Übungs- und Lernbuch Wahrscheinlichkeitstheorie und Stochastik - Theoretische Hintergründe und Anwendungen mit Python

Dieses Lern- und Übungsbuch bietet Ihnen über 180 abwechslungsreiche Aufgaben, um Ihr Wissen in Wahrscheinlichkeitstheorie und Stochastik zu vertiefen. Zu jeder Aufgabe finden Sie hilfreiche Hinweise und ausführliche Musterlösungen, die Ihnen den Lern- und Lösungsprozess erleichtern. Ergänzende Bemerkungen liefern nützliche Hintergrundinformationen und verdeutlichen wichtige Zusammenhänge, die für jede Prüfung unabdinglich sind.

Ein besonderes Highlight: Viele Aufgaben lassen sich mit selbst erstellten Python-Programmen lösen. So verbinden Sie theoretische Mathematik mit praxisnaher Programmierung und lernen, mathematische Probleme effektiv in Python umzusetzen.

.- I Aufgaben.
.- 1 Grundlagen.
.- 2 Mengensysteme und Zufallsvariablen.
.- 3 Wahrscheinlichkeitsräume.
.- 4 Transformation von Wahrscheinlichkeitsmaßen.
.- 5 Integration bezüglich Wahrscheinlichkeitsmaßen und Invarianten
von Zufallsvariablen.
.- 6 Erzeugende Funktionen.
.- 7 Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen.
.- II Hinweise.
.- 8 Hinweise: Grundlagen.
.- 9 Hinweise: Mengensysteme und Zufallsvariablen.
.- 10 Hinweise: Wahrscheinlichkeitsräume.
.- 11 Hinweise: Transformation von Wahrscheinlichkeitsmaßen.
.- 12 Hinweise: Integration bez¨uglich Wahrscheinlichkeitsmaßen und
Invarianten von Zufallsvariablen.
.- 13 Hinweise: Erzeugende Funktionen.
.- 14 Hinweise: Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen.
.- III Lösungen.
.- 15 Lösungen: Grundlagen.
.- 16 Lösungen: Mengensysteme und Zufallsvariablen.
.- 17 Lösungen: Wahrscheinlichkeitsräume.
.- 18 Lösungen: Transformation von Wahrscheinlichkeitsmaßen.
.- 19 Lösungen: Integration bezüglich Wahrscheinlichkeitsmaßen und
Invarianten von Zufallsvariablen.
.- 20 Lösungen: Erzeugende Funktionen.
.- 21 Lösungen: Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen.