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Dieses Lern- und Übungsbuch bietet Ihnen über 180 abwechslungsreiche Aufgaben, um Ihr Wissen in Wahrscheinlichkeitstheorie und Stochastik zu vertiefen. Zu jeder Aufgabe finden Sie hilfreiche Hinweise und ausführliche Musterlösungen, die Ihnen den Lern- und Lösungsprozess erleichtern. Ergänzende Bemerkungen liefern nützliche Hintergrundinformationen und verdeutlichen wichtige Zusammenhänge, die für jede Prüfung unabdinglich sind.
Ein besonderes Highlight: Viele Aufgaben lassen sich mit selbst erstellten Python-Programmen lösen. So verbinden Sie theoretische Mathematik mit praxisnaher Programmierung und lernen, mathematische Probleme effektiv in Python umzusetzen.
List of contents
.- I Aufgaben.
.- 1 Grundlagen.
.- 2 Mengensysteme und Zufallsvariablen.
.- 3 Wahrscheinlichkeitsräume.
.- 4 Transformation von Wahrscheinlichkeitsmaßen.
.- 5 Integration bezüglich Wahrscheinlichkeitsmaßen und Invarianten
von Zufallsvariablen.
.- 6 Erzeugende Funktionen.
.- 7 Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen.
.- II Hinweise.
.- 8 Hinweise: Grundlagen.
.- 9 Hinweise: Mengensysteme und Zufallsvariablen.
.- 10 Hinweise: Wahrscheinlichkeitsräume.
.- 11 Hinweise: Transformation von Wahrscheinlichkeitsmaßen.
.- 12 Hinweise: Integration bez¨uglich Wahrscheinlichkeitsmaßen und
Invarianten von Zufallsvariablen.
.- 13 Hinweise: Erzeugende Funktionen.
.- 14 Hinweise: Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen.
.- III Lösungen.
.- 15 Lösungen: Grundlagen.
.- 16 Lösungen: Mengensysteme und Zufallsvariablen.
.- 17 Lösungen: Wahrscheinlichkeitsräume.
.- 18 Lösungen: Transformation von Wahrscheinlichkeitsmaßen.
.- 19 Lösungen: Integration bezüglich Wahrscheinlichkeitsmaßen und
Invarianten von Zufallsvariablen.
.- 20 Lösungen: Erzeugende Funktionen.
.- 21 Lösungen: Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen.
About the author
Niklas Hebestreit-Düsing
ist promovierter Mathematiker, war wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg und hat als Tutor, Übungsleiter und Dozent für Analysis, Optimierung und Stochastik viele Erfahrungen mit den Schwierigkeiten von Studierenden beim Lösen von Aufgaben gesammelt. Im gleichen Verlag sind von ihm "Übungsbuch Analysis I", "Übungsbuch Analysis II" und "Übungs- und Lernbuch Maß- und Integrationstheorie" erschienen.
Summary
Dieses Lern- und Übungsbuch bietet Ihnen über 180 abwechslungsreiche Aufgaben, um Ihr Wissen in Wahrscheinlichkeitstheorie und Stochastik zu vertiefen. Zu jeder Aufgabe finden Sie hilfreiche Hinweise und ausführliche Musterlösungen, die Ihnen den Lern- und Lösungsprozess erleichtern. Ergänzende Bemerkungen liefern nützliche Hintergrundinformationen und verdeutlichen wichtige Zusammenhänge, die für jede Prüfung unabdinglich sind.
Ein besonderes Highlight: Viele Aufgaben lassen sich mit selbst erstellten Python-Programmen lösen. So verbinden Sie theoretische Mathematik mit praxisnaher Programmierung und lernen, mathematische Probleme effektiv in Python umzusetzen.
