von Systemen und Phänomenen, die scheinbar zufällig variieren (k2,k3)
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- Zufallsexperiment, relative Häufigkeit, Laplace-Experimente, kombinatorische Berechnungen, geometrische Wahrscheinlichkeit, bedingte Wahrscheinlichkeit, unabhängige Ereignisse, Zufallsvariable und Verteilungen
- Verteilungsdichten diskreter und stetiger Verteilungen, Verteilungsfunktionen, Erwartungswert uns Varianz, Gemeinsame Verteilungen, bedingte Verteilung, unabhängige Zufallsvariable, die Binomialverteilung, die Poisson Verteilung, die Normalverteilung
- Definition eines stochastischen Prozesses, der Bernoulliprozess, der Poissonprozess, die symmetrische Irrfahrt, die Brown’sche Bewegung, Stationarität von stochastischen Prozessen
- Markov Kette mit diskreter Zeit, Markov-Kette mit kontinuierlicher Zeit
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