19220901
Lecture
WiSe 20/21: Probability and Statistics
Tibor Szabo
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In particular, the following contents are taught:
- Discrete probability spaces and measures
- Discrete and continuous random variables and their distributions, important examples
- Expected value, (co-)variance, correlation
- Conditional probability, independence
- Weak law of large numbers
- Central limit value theorem
- Data analysis and descriptive statistics: histograms; empirical distribution; characteristics of sample distributions; examples of misleading descriptive statistics; linear regression
- Elementary concepts and techniques of testing and estimation: maximum likelihood principle; confidence intervals; hypothesis testing; first and second type of error
Suggested reading
E. Behrends: Elementary Stochastics, Springer, 2013
H.-O. Georgii: Stochastics: Introduction to Probability Theory and Statistics, De Gruyter, 2007
U. Krengel: Introduction to probability theory and statistics, Vieweg, 2005
D. Meintrup, S. Schäffler, Stochastics: Theory and Applications, Springer, 2005.
Most of the books listed below are available online at the UB. For this purpose, there is an extensive hand apparatus for stochastics in the mathematic library.
30 Class schedule
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