Stochastische Modelle für Anwender

Autor*innen

• Peter Weis

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• 196 Seiten
• 7 Lesestunden

• Informatik & Programmierung

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Inhaltsverzeichnis§ 1 Mathematische Beschreibung von Zufallsexperimenten.1.1 Zufallsexperimente.1.2 Laplace-Experimente.1.3 Hilfsmittel aus der Kombinatorik.1.4 Beispiele zu Laplace-Experimenten.1.5 Simulation stochastischer Vorgänge.§ 2 Zufallsvariable, Verteilung, Erwartungswert.2.1 Zufallsvariable.2.2 Verteilungsfunktion und Verteilungsdichte.2.3 Wichtige Verteilungen.2.4 Erwartungswert und Varianz.2.5 Gemeinsame Verteilung von Zufallsvariablen.2.6 Funktionen von Zufallsvariablen.2.7 Erzeugung von Zufallszahlen.§3 Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit.3.1 Die bedingte Wahrscheinlichkeit.3.2 Bedingte Verteilung, bedingter Erwartungswert.3.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit und bedingter Erwartungswert bzgl. einer stetigen Zufallsvariablen.3.4 Unabhängigkeit von Ereignissen.3.5 Unabhängigkeit von Zufallsvariablen.3.6 Die Faltung von W-Maßen.3.7 Die Gesetze der großen Zahlen.§4 Wichtige stochastische Prozesse.4.1 Was sind stochastische Prozesse und wozu dienen sie?.4.2 DerBernoulli-Prozeß.4.3 Der Poisson-Prozeß.4.4 Mehrdimensionale Poisson-Prozesse.4.5 Erneuerungsprozesse.4.6 Markov-Ketten.4.7 Beispiele zu Markov-Ketten.Stichwortverzeichnis.

• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 1987
• Einband: Paperback