Stochastik für die Informatik
Prof. Anton Wakolbinger
Wintersemester 2019/20
Zur Seite des Schwerpunkts Stochastik
Aktuelles:
Die Videoaufzeichnungen der Vorlesung sind wieder online, bereitgestellt durch das e-learning Team der Mathematik.
INFORMATIONEN zur ZWEITKLAUSUR:
Für die Teilnehmer*innen an der Zweitklausur vom 23.06.2020 besteht eine Möglichkeit zur Klausureinsicht am Dienstag 30.06. oder Mittwoch 01.07. Über die Modalitäten wurden Sie per E-Mail informiert. Bei Interesse melden Sie sich bitte über das OLAT bis Montag 29.06., 18:00 Uhr, zur Einsicht an, es wird Ihnen dann persönlich per E-Mail die Uhrzeilt fü den Einsichtstermin zugewiesen.
Wenn Sie an der Klausur der LV "Stochastik
für die Informatik'' im WiSe 2020/21 teilnehmen, verfallen
diesmal ausnahmsweise die von Ihnen in den Übungen im WiSe 2019/20
erarbeiten Bonuspunkte nicht und können zur Notenverbesserung
herangezogen werden. Sofern es die Kapazitäten der im
WiSe 2020/21 zur Verfügung stehenden Tutorien zulassen,
können Sie sich einer Übungsgruppe anschließen und auch dort wieder Bonuspunkte erreichen. Angerechnet
wird dann das Maximum der von Ihnen im WiSe 2019/20 und im WiSe
2020/21 erreichten Bonuspunktezahlen.
Die aktuell gültigen Freiversuchsregelungen finden Sie auf der Webseite des Prüfungsamts Informatik.
Vorlesung: 4-stündig
Di 12:15-14:00, Fr 12:15-14:00: Magnus-Hörsaal, Robert-Mayer-Str. 15
Beginn der Vorlesung: Dienstag, 15. Oktober 2019.
Die Veranstaltung richtet sich primär an Bachelorstudierende der Informatik im
3. Semester und zählt in diesem Studiengang als Pflichtmodul Mathematik 3. Ebenso willkommen sind Studierende des Lehramts Mathematik, für die die Veranstaltung als "Elementare Stochastik" (Teilmodul von L3M-ESC, mit Modulprüfung) angerechnet wird, sowie interessierte Studierende aus anderen Fachbereichen.
Die Vorlesung orientiert sich am Lehrbuch
G. Kersting und A. Wakolbinger, Elementare Stochastik, Birkhäuser, 2. Auflage 2010.
Stichworte zum Inhalt:
Zufallsvariable, diskrete und kontinuierliche Verteilungen, Erwartungswert und Varianz, Unabhängigkeit, Gesetz der großen Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz (an Beispielen), bedingte Verteilungen, Markovketten, Prinzipien des Schätzens, Konfidenzintervalle, statistische Tests, Quellenkodierungssatz, Entropie. .
Begleitend zur Lehrveranstaltung werden hier im Laufe des Semesters die Vorlesungsfolien bereitgestellt.
1a Zufallsvariable, Ereignisse,
Wahrscheinlichkeiten, Verteilungen
1b Wiederholte rein zufällige Wahl, Kollisionen
2a Diskret uniform verteilte
Zufallsvariable
2b Diskrete Zufallsvariable und ihre Verteilungen
3a Der Erwartungswert
3b Indikatorvariable
4a Versuche, Erfolge, Wartezeiten -
von Bernoulli zu Poisson
4b Unabhängigkeit
5a Varianz und Kovarianz
5b Zufallsvariable mit Dichten (Teil 1:
Begriffsbildung, Uniforme Verteilung & Co)
6a Zufallsvariable mit Dichten
(Teil 2: Exponentialverteilung)
6b Zufallsvariable mit Dichten
(Teil 3: Normalverteilung)
7a Der Zentrale Grenzwertsatz
7b Mittelwerte: Asymptotische Normalität, Chernoffschranken
8a Korrelationskoeffizient und Regressionsgerade
8b Zweistufige Zufallsexperimente
9a Bedingte Erwartung
9b Bedingte Varianz
10a Bedingte Verteilung, bedingte Wahrscheinlichkeiten
10b Mehrstufige Zufallsexperimente; Pólya-Urne
11a Markovketten (Teil 1)
11b Markovketten (Teil 2)
12a Schätzen mit Verlass
12b Beispiele von statistischen Tests
13a Maximum-Likelihood-Schätzung
13b Bayes'sche Anteilschätzung und Pólya-Urne
14a Quellencodieren und Entropie
14b Bedingte Entropie
15b Eine Klausur aus 2018/19
Die in der Vorlesung verwendeten R-Programme bekommen Sie über diese Seite.
Übungen: 2-stündig.
Training und Prüfung:
Ab der ersten Vorlesungswoche wird jeden Dienstag ein Übungsblatt ausgegeben und ins Netzt gestellt. Der Termin für die Abgabe der schriftlichen Lösungen ist Freitag in der nächsten Woche nach der Ausgabe des Übungsblattes, und zwar vor Beginn der Vorlesungseinheit im Magnus-HS, oder bis zu diesem Termin direkt an Ihre Tutorin/Ihren Tutor, z. B. über die Kästen in der RM6, 3. Stock. Tipps zu den Übungsaufgaben gibt es in den Tutorien zwsichen Ausgabe- und Abgabetermin
In der auf den Abgabetermin folgenden Woche werden die Lösungen in den Tutorien vorgestellt und besprochen.
Übungsblätter:
1
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gesammelt auf einem Foliensatz
A30.R (RStudio-Nutzer beachten bitte den Hinweis in Rot auf dieser Seite)
Weihnachts-Extrablatt mit Lösungen
Ferebeesche Merkblätter zu exp und log und den Ableitungsregeln
Noch eine Klausur aus 2018/19 mit Lösungen
Durch aktive Beteiligung in den Tutorien können Übungspunkte erworben werden. Man erhält sie auf der Basis der Lösungen, die man für die schriftlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben abgegeben hat, und auch nur für die Aufgaben, bei deren Lösungsbesprechung man im Tutorium anwesend ist. Die erreichten Übungspunkte werden am Ende des Semesters in (maximal 12) Bonuspunkte umgerechnet. Bonuspunkte bekommt man nur, wenn man mindestes zweimal im Semester Lösungen von Übungsaufgaben (oder Teile davon) im Tutorium vorstellt. Wer außerdem über das ganze Semester 75% der insgesamt möglichen Übungspunkte erreicht, bekommt die maximale Zahl von 12 Bonuspunkten.
Die Abschlussklausur fand am Montag, 24. Februar 2020, 10:15-11:45 Uhr, in den Hörsälen HV und HVI statt.
Bei der Klausur können 100 Klausurpunkte erreicht werden.
Werden mindestens 45 Klausurpunkte erreicht, gilt die Abschlussprüfung über die Veranstaltung als bestanden. (Nach der Rahmenordnung und § 36, Abs. 6 der Bachelorordnung Informatik PO 2019 dürfen Bonuspunkte NICHT mehr für das Bestehen der Klausur herangezogen werden.) Die Note errechnet sich dann aus der Summe der Anzahl der erreichten Klausurpunkte plus der Anzahl der erreichten Bonuspunkte.
e-learning:
Vom e-learning Team der Mathematik bereitgestellte Videoaufzeichnungen der Vorlesung durch studiumdigitale finden Sie hier .
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