Oberseminar und Kolloquium der "Discrete Geometry"-Arbeitsgruppe an der FU Berlin: Gäste wie auch Mitglieder der Gruppe berichten über ihre Forschung, neue Entwicklungen, Probleme und Erkenntnisse.

Themen unter anderem: Diskrete Geometrie (Polytope, Punktkonfigurationen und Arrangements, lineare und ganzzahlige Programme, Gitterpunktprobleme, etc.), Topologische und Algebraische Kombinatorik, Reelle Algebraische Geometrie, Diskrete, Lineare und Ganzzahlige Optimierung, Algorithmische Geometrie, und mehr. 

Das Seminar findet üblicherweise auf Englisch statt.

Oberseminar und Kolloquium der "Discrete Geometry"-Arbeitsgruppe an der FU Berlin: Gäste wie auch Mitglieder der Gruppe berichten über ihre Forschung, neue Entwicklungen, Probleme und Erkenntnisse.

Themen unter anderem: Diskrete Geometrie (Polytope, Punktkonfigurationen und Arrangements, lineare und ganzzahlige Programme, Gitterpunktprobleme, etc.), Topologische und Algebraische Kombinatorik, Reelle Algebraische Geometrie, Diskrete, Lineare und Ganzzahlige Optimierung, Algorithmische Geometrie, und mehr. 

Das Seminar findet üblicherweise auf Englisch statt.

"Diese seminar behandelt sich um Coxeter Gruppen und Spiegelungsgruppen.

Coxeter-Gruppen sind

in Geometrie, Algebra und Kombinatorik allgegenwärtig. Wir werden das Grundwissen über diese Gruppen und ihre Zusammenhänge lernen, um Bereiche der Mathematik mit konkreten und intuitiven geometrischen Beispielen zu ordnen."

http://page.mi.fu-berlin.de/labbe/pages/SemGeometrie.html

• Prinzipien des Zählens; Elemente der Kombinatorik
• Modelle vom Zufall abhängiger Vorgänge: Wahrscheinlichkeitsräume, Wahrscheinlichkeitsmaße
• Bedingte Wahrscheinlichkeiten; Unabhängigkeit; Bayes'sche Regel
• Zufallsvariablen und ihre Verteilungen; Kenngrössen der Verteilungen: Erwartungswert und Varianz
• Diskrete Verteilungen: Laplace-Verteilung; Binomialverteilung; geometrische Verteilung
• Approximation der Binomialverteilung durch die Normalverteilung;
• Approximation der Binomialverteilung durch die Poissonverteilung
• Verteilungen mit Dichten: Gleichverteilung; Normalverteilung; Exponentialverteilung
• Gemeinsame Verteilungen von mehreren Zufallsvariablen: diskret und mit Dichten; Unabhängigkeit von Zufallsvariablen; bedingte Verteilungen; Summen unabhängiger Zufallsvariablen und ihre Verteilungen
• Kenngrößen gemeinsamer Verteilungen: Erwartungswert, Kovarianz und Korrelation; bedingte Erwartung
• Grenzwertsätze: schwaches Gesetz der großen Zahl und relative Häufigkeiten; der zentrale Grenzwertsatz
• Datenanalyse und deskriptive Statistik: Histogramme; empirische Verteilung; Kenngrößen von Stichprobenverteilungen; Beispiele irreführender deskriptiver Statistiken; lineare Regression
• Elementare Begriffe und Techniken des Testens und Schätzens: Maximum-Likelihood-Prinzip; Konfidenzintervalle; Hypothesentests; Fehler erster und zweiter Art

https://wikis.fu-berlin.de/pages/viewpage.action?pageId=875267320

E. Behrends: Elementary Stochastics, Springer, 2013
    H.-O. Georgii: Stochastics: Introduction to Probability Theory and Statistics, De Gruyter, 2007
    U. Krengel: Introduction to probability theory and statistics, Vieweg, 2005
    D. Meintrup, S. Schäffler, Stochastics: Theory and Applications, Springer, 2005.
    Most of the books listed below are available online at the UB. For this purpose, there is an extensive hand apparatus for stochastics in the mathematic library.