Einführung in die Stochastik für Informatiker

6.024

Dozenten

Beschreibung

Gegenstand der Vorlesungen sind Themen aus der deskriptiven Statistik (u.a. Box-Plot, Regression), Themen aus der diskreten Wahrscheinlichkeitstheorie (u.a. bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Zufallsvariablen, Verteilungen, Gesetze der großen Zahl, zentraler Grenzwertsatz) und Themen aus der mathematischen Statistik (u.a. Schätzer, Konfidenzintervalle und Tests).

Weitere Angaben

Ort: 93/E31: Di. 12:00 - 14:00 (6x), 93/E09: Do. 08:00 - 10:00 (13x), 93/E33: Do. 10:00 - 12:00 (13x), 35/E01: Mittwoch. 16.02.22 09:00 - 13:00, 35/E16: Mittwoch. 16.02.22 09:00 - 13:00, 66/E33-E34: Mittwoch. 30.03.22 12:00 - 15:00
Zeiten: Mo. 08:00 - 10:00 (wöchentlich) - Vorlesung k.A., Di. 12:00 - 14:00 (wöchentlich) - Online-Tutorium, Ort: 93/E31, Mi. 08:30 - 10:00 (wöchentlich) - Online-Tutorium k.A., Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich) - Online-Übung k.A., Do. 08:00 - 10:00 (wöchentlich) - Vorlesung k.A., Do. 08:00 - 10:00 (wöchentlich) - Präsenz-Tutorium, Ort: 93/E09, Do. 10:00 - 12:00 (wöchentlich) - Präsenz-Übung, Ort: 93/E33, Termine am Mittwoch. 16.02.22 09:00 - 13:00, Mittwoch. 30.03.22 12:00 - 15:00, Ort: 35/E01, 35/E16, 66/E33-E34
Erster Termin: Mo., 18.10.2021 08:00 - 10:00
Veranstaltungsart: Vorlesung und Übung (Offizielle Lehrveranstaltungen)

Studienbereiche

• Eingebettete Softwaresysteme > Bachelor Eingebettete Softwaresysteme
• Mathematik > Vorlesungen
• Mathematik > 2-Fächer-Bachelor
• Mathematik > Bachelor Berufliche Bildung
• Mathematik > Bachelor Mathematik
• Mathematik > Master Lehramt an berufsbildenden Schulen mit der beruflichen Fachrichtung Elektro- und Metalltechnik
• Data Science