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Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie
Discrete Probability Theory

Modul IN0018

Dieses Modul wird durch Fakultät für Informatik bereitgestellt.

Diese Modulbeschreibung enthält neben den eigentlichen Beschreibungen der Inhalte, Lernergebnisse, Lehr- und Lernmethoden und Prüfungsformen auch Verweise auf die aktuellen Lehrveranstaltungen und Termine für die Modulprüfung in den jeweiligen Abschnitten.

Modulversion vom SS 2015 (aktuell)

Von dieser Modulbeschreibung gibt es historische Versionen. Eine Modulbeschreibung ist immer so lange gültig, bis sie von einer neuen abgelöst wird.

verfügbare Modulversionen
SS 2015WS 2011/2

Basisdaten

IN0018 ist ein Semestermodul in Deutsch auf Bachelor-Niveau das im Sommersemester angeboten wird.

Das Modul ist Bestandteil der folgenden Kataloge in den Studienangeboten der Physik.

  • weitere Module aus anderen Fachrichtungen
GesamtaufwandPräsenzveranstaltungenUmfang (ECTS)
180 h 75 h 6 CP

Inhalte, Lernergebnisse und Voraussetzungen

Inhalt

- Grundlagen der (diskreten) Wahrscheinlichkeitstheorie:
++ Ereignisse, Zufallsvariablen, Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeit
++ Erwartungswert, Varianz, wichtige Verteilungen
++ Methoden zur Abschätzung von Wahrscheinlichkeiten
- Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsräume
++ Wichtige Verteilungen
++ Zentraler Grenzwertsatz
- Elementare induktive Statistik
- Stochastische Prozesse, Markovketten

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls
- sind die Teilnehmer mit den Grundbegriffen der diskreten und kontinuierlichen Wahrscheinlichkeitsräumen sowie der stochastischen Prozesse vertraut,
- beherrschen Rechenregel zur Bestimmung und Abschätzung von Wahrscheinlichkeiten, Erwartungswerten und Varianzen,
- sind in der Lage reelle Problem auf abstrakte Wahrscheinlichkeitsräume abzubilden und
- können einfache statistische Tests fachgerecht anwenden.

Voraussetzungen

IN0015 Diskrete Strukturen, MA0901 Lineare Algebra für Informatik, MA0902 Analysis für Informatik

Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise

Lehrveranstaltungen und Termine

ArtSWSTitelDozent(en)Termine
VO 3 Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie (IN0018) Albers, S. Fr, 12:00–15:00, MW 0001
Do, 17:00–18:00, MI HS1
sowie einzelne oder verschobene Termine
UE 2 Übungen zu Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie (IN0018); Mi, Do, Fr Kraft, D. Schraink, S. Termine in Gruppen
UE 2 Übungen zu Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie (IN0018); Mo, Di Kraft, D. Schraink, S. Termine in Gruppen

Lern- und Lehrmethoden

Das Modul besteht aus einer Vorlesung und einer begleitenden Übung. Die Inhalte der Vorlesung werden im Vortrag und durch Präsentation vermittelt. Studierende werden durch kleine, im Laufe der Vorträge gestellte Aufgaben, sowie durch die Lösung von Übungsblättern zur inhaltlichen Auseinandersetzung mit den Themen angeregt. Die Lösung der Übungsaufgaben wird in der Übungsveranstaltung besprochen.

Medienformen

Folienpräsentation, Tafelanschrieb, Übungsblätter.

Literatur

- T. Schickinger, A. Steger: Diskrete Strukturen - Band 2, Springer Verlag, 2001
- Nobert Henze: Stochastik für Einsteiger, Vieweg, 2004
- R. Mathar, D. Pfeifer: Stochastik für Informatiker, B.G. Teubner Stuttgart, 1990
- M. Greiner, G. Tinhofer: Stochastik für Studienanfänger der Informatik, Carl Hanser Verlag, 1996
- H. Gordon: Discrete Probability, Springer-Verlag, 1997
- R. Motwani, P. Raghavan: Randomized Algorithms, Cambridge University Press, 1995
- L. Fahrmeir, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz: Statistik - Der Weg zur Datenanalyse, Springer-Verlag, 1997

Modulprüfung

Beschreibung der Prüfungs- und Studienleistungen

Die Prüfungsleistung wird in Form einer 120-minütigen Klausur erbracht, die sich aus drei verschiedenen Aufgabentypen zusammensetzt. Verständnisaufgaben überprüfen, ob die Studierenden Grundbegriffe und Sätze verinnerlicht haben, typischerweise dadurch, dass sie die Begriffe auf Beispiele anwenden. Algorithmische Aufgaben testen, ob die Studierenden die in der Vorlesung eingeführten Rechenregeln beherrschen und anwenden können. Modellierungsaufgaben prüfen die Fähigkeit der Studierenden, konkrete Probleme als abstrakte Zufallsexperimente zu modellieren und mithilfe der mathematischen Mittel der Vorlesung zu lösen.

Wiederholbarkeit

Eine Wiederholungsmöglichkeit wird am Semesterende angeboten.

Aktuell zugeordnete Prüfungstermine

Derzeit sind in TUMonline die folgenden Prüfungstermine angelegt. Bitte beachten Sie neben den oben stehenden allgemeinen Hinweisen auch stets aktuelle Ankündigungen während der Lehrveranstaltungen.

Titel
ZeitOrtInfoAnmeldung
Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie
Fr, 5.10.2018, 8:00 bis 10:00 MW: 0001
MW: 1801
PH: 2501
Import bis 24.9.2018 (Abmeldung bis 28.9.2018)
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