Gesamtliste

Überblick über die Lehrinhalte und Qualifikationsziele der Module und Veranstaltungen

Diese Seite zeigt alle Module, die sich aktuell im System befinden. Für jedes Modul werden Lehrinhalte und Lernziele ausgegeben. Bitte suchen Sie mit der Suchfunktion ihres Browsers (Strg + F) nach den Namen des Moduls bzw. der Veranstaltung im Modul zu der Sie Informationen benötigen und klicken Sie dann auf den Link zum Modul. Die darauffolgende Seite enthält alle Informationen zu den Inhalten einer Veranstaltungen die Sie für eine Anerkennung benötigen sollten. Sollte die Institution weitere Informationen benötigen, nutzen Sie bitte zusätzlichen die Seiten der einzelnen Lehrstühle und dort den Bereich „Studium“.

Module (6 Credits)

Stochastik für Informatiker

Name in diploma supplement
Stochastics for Computer Science
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 60 hours
  • Preparation, follow up: 90 hours
  • Exam preparation: 30 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • kennen grundlegende Notationen und Formalismen der Stochastik
  • verfügen über die Kompetenz, Aufgaben aus der Stochastik zu verstehen und in mathematischer Notation zu formulieren
  • sind in der Lage, Verfahren der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik auszuführen
  • können die vermittelten mathematischen Methoden auf praktische Probleme übertragen und zugehörige Lösungsverfahren anwenden
Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel 90-120 Minuten).

Usage in different degree programs
  • SEPflichtbereichPflichtbereich V: Mathematische Grundlagen3rd-4th Sem, Compulsory
Elements
Name in diploma supplement
Stochastics for Computer Science
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Analysis für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker

Contents
  • Kombinatorik
  • Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume
    - Klassische Wahrscheinlichkeitsverteilungen
    - Unabhängigkeit und bedingte Wahrscheinlichkeit
    - Zufallsvariablen, Erwartungswert, Varianz
  • Wahrscheinlichkeitsmaße mit Dichte
  • Grenzwertsätze
  • Grundbegriffe der Schätztheorie
  • Regression
        
Literature
  • G. Hübner: Stochastik - Eine anwendungsorientierte Einführung für Informatiker, Ingenieure und Mathematiker, Vieweg-Verlag, Braunschweig/Wiesbaden
  • L. Papula: Mathematik für Naturwissenschaftler; Band 3, Verlag Vieweg
  • U. Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik; Vieweg Verlag
  • N. Henze: Stochastik für Einsteiger; Vieweg Verlag
  • H. Dehling, B. Haupt: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik; Springer Verlag
Participants
Lecture: Stochastik für Informatiker (WIWI‑C0573)
Name in diploma supplement
Stochastics for Computer Science
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

siehe Vorlesung

Contents

siehe Vorlesung

Literature

siehe Vorlesung

Teaching concept

Der Stoff der Vorlesung wird durch aktive Beschäftigung mit wöchentlich gestellten Übungsaufgaben vertieft. Die Übungen finden in Kleingruppen statt.

Participants
Exercise: Stochastik für Informatiker (WIWI‑C0572)
Module: Stochastik für Informatiker (WIWI‑M0056)

Aus Gründen der Performance und Übersichtlichkeit wird an dieser Stelle auf die Titel und vollständigen Namen der Dozenten verzichtet und es werden nur die Nachnamen ausgegeben. Die unterschiedlichen Titel der zugehörigen Dozenten  sind den Bereitstellern und Nutzern dieser Listen bekannt und bewusst.