Gerhard Hübner

Stochastik (eBook, PDF)

Eine anwendungsorientierte Einführung für Informatiker, Ingenieure und Mathematiker

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Das Buch ist primär konzipiert für einführende Kurse "Stochastik für Studierende der Informatik" im dritten oder vierten Semester. Es richtet sich darüber hinaus auch an - zukünftige oder im Beruf stehende - Informatiker, Ingenieure, Mathematiker und Mathematik-Lehrer, die sich grundlegende Kenntnisse in stochastischer Modellierung und erste Einblicke in Anwendungsbereiche verschaffen wollen. Das Buch soll in die Lage versetzen, konkrete Vorgänge mit Zufallseinfluss in den wesentlichen Aspekten zu verstehen, zu modellieren und daraus Prognosen und Entscheidungshilfen abzuleiten. Besonders auf die Belange der Informatik zugeschnitten ist die Einbeziehung von Modellen und Bewertungen für Bedienungsprobleme und Kommunikationsnetze auf elementarem Niveau. Die Begriffe und Methoden werden anhand zahlreicher Beispiele erklärt. Viele Skizzen und herausgehobene Stichwörter erleichtern die visuelle Vorstellung und das Nachschlagen. Übungsaufgaben, ein Tabellenanhang und Verweise auf weiterführende Literatur runden das Werk ab. Die dritte Auflage enthält einige strukturelle und inhaltliche Verbesserungen, insbesondere die vorgezogene Einführung von Zufallsvariablen und überarbeitete Beweise im Abschnitt über Bedienungsnetzwerke.

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Produktdetails

• Verlag: Vieweg+Teubner Verlag
• Seitenzahl: 197
• Erscheinungstermin: 17. April 2013
• Deutsch
• ISBN-13: 9783322943200
• Artikelnr.: 53094575

Autorenporträt

Prof. Dr. Gerhard Hübner ist Professor am Institut für Mathematische Stochastik im Fachbereich Mathematik der Universität Hamburg im Schwerpunkt Mathematische Stochastik und Stochastische Prozesse. Sein Forschungsgebiet ist die Optimierung stochastischer Prozesse mit besonderem Interesse für die Anwendung.

Inhaltsangabe

Diskrete und stetige Wahrscheinlichkeitsmodelle
Mehrstufige Modelle
Zufallsvariable und Bildmodelle
Kenngrößen
Markovketten
Bediensysteme
Zufallszahlen und Simulation
Statistik: Schätzen und Testen