Stochastik für Lehramtskandidaten (Huesmann)
SS 2024
Allgemeines
| Vorlesung: |
Dienstags, 12 - 14 im M2 Das gesamte Material zur Vorlesung und den Übungen befindet sich im LearnWeb-Kurs, siehe unten. |
| Dozent: | Martin Huesmann |
| Assistenz: | Bastian Müller, Hanna Stange |
| KommVV: | Eintrag der Vorlesung im kommentierten Vorlesungsverzeichnis |
| Inhalt: | Die Vorlesung Stochastik für Lehramtskandidaten gibt einen ersten Einblick in die Wahrscheinlichkeitstheorie. Behandelt werden diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen, bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Erwartungswerte und Varianzen. Für Summen unabhängiger Zufallsgrößen wird das Gesetz der großen Zahlen sowie Sätze über Poisson-Approximation und ein Zentraler Grenzwertsatz bewiesen. |
| Literatur: |
Knöpfel; Löwe: Stochastik - Struktur im Zufall. Oldenburg, 2007 Georgii: Stochastik. de Gruyter, 2002 Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Vieweg, 2002.
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| Learnweb: | Begleitend zur Vorlesung gibt es einen Kurs im LearnWeb. Dort werden neben weiteren Informationen auch die Übungsblätter erscheinen sowie die Übungsgruppen eingeteilt. Die Einschreibung ist ohne Einschreibeschlüssel möglich. |
| Leistungsnachweis: |
Zur Zulassung zur Klausur ist das erfolgreiche Lösen der Übungsaufgaben (50% der Punkte) und die aktive Teilnahme an den Übungen Voraussetzung. Die Prüfungsleistung wird durch Bestehen von einer der beiden angebotenen Klausuren erbracht. |
| Hinweis: | Diese Vorlesung richtet sich nicht an Studierende des Studiengangs 1-Fach-Bachelor Mathematik! |