bungsbuch zur angewandten Wahrscheinlichkeitstheorie Aufgaben und Lsungen [Paperback]

Dieses ?bungsbuch erg?nzt das Lehrbuch von Christian Hesse durch ein breites Spektrum detailliert gel?ster Aufgaben und Anwendungen aus vielen Gebieten. Es ist eine sinnvolle Unterst?tzung zu jedem Stochastik-Lehrbuch und zu jeder Stochastik-Vorlesung und kann auch gut zum Selbststudium benutzt werden. Als Intensiv-Training stochastischer Probleml?sungs-Kompetenz ist es in idealer Weise zur Pr?fungsvorbereitung geeignet.2 Grundlagen.- 2.1 Aufgaben.- 2.2 L?sungen.- 3 Zuf?lligkeit.- 3.1 Aufgaben.- 3.2 L?sungen.- 4 Kombinatorik.- 4.1 Aufgaben.- 4.2 L?sungen.- 5 Verteilungen.- 5.1 Aufgaben.- 5.2 L?sungen.- 6 Konvergenz.- 6.1 Aufgaben.- 6.2 L?sungen.- 7 Grenzwerts?tze.- 7.1 Aufgaben.- 7.2 L?sungen.- 8 Abh?ngigkeit.- 8.1 Aufgaben.- 8.2 L?sungen.- 9 Modelle.- 9.1 Aufgaben.- 9.2 L?sungen.- 10 Simulation.- 10.1 Aufgaben.- 10.2 L?sungen.- A Wertetabelle.- B Symbolverzeichnis.- C Literaturverzeichnis.- D Index.Stochastik-Training anhand von Aufgaben und L?sungenProf. Dr. Christian Hesse ist Professor f?r Mathematik an der Universit?t Stuttgart. Seine Forschungsgebiete liegen im Bereich der mathematischen Statistik und der stochastischen Modellierung.
Dr. Alexander Meister arbeitet an der Universit?t Stuttgart auf dem Gebiet der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.Die Wahrscheinlichkeitstheorie tritt in zwei Erscheinungsformen auf: Als Teilgebiet der Mathematik und als interdisziplin?re Wissenschaft. Das bei Vieweg erschienene Lehrbuch (Hesse: Angewandte Wahrscheinlichkeitstheorie) wird beiden Erscheinungsformen gerecht. Dieses ?bungsbuch erg?nzt das Lehrbuch durch ein breites Spektrum detailliert gel?ster Aufgaben und Anwendungen aus vielen Gebieten. Es ist eine sinnvolle Unterst?tzung zu jedem Stochastik-Lehrbuch und zu jeder Stochastik-Vorlesung und kann auch gut zum Selbststudium benutzt werden. Als Intensiv-Training stochastischer Probleml?sungs-Kompetenz ist es in idealer Weise zur Pr?fungsvorbereitung geeignet.Das Intensiv-Training zum Erwerb stochastischelá