Stochastik für Informatik

Ähnliche Dokumente
I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen...

Maß und Wahrscheinlichkeit

p k (1 p) n k s k = (1 p + ps) n. k p(1 p) k 1 s k ((1 p)s) k 1 =

Wahrscheinlichkeitsrechnung

Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung

Der Mythos des Mittelwertes

Elementare Stochastik

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie

Diskrete Strukturen II

Maß und Wahrscheinlichkeit

Stochastik für Informatiker

Angewandte Statistik 1

Inhaltsverzeichnis. Vorwort. Abbildungsverzeichnis. Tabellenverzeichnis. 1 Einleitung Gegenstand Aufbau 4

Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler

DWT 3.3 Warteprobleme mit der Exponentialverteilung 275/467 Ernst W. Mayr

Einführung in die Statistik

Philipp Sibbertsen Hartmut Lehne. Statistik. Einführung für Wirtschafts- und. Sozialwissenschaftler. 2., überarbeitete Auflage. 4^ Springer Gabler

Angewandte Statistik mit R

Angewandte Statistik mit R. Eine Einführung für Ökonomen und

I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen...

Weibull-Statistik in der Praxis

I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen...

Prüfungsfächer: Die Prüfung erstreckt sich auf die folgenden Prüfungsfächer: Maß- und Integrationstheorie Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik

Bio- Statistik 1. mit 87 Abbildungen, 40 Tabellen und 102 Beispielen

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

Definition Sei X eine stetige Z.V. mit Verteilungsfunktion F und Dichte f. Dann heißt E(X) :=

Einführung in Operations Research

INGENIEUR-STATISTIK DR. JOSEF HEINHOLD DR. KARL-WALTER GAEDE R. OLDENBOURG VERLAG MÜNCHEN WIEN 1979

Einführung in die Stochastik

Kapitel IV - Spezielle Verteilungen: Diskrete Verteilungen

Zufallszahlen in Testbetten und Simulationen

Einführung in die Simulation. Dr. Christoph Laroque Wintersemester 11/12. Dresden,

Elementare Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung, Informationstheorie und stochastische Prozesse mit Warteschlangentheorie

Elementare Stochastik

Uwe Hassler. Statistik im. Bachelor-Studium. Eine Einführung. für Wirtschaftswissenschaftler. ^ Springer Gabler

Wahrscheinlichkeitsrechnung mathematische Statistik und statistische Qualitätskontrolle

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik

STATISTISCHE METHODEN UND IHRE ANWENDUNGEN

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik

Statistische Methoden der VWL und BWL Theorie und Praxis ST?

Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft

Nichtparametrische statistische Methoden

Inhalt. I. Deskriptive Statistik Einführung Die Grundgesamtheit Merkmale und Verteilungen Tabellen und Grafiken...

Inhaltsverzeichnis. 4 Statistik Einleitung Wahrscheinlichkeit Verteilungen Grundbegriffe 98

Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft

1.1.1 Ergebnismengen Wahrscheinlichkeiten Formale Definition der Wahrscheinlichkeit Laplace-Experimente...

Basiswissen Mathematik, Statistik. und Operations Research für. Wirtschaftswissenschaftler. von. Prof. Dr. Gert Heinrich DHBW Villingen-Schwenningen

Inhaltsverzeichnis. Bibliografische Informationen digitalisiert durch

I. Deskriptive Statistik 1

Eine Zufallsvariable X sei stetig gleichverteilt im Intervall [0,5]. Die Wahrscheinlichkeit P(2< x <4) ist dann

Grundlagen der Mathematik, der Statistik und des Operations Research für Wirtschaftswissenschaftler

Multivariate Statistik

Die mit * gekennzeichneten Abschnitte beinhalten Themen, die über die Anforderungen des Gegenstandskatalogs hinausgehen.

Vorwort Abbildungsverzeichnis Teil I Mathematik 1

Entscheidungs- und Spieltheorie

Basiswissen Mathematik, Statistik und Operations Research für Wirtschaftswissenschaftler

Statistische Methoden der Qualitätssicherung

Satz 105 (Gedächtnislosigkeit) Beweis: Sei X exponentialverteilt mit Parameter λ. Dann gilt Pr[X > x + y X > y] = Pr[X > y] Pr[X > x + y] = Pr[X > y]

7.1.1 Zusammenhang zwischen der w.e. Funktion und den Momenten Da G X (s) := Pr[X = k] s k = E[s X ], k Pr[X = k] = E[X].

Inhaltsverzeichnis 1 Einführung Zum Risikobegriff Geschichtliches Frühe Geschichte der Risikoanalyse als Geschichte der Stoc

Einführung in die Statistik

Statistik III. Walter Zucchini Fred Böker Andreas Stadie

Stochastik in den Ingenieu rwissenschaften

Wahrscheinlichkeitstheorie

Grundlagen der Statistik

Beziehungen zwischen Verteilungen

Statistik für NichtStatistiker

Inhaltsverzeichnis. Daniel von Grünigen. Digitale Signalverarbeitung. mit einer Einführung in die kontinuierlichen Signale und Systeme

Inhaltsverzeichnis. Vorwort 13. Teil I Beschreibende Statistik 17. Kapitel 1 Statistische Merkmale und Variablen 19

Einführung in Operations Research

Digitale Signalverarbeitung

Stichwortverzeichnis. Chi-Quadrat-Verteilung 183, 186, 189, 202 ff., 207 ff., 211 Testen von Zufallszahlen 294 Cărtărescu, Mircea 319

Binomialverteilung. Häufigkeit, mit der Ereignis A bei n unabhängigen Versuchen eintritt. Träger von X : X = {0, 1, 2,..., n}.

DWT 1.4 Rechnen mit kontinuierlichen Zufallsvariablen 240/476 c Ernst W. Mayr

Wolf-Gert Matthäus. Lösungen für die Statistik mit Excel 97

Vorwort. Das Lehrbuch vermittelt anwendungsorientiert den Lehrinhalt der Wahrscheinlichkeitsrechnung

Grundlagen der Monte-Carlo-Simulation

Referenten: Gina Spieler, Beatrice Bressau, Laura Uhlmann Veranstaltung: Statistik für das Lehramt Dozent: Martin Tautenhahn

RRL GO- KMK EPA Mathematik. Ulf-Hermann KRÜGER Fachberater für Mathematik bei der Landesschulbehörde, Abteilung Hannover

Über den Autor 7. Einführung 21

6.6 Poisson-Verteilung

Statistik mit und ohne Zufall

DWT 1.4 Rechnen mit kontinuierlichen Zufallsvariablen 234/467 Ernst W. Mayr

Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie

1 1 e x2 =2 d x 1. e (x2 +y 2 )=2 d x d y : Wir gehen nun zu Polarkoordinaten uber und setzen x := r cos und y := r sin.

Arbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik

Statistische Datenanalyse

Über dieses Buch Die Anfänge Wichtige Begriffe... 21

Statistische Methoden der Qualitätssicherung

Transkript:

Stochastik für Informatik Von Universitätsprofessor Dr. Peter Naeve Statistik und Informatik Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Universität Bielefeld R. Oldenbourg Verlag München Wien

Inhaltsverzeichnis Vorwort V 1 Einleitung 1 1.1 Warum Statistik für Informatik? 1 1.2 Informatik für Statistik 6 1.3 Ziele 8 1.4 Wie sollte man dieses Buch lesen? 12 1.5 Angaben zur Literatur 13 2 Zufallszahlengeneratoren 15 2.1 Statistische Modelle 16 2.2 Theoretische Grundlagen 16 2.3 Ich sehe es 19 2.4 Weitere theoretische Grundlagen 24 2.5 Gleichverteilte Zufallszahlen 25 2.5.1 Die Middle-Square-Methode 27 2.5.2 Perioden und Degenerationen 28 2.5.3 Lineare Kongruenzgeneratoren 29 2.5.4 Theorie zur Parametersetzung 34 2.6 Probieren geht über studieren 38 2.7 Tests auf Zufälligkeit 42 2.8 Verteilung einer Punktion einer Zufallsvariablen 44 2.9 Angaben zur Literatur 47 3 Bernoulli-Prozeß 49 3.1 Der Prozeß 49 3.2 Binomialverteilung 51 3.2.1 Erzeugung bmomialverteilter Zufallszahlen 51 3.2.2 Sätze über die Binomialverteilung 59 3.3 Geometrische Verteilung 62 3.3.1 Erzeugung geometrisch verteilter Zufallsvariablen 62

XII INHALTSVERZEICHNIS 3.3.2 Sätze über die geometrische Verteilung 63 3.4 Negative Binomialverteilung 66 3.4.1 Erzeugung von negativ binomialverteilten Zufallszahlen... 67 3.4.2 Sätze über die negative Binomialverteilung 68 3.5 Irrfahrtprobleme 69 3.5.1 Mit Bernoulli in die Irre 69 3.5.2 Symmetrische Irrfahrt 71 3.5.3 Das Arcus-Sinus-Gesetz 76 3.6 Angaben zur Literatur 78 4 Wahrscheinlichkeitserzeugende Funktionen 79 4.1 Erzeugende Funktionen 80 4.2 Wahrscheinlichkeitserzeugende Funktionen 82 4.3... und Momente 85 4.4... und ihre Anwendung in Beweisen 89 4.5 Aus der Theorie rekurrenter Ereignisse 95 4.6... ordnende Hände 97 4.6.1 Eine hilfreiche Differenzengleichung 97 4.6.2 Eine erste Charakterisierung 98 4.6.3 Ein graphisches Werkzeug zur Identifikation 99 4.7 Angaben zur Literatur 100 5 Anwendungen 101 5.1 Analyse eines Algorithmus 102 5.1.1 Das Problem 102 5.1.2 Das Datenmodell 103 5.1.3 Eine grundlegende Rekursion 104 5.1.4... und E(M) 106 5.1.5... und die Wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion 108 5.1.6... und V(M) 112 5.1.7 Der Beitrag von Faltungen 115 5.2 Analyse einer Platte 116 5.2.1 Das Problem 116 5.2.2 Das Modell 117 5.2.3 Die Lösung von Teilproblem 1 117 5.2.4 Die Lösung von Teilproblem 2 120 5.2.5 Die Lösung von Teilproblem 3 121 5.2.6 Die Lösung von Teilproblem 4 123 5.3... zurück zum Bus 126 5.4 Angaben zur Literatur 128

INHALTSVERZEICHNIS XIII 6 Poisson-Verteilung 129 6.1 Der fast bekannte Steckbrief 129 6.2 Der Poisson-Prozeß 131 6.3 Poisson-Verteilung und Exponentialverteilung 135 6.3.1 Poisson-Prozeß und Exponentialverteilung 135 6.3.2 Der Steckbrief der Exponentialverteilung 136 6.3.3 Erzeugung exponentialverteilter Zufallszahlen 136 6.4 Erzeugung Poisson-verteilter Zufallsvariablen 137 6.5 Poisson-Verteilung und Warteschlangentheorie 138 6.5.1 Warteschlangentheorie 138 6.5.2 Aufteilung eines Poisson-Stromes 139 6.5.3 Sätze zur Poisson-Verteilung 141 6.6 Poisson-Prozeß und Zufälligkeit 142 6.7 Die Poisson-Verteilung als Grenzverteilung 144 6.8 Geburts- und Todesprozesse 146 6.9 Angaben zur Literatur 147 7 Kontinuierliche Verteilungsmodelle 149 7.1 Ein Blick zurück und in die Tiefe 149 7.2 Ein Blick in die Galerie der Modelle 152 7.2.1 Beispiele kontinuierlicher Verteilungsmodelle 152 7.2.2 Erzeugung normalverteilter Zufallszahlen 153 7.2.3 Auswertung von F(x;u, a 2 ) 154 7.2.4 Bemerkungen zur Beta- und Gamma-Verteilung 161 7.2.5 Erzeugung von Gamma- und Beta-verteilten Zufallszahlen... 161 7.3 Neues über die Exponentialverteilung 162 7.3.1 Von der geometrischen Verteilung zur Exponentialverteilung. 162 7.3.2 Exponentialverteilung und Gedächtnis 163 7.4 Anwendung: Zuverlässigkeitstheorie 166 7.4.1 Grundlegende Begriffe 166 7.4.2 Von den Grundlagen zur Anwendung 169 7.4.3 Erzeugung Weibull-verteilter Zufallszahlen 171 7.5 Angaben zur Literatur 172 8 Momente und Momenterzeugende Funktion 173 8.1 Mathematische Marscherleichterung 173 8.1.1 Der Erwartungswertoperator 174 8.1.2 Das Riemann-Stieltjes-Integral 174 8.2 Über Momente 179 8.2.1 Allgemeine Tatsachen 179

XIV INHALTSVERZEICHNIS 8.2.2 Momente spezieller Verteilungen 180 8.3 Über Momenterzeugende Punktionen 183 8.3.1 Definition und Sätze 183 8.3.2 Beispiele momenterzeugender Punktionen 185 8.3.3 Zusammenhänge zwischen erzeugenden Punktionen 187 8.4 Konzepte in der Anwendung 188 8.4.1 Anwendung von Momenten 188 8.4.2 Anwendung der momenterzeugenden Punktionen 193 8.5 Angaben zur Literatur 195 9 Zuverlässigkeitstheorie 197 9.1 Beschreibung eines Systems 198 9.2 Modellierung der Stochastik 202 9.3 Lebensdauerverteilung von Systemen 207 9.4 Unabhängige Komponenten 212 9.5 Angaben zur Literatur 213 10 Let's do it 215 10.1 Aufgaben 215 10.2... und einige Lösungen 232 Literaturverzeichnis 249 Index 254