Lerninhalte |
Lern- und Qualifikationsziele (Kompetenzen) Die Studierenden erfassen den axiomatischen Aufbau der Wahrscheinlichkeitstheorie durch Wahrscheinlichkeitsräume und können diesen in konkreten Beispielen anwenden. Sie verstehen grundlegende Begriffe wie Verteilungsfunktionen, stochastische Unabhängigkeit, Zufallsvariablen und Erwartungswerte im diskreten und (absolut-) stetigen Fall und können sicher mit ihnen umgehen. Sie kennen ein Gesetz der Großen Zahlen. Sie können die Maximum-Likelihood Schätzmethode und Signifikanztests zur Analyse empirischer Daten anwenden. Lehrinhalte • Axiomatische Definition der Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsraum • Zufallsvariable: Verteilungen, Unabhängigkeit, Erwartungswert, Varianz, Korrelation, Spezielle Verteilungsklassen • Schwaches Gesetz der großen Zahlen • Punkt- und Intervallschätzungen • Testen von Hypothesen
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