Inhalt:
Deskriptive Statistik
1. VL, 14.4.2025: Darstellung von Daten, Eindimensionale Daten, Tabellen, Balkendiagramm, Histogramm, Mittelwert (DF 1.2, 1.3).
2. VL, 28.4.2025: Standardabweichung, Varianz, Korrelation (DF 1.3, 2.2)
Wahrscheinlichkeitstheorie
3. VL, 5.5.2025: Beobachtung, Ereignis, Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit, Satz von der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayes (WS Kap. 1)
4. VL, 12.5.2025: Zufallsvariable, Wahrscheinlichkeitsfunktion, kumulative Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte, kumulative Verteilungsfunktionsfunktion (WS Kap. 3)
5. VL, 19.5.2025: Mehrere und bedingte Zufallsvariablen (WS Kap. 3)
6. VL, 26.5.2025: Gemeinsame Verteilung mehrerer ZV, Randverteilungen, Faltungen und Summen (WS Kap. 4)
7. VL, 2.6.2025: Erwartungswerte und höhere Momente (WS Kap. 5)
8. VL, 16.6.2025: Schranken (WS Kap. 8), Gesetz der großen Zahlen, Erzeugende Funktionen (WS Kap. 5.3)
Schließende Statistik
9. VL, 23.6.2025: Normalverteilung, Momenterzeugende Funktion (WS Kap. 7.3, 5.4)
10. VL, 30.6.2025: Momentenmethode, Maximum Likelihood (MB Kap. 9.1)
11. VL, 7.7.2025: Konfidenzintervall, Hypothesentest (MB Kap. 9.2, 9.4)
12. VL, 14.7.2025: Z-Test, T-Test
Literatur:
David Forsyth,
Michael Baron, Probability and Statistics for Computer Scientists, 2nd Ed. Chapman & Hall, 2014. (pdf in den Resourcen)
Gerald Teschl, Susanne Teschl, Mathematik für Informatiker: Band 2: Analysis und Statistik
William Stewart, Probability, Markov Chains, Queues and Simulation, the Mathematical Basis of Performance Modelling, Princeton Press.