Stochastik 2
PIM-STO2
P221-0192
pim2
2
V
3
2
nein
Deutsch
Klausur
KIM-STO2
Kommunikationsinformatik
2
Wahlpflichtfach
PIM-WI51
Praktische Informatik
2
Wahlpflichtfach
PIM-STO2
Praktische Informatik
2
Wahlpflichtfach
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 30 Veranstaltungsstunden (= 22.5 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 3 Creditpoints 90 Stunden (30 Stunden/ECTS Punkt). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 67.5 Stunden zur Verfügung.
IngWi-Test
Stochastik 1
Prof. Dr. Barbara Grabowski
bg
Prof. Dr. Barbara Grabowski
bg
Aufbauend auf Stochastik 1 werden in diesem Kurs Methoden der Stochastik mit speziellem Focus auf die Anwendungen in der Informatik vermittelt. Im Mittelpunkt der Vorlesung stehen dabei Methoden der Performance-Analyse (Verkehrstheorie) diskreter Systeme und der optimalen Codierung von Informationen.
Die Studierenden können unbekannte Wahrscheinlichkeiten und Parameter, wie Erwartungswerte und Varianzen anhand von Beobachtungsdaten schätzen und berechnen, wie groß dafür die Anzahl der Beobachtungen sein sollte, damit die Schätzungen eine vorgegebene Genauigkeit und Sicherheitswahrscheinlichkeit einhalten. Die Studierenden sind in der Lage, Hypothesen über unbekannte Verteilungstypen und ihre Parameter aufzustellen und mit den korrekten statistischen Verfahren zu prüfen.
Die Studierenden können komplexe diskrete zufallsbehaftete Systeme mittels eines Simulationsprogrammes modellieren und die Simulationsergebnisse statistisch auswerten.
1. Verteilungen von Funktionen von Zufallsgrößen
1.1 Grenzwertsätze
2. Statistische Schlussweisen
2.1 Stichprobenumfangsbestimmung zur Schätzung von Wahrscheinlichkeiten und Mittelwerten
2.2 Toleranzintervalle und Hypothesentests
2.3 Spezielle Hypothesentests zum Ermitteln von Verteilungen und zum Vergleich von Wahrscheinlichkeiten
und Mittelwerten
3. Spezielle Anwendungen in der Informatik
3.1 Erzeugung von Zufallszahlen
3.2 Anwendungen statistischer Methoden bei der Simulation diskreter Systeme
3.3 Warteschlangentheorie
3.4 Anwendungen bei der Verkehrsmessung
3.5 Statistische Methoden in der Informations- und Codierungstheorie
Die Vorlesung findet zu 50% im PC-Labor AMSEL "Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning" statt. Es werden hier computergestützte praktische Fallbeispiele mit dem e-learning-System OLAT:Statistik, R und AnyLogic zu den vermittelten Methoden durchgeführt.
Die Studenten lernen das Simulationsprogramm AnyLogic kennen und lösen Hausaufgaben und Übungsaufgaben mit den o.g. Software-Systemen.
KLIMANT, Herbert; PIOTRASCHKE, Rudi; SCHÖNFELD, Dagmar: Informations- und Kodierungstheorie, B.G.Teubner, Leipzig, 1996
WARMUTH, Elke: Mathematische Modelle in der Simulation diskreter Systeme, ZFH Koblenz, 2002.
GRABOWSKI, Barbara: Stochastik für Informatiker, e-Learning-Buch in OpenOLAT.
SS 2024
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SS 2020
SS 2019
SS 2018
Thu Mar 28 15:35:39 CET 2024, CKEY=ps2, BKEY=pim2, CID=[?], LANGUAGE=de, DATE=28.03.2024