250040 VO Wahrscheinlichkeitstheorie und Grundzüge der Statistik (2023S)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 25 - Mathematik

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Lehrende

Mathias Beiglböck

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Dienstag 07.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 08.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag 14.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 15.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag 21.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
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Dienstag 28.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 29.03. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
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Mittwoch 19.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag 25.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 26.04. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag 02.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 03.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
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Mittwoch 10.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
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Dienstag 23.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 24.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 31.05. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag 06.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 07.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag 13.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 14.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag 20.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 21.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Dienstag 27.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Diskrete und Stetige Zufallsvariablen, Erwartungswert, Varianz, Entropie. Wichtige Beispiele von Verteilungen. Gesetz der großen Zahlen. Zentraler Grenzverteilungsatz und Normalverteilung. Bedingte Erwartung und Martingale. Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Hypothesentests, lineare Regression.

Es wird ein Skriptum zur Vorlesung angeboten.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Prüfungsstoff

Schriftliche Prüfung nach Abschluss der Vorlesung. Prüfung analog zu Übungsbeispielen + Theorie. Eine Probeprüfung wird als Lernhilfe zur Verfügung gestellt.

Literatur