Stochastik für Informatiker (eBook, PDF)
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Die Einführung vermittelt anhand vieler Anwendungsbeispiele die Grundlagen der Stochastik und geht dabei besonders auf die für die Informatik besonders wichtigen diskreten Modelle ein. Um auch die Brücke zur Numerik zu schlagen, werden z.B. exakte Konfidenzintervalle sehr ausführlich behandelt. Auch das immer wichtiger werdende Gebiet der Bioinformatik kommt nicht zu kurz: Beispiele (z.B. Hardy-Weinberg-Gesetz, medizinische Tests, Sequenzvergleiche) und Methoden (exponentielle Schranken, EM-Algorithmus) sorgen dafür, dass auch Informatiker mit Nebenfach Medizin und Biologie das Buch mit G...
Die Einführung vermittelt anhand vieler Anwendungsbeispiele die Grundlagen der Stochastik und geht dabei besonders auf die für die Informatik besonders wichtigen diskreten Modelle ein. Um auch die Brücke zur Numerik zu schlagen, werden z.B. exakte Konfidenzintervalle sehr ausführlich behandelt. Auch das immer wichtiger werdende Gebiet der Bioinformatik kommt nicht zu kurz: Beispiele (z.B. Hardy-Weinberg-Gesetz, medizinische Tests, Sequenzvergleiche) und Methoden (exponentielle Schranken, EM-Algorithmus) sorgen dafür, dass auch Informatiker mit Nebenfach Medizin und Biologie das Buch mit Gewinn lesen können. Hinweise zu weiterführender Literatur runden das Buch ab.
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