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Modulhandbuch bis 2016

Modul MA2510-KP04, MA2510

Stochastik 1 (Stoch1)

Dauer:
1 Semester
Angebotsturnus:
Jedes Sommersemester
Leistungspunkte:
4
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Bachelor Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Wahlpflicht), Mathematik/Naturwissenschaften, ab 3. Fachsemester
  • Bachelor Informatik 2019 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
  • Bachelor Robotik und Autonome Systeme 2020 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
  • Bachelor Medizinische Informatik 2019 (Wahlpflicht), Mathematik, 4. bis 6. Fachsemester
  • Bachelor Zweitfach Mathematik Vermitteln 2017 (Pflicht), Mathematik, 8. Fachsemester
  • Bachelor Informatik 2016 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
  • Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2016 (Pflicht), Mathematik, 2. Fachsemester
  • Bachelor Robotik und Autonome Systeme 2016 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
  • Bachelor IT-Sicherheit 2016 (Pflicht), Mathematik, 2. Fachsemester
  • Bachelor Biophysik 2016 (Wahlpflicht), Mathematik, 6. Fachsemester
  • Bachelor Medizinische Informatik 2014 (Wahlpflicht), Mathematik, 5. oder 6. Fachsemester
  • Bachelor Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Wahlpflicht), Mathematik/Naturwissenschaften, 4. oder 6. Fachsemester
  • Bachelor Informatik 2014 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
  • Bachelor Informatik 2012 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
  • Bachelor Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
  • Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2010 (Pflicht), Mathematik, 2. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • MA2510-Ü: Stochastik 1 (Übung, 1 SWS)
  • MA2510-V: Stochastik 1 (Vorlesung, 2 SWS)
Workload:
  • 45 Stunden Präsenzstudium
  • 65 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
  • 10 Stunden Prüfungsvorbereitung
Lehrinhalte:
  • Wahrscheinlichkeitsräume
  • Grundzüge der Kombinatorik
  • bedingte Wahrscheinlichkeiten und stochastische Unabhängigkeit
  • Zufallsvariablen
  • wichtige diskrete und stetige eindimensionale Verteilungen
  • Kenngrößen von Verteilungen
  • Gesetz großer Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz
  • Modellierungsbeispiele aus den Life Sciences
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Studierende können stochastische Grundmodelle formal richtig und im Anwendungsbezug erklären
  • Sie können stochastische Problemstellungen formalisieren
  • Sie können kombinatorische Grundmuster identifizieren und zur Lösung stochastischer Fragestellungen nutzen
  • Sie verstehen zentrale Aussagen der elementaren Stochastik
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Klausur
Voraussetzung für:
Setzt voraus:
Modulverantwortlicher:
  • Prof. Dr. rer. nat. Karsten Keller
Lehrende:
  • Prof. Dr. rer. nat. Karsten Keller
Literatur:
  • N. Henze: Stochastik für Einsteiger - Vieweg
  • U. Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik - Vieweg
Sprache:
  • Wird nur auf Deutsch angeboten
Bemerkungen:

Übungszettel müssen als Voraussetzung für die Teilnahme an der Prüfung bestanden werden.

Letzte Änderung:
17.7.2019