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Wahrscheinlichkeitsrechnung und Mathematische Statistik (für Informatiker) WS2017/18

 

Aktuelles

 

Diese Veranstaltung entspricht einem Pflichtmodul in den Bachelor-Studiengängen Informatik und Angewandte Informatik.

Eine Übersicht aus dem Modulhandbuch befindet sich hier: [pdf]

 

Informationen zur Vorlesung und zu den Übungen findet man (demnächst) auf der Seite

www.statistik.tu-dortmund.de/~rahnenfuehrer/WRUMS1718/
Benutzer: WRUMS1718
Passwort: Erhält man, indem man das Wort tuvefou transformiert, jeweils einen Buchstaben durch den Vorgänger im Alphabet ersetzen (aus t wird s usw.)

 

Allgemeine Informationen

Termine der Vorlesung:

Do, 8:15 - 9:45 Uhr in HG II HS 3

Erster Termin: Do, 12.10.2016, 8:15 Uhr

 

Termine der Übung:

Do, 18.05 -19.35 Uhr in EF 50 HS 1 (in der Regel alle zwei Wochen)

Genaue Übersicht:

(Ausgabe Blatt 1 im Rahmen der Vorlesung am 12.10.)
(Ausgabe Blatt 2 im Rahmen der Vorlesung am 26.10.)
02.11. 18.05-19.35 Besprechung Blatt 1 und Blatt 2, Ausgabe Blatt 3
16.11. 18.05-19.35 Besprechung Blatt 3, Ausgabe Blatt 4
30.11. 18.05-19.35 Besprechung Blatt 4, Ausgabe Blatt 5
14.12. 18.05-19.35 Besprechung Blatt 5, Ausgabe Blatt 6
11.01. 18.05-19.35 Besprechung Blatt 6, Ausgabe Blatt 7
01.02. 18.05-19.35 Besprechung Blatt 7

 

Vorlesung

Kapitel 1: Motivation, Merkmale und Datentypen, Univariate Daten

Kapitel 2: Statistische Kennzahlen für die Lage und die Streuung

Kapitel 3: Bivariate Daten, Zusammenhangsmaße, Lineare Regression

Kapitel 4: Wahrscheinlichkeitstheorie, Wahrscheinlichkeitsmaße und -räume

Kapitel 5: Zufallsvariablen und deren Verteilungen

Kapitel 6: Wichtige Wahrschenilichkeitsverteilungen

Kapitel 7: Bedingte Wahrscheinlichkeiten und stochastische Unabhängigkeit

Kapitel 8: Erwartunswert und Varianz, wahrscheinlichkeitstheoretische Kennzahlen

Kapitel 9: Markoff-Ketten

Kapitel 10: Statistische Tests

 

Übungen

Folien zur Software

 

Klausurtermine

Klausur: 20.02.17, 14:00-16:00
Nachklausur: 03.04.17, 08:00-10:00

 

Hinweise zu den Regeln der Klausuren (was ist erlaubt) und zu den Inhalten der Klausuren (was muss man lernen) findet man hier: [pdf]

 

 

Literaturempfehlungen

Fahrmeir, Ludwig; Künstler, Rita; Pigeot, Iris; Tutz, Gerhard: Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, Springer.
Müller, Christine; Denecke, Liesa: Stochastik in den Ingenieurwissenschaften: Eine Einführung mit R, Springer.
Ligges, Uwe: Programmieren mit R, Springer.