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#20217 / #3

WS 2017/18 - WS 2017/18

Deutsch

Stochastik für Informatik

9

Fackeldey, Konstantin

benotet

Schriftliche Prüfung

Zugehörigkeit


Fakultät II

Institut für Mathematik

Keine Angabe

Mathe-Service

Kontakt


Keine Angabe

Keine Angabe

mathe-service@math.tu-berlin.de

Lernergebnisse

Beherrschung stochastischer Modellbildung als Grundlage für die Anwendungen. Erlernen statistischer Grundfertigkeiten und der Grundlagen der diskreten Wahrscheinlichkeitstheorie sowie stochastische Algorithmik.

Lehrinhalte

- 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 - Mehrdimensionale Verteilungen - Gesetz der Großen Zahlen, zentraler Grenzwertsatz, Chebyshev-Ungleichung (überblicksartig, ohne Beweise) - Beschreibende Statistik, Histogramme, Klasseneinteilung, Maßzahlen von Daten - Korrelation, Regression - Parameterschätzung, ev. Maximum Likelihood - Konfidenzintervalle - Hypothesentests - Markov-Ketten, stationäre Verteilungen - Warteschlangen - Verzweigungsprozesse, zufällige (binäre) Bäume - Markov chain Monte Carlo - Randomisierte Suchalgorithmen

Modulbestandteile

Pflicht:

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWSVZ
Stochastik für InformatikerVL0230 L 018SoSeDeutsch4
Stochastik für InformatikerUE901SoSeDeutsch2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Stochastik für Informatiker (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.04.0h60.0h
Vor-/Nachbereitung15.06.0h90.0h
150.0h(~5 LP)

Stochastik für Informatiker (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)

Lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand:

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Klausurvorbereitung1.030.0h30.0h
30.0h(~1 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 270.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 9 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Vorlesung, im technisch machbaren Umfang unter Verwendung von multimedialen Hilfsmitteln. Wöchentliche Hausaufgaben. Übung in Kleingruppen.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Keine Angabe

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

1. Voraussetzung
Leistungsnachweis Stochastik für Informatik (9 LP)
2. Voraussetzung
Modul20132 [Analysis I für Ingenieurwissenschaften] bestanden  oder
Modul20303 [Analysis I für Ingenieure] bestanden
3. Voraussetzung
Modul20363 [Lineare Algebra für Ingenieurwissenschaften] bestanden

Abschluss des Moduls

Benotung

benotet

Prüfungsform

Schriftliche Prüfung

Sprache

Deutsch

Dauer/Umfang

Keine Angabe

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Die Anmeldung zur Übung erfolgt elektronisch. Nähere Informationen unter: www.moses.tu-berlin.de/tutorien/anmeldung/.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:
www.moses.tu-berlin.de/literatur/skripte/

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe