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Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik SemesterSoSe 2023 Dozent/in Denis-Charles Cisinski Veranstaltungsart Vorlesung Inhalt Die Vorlesung behandelt Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und der mathematischen Statistik und wendet sich an Studierende im Bachelor- und im vertieften Lehramtsstudiengang Mathematik. Die Wahrscheinlichkeitstheorie wird im ersten umfangreicheren Teil der Vorlesung behandelt (Kolmogorov-Modell der Wahrscheinlichkeitstheorie, Unabhängigkeit von Ereignissen, klassische Verteilungen, Gesetz der großen Zahlen, zentraler Grenzwertsatz). Aufbauend hierauf wird im zweiten Teil die mathematische Statistik behandelt (statistische Modelle, Schätztheorie, Methoden der Testtheorie). Die Vorlesung setzt insbesondere solide Kenntnisse der Maß- und Integrationstheorie im Umfang der Vorlesung Analysis III: Funktionentheorie and Maßtheorie voraus. Grundlegende Definitionen werden in der Vorlesung kurz wiederholt. Es wird aber bereits eine gute Vertrautheit mit Begriffen wie sigma-Algebren, messbaren Abbildungen, Maßen, Integralen über Maßräume usw. erwartet. Empfohlene Vorkenntnisse Grundvorlesungen Analysis und Lineare Algebra sowie Maß- und Integrationstheorie Termin Mo, Do 14h15 - 16h00 Ort H31 Zentralübung Termin: Do 10h15-11h45 Ort: H31 Homepage zur Veranstaltung https://elearning.uni-regensburg.de/login/index.php (Disclaimer: Dieser Link wurde automatisch erzeugt und ist evtl. extern) Anmeldung
Der Modulbestandteil MAT-LA-GyStoch.1b wird durch die Teilnahme an der Klausur absolviert. Module BPraMa(2), LA-GyStoch ECTS BPraMa(2) 9LP, LA-Gy-Stoch 9LP (benotet), 7LP (unbenotet) |