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[SoSe 2026] Stochastik für Informatik(er)

[SoSe 2026] StochServSS2026

Ereignisse, Wahrscheinlichkeitsräume, diskrete Zufallsvariablen, wichtige diskrete Verteilungen
Bedingte Wahrscheinlichkeit, Bayes-Formel, Unabhängigkeit, gemeinsame Verteilung, bedingte ...

Ereignisse, Wahrscheinlichkeitsräume, diskrete Zufallsvariablen, wichtige diskrete Verteilungen
Bedingte Wahrscheinlichkeit, Bayes-Formel, Unabhängigkeit, gemeinsame Verteilung, bedingte Verteilung
Erwartungswert, Varianz, Kovarianz, Korrelation
Zufallsvariablen mit Dichten, wichtige Beispiele
Gesetz der Großen Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz, Chebyshev-Ungleichung (überblicksartig, ohne Beweise)
Parameterschätzung, Maximum Likelihood
Markov-Ketten, stationäre Verteilungen

Trainer/in: Yan Alves Radtke
Trainer/in: Matthias Hammer
Trainer/in: Helena Katharina Kremp
Trainer/in: Christiane Erika Margarete Müller
Trainer/in: Nikolas Esteban Tapia Muñoz
Trainer/in: Patrick Winkert
Trainer/in: Sachiyo Yamauchi
Trainer/in ohne Editorrecht: Kenan Kai Bolik
Trainer/in ohne Editorrecht: Marcel Djomo Tchingankong
Trainer/in ohne Editorrecht: Yosime Flood
Trainer/in ohne Editorrecht: Awid Gabanski
Trainer/in ohne Editorrecht: Manes Luca Lehmann
Trainer/in ohne Editorrecht: Amjad Samuel Saef
Trainer/in ohne Editorrecht: Eduard Schmidt
Trainer/in ohne Editorrecht: Fana Schmidt
Trainer/in ohne Editorrecht: Henrik Nikolaus Westphal

Kursbereich: Fakultät II / Institut für Mathematik

Veranstaltungsvorlage(n): Stochastik für Informatiker (Vorlesung)

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