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Semester: SS 2023 

Stochastik (LAG) (V:Stoch(LAG)) (060740)

Dozent/in
Priv.-Doz. Dr. Markus Nieß

Angaben
Vorlesung, 4 SWS
Praesenzveranstaltung
Zeit und Ort: Mo 14:15 - 15:45, HHP6 - R.EG.024, LMS6 - R.10 Steinitz-Hörsaal; Di 12:15 - 13:45, HHP6 - R.EG.024, LMS6 - R.10 Steinitz-Hörsaal; Einzeltermin am 13.4.2023 10:15 - 11:45, HHP6 - R.EG.024
vom 9.4.2023 bis zum 9.7.2023
1. Prüfungstermin (Klausur am Ende der Vorlesungszeit eines Semesters): 18.7.2023, 10:00 - 14:00 Uhr, Raum HHP6 - R.EG.003; 18.7.2023, 10:00 - 14:00 Uhr, Raum HHP6 - R.EG.002; 18.7.2023, 10:00 - 14:00 Uhr, Raum HHP6 - R.EG.004
2. Prüfungstermin (Klausur zu Beginn der Vorlesungszeit des Folgesemesters): 17.10.2023, 10:00 - 13:00 Uhr, Raum HHP6 - R.EG.002; 17.10.2023, 10:00 - 13:00 Uhr, Raum HHP6 - R.EG.003
Klausureinsicht: 19.7.2023, 13:30 - 17:30 Uhr, Raum HHP6 - R.EG.003; 18.10.2023, 13:45 - 14:15 Uhr, Raum HHP6 - R.02.035
Bemerkung zu Zeit und Ort: Die Lehrveranstaltung ist in Präsenz im Gebäude HHP6 geplant. Kurzfristige Änderungen können sich durch lärmintensive Bauarbeiten am Nachbargebäude ergeben, dann findet die Veranstaltung im Steinitz-Hörsaal statt.

Studienfächer / Studienrichtungen
PFL Math-BScBA 4-6

Voraussetzungen / Organisatorisches
Grundlagen der Analysis und Linearen Algebra, siehe Modulhandbuch.
Modultitel:
Stochastik (LAG)
Module alphabetisch:
http://www.math.uni-kiel.de/go/module
Neue Version des Modulhandbuches mit Studienverlaufsplänen:
https://www.math.uni-kiel.de/de/studium_und_lehre/studienverlauf-module
Modulcode: math2sto-01a
https://www.math.uni-kiel.de/de/studium_und_lehre/studienverlauf-module/module/math2sto-01a.pdf
Zielgruppe:
2-Fächer Bachelor Mathematik
Link auf Internetseite:
https://lms.uni-kiel.de/url/RepositoryEntry/5289214050

Inhalt
Unter Stochastik versteht man die Lehre von den Gesetzmäßigkeiten des Zufalls. Zuerst scheint dies schwer greifbar, denn macht nicht gerade das Fehlen von Gesetzmäßigkeiten den Zufall aus? Das stimmt natürlich etwa für den einfachen Münzwurf, bei dem man wohl davon ausgehen muss, dass man vorher den Ausgang nicht seriös vorhersehen kann. Wirft man allerdings die Münze sehr oft, so wird sich der Anteil der Zahl-Würfe erfahrungsgemäß bei 1/2 einpendeln. Dies stellt ein Beispiel einer solchen Gesetzmäßigkeit dar, die wir in der Vorlesung genauer studieren werden.
Für die Auseinandersetzung mit der Mathematischen Stochastik ist es nicht wesentlich, ob Sie daran glauben, dass Zufall ein der Natur inhärentes Phänomen ist oder nicht. Auch wenn Sie die Vorstellung von dem Auftreten von Zufall in der Natur ablehnen, so ist eine Beschreibung vieler Phänomene mit dem bescheidenen Wissen von uns Menschen in der Sprache der Stochastik durchaus erhellend. Um sich mit der (sehr schönen) mathematischen Theorie zu beschäftigen, ist diese Frage sowieso unwichtig. Die Stochastik gliedert sich - stark vereinfacht - in zwei Bereiche: • Wahrscheinlichkeitstheorie: Beschreibung zufälliger Vorgänge und Untersuchung der Folgerungen daraus • Statistik: Beschreibung von Daten und Schlussfolgerungen aus Beobachtungen In dieser Vorlesung werden wir uns mit beiden Bereichen beschäftigen und dabei viele Konzepte kennenlernen, die Ihnen im Schulalltag ebenfalls begegnen werden.
• Grundlagen der Beschreibenden Statistik
• Zufallsexperimente und deren Modellierung
• Elementare diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung in endlichen Ereignisräumen,
• Wahrscheinlichkeitstheorie in abzählbaren Ereignisräumen
• Reelle Wahrscheinlichkeitsmaße
• Zufallsvariablen und deren Verteilungen, Verteilungsfunktion
• Erwartungswert, Integral
• Stochastische Unabhängigkeit, Satz von Fubini
• Gesetze der großen Zahlen
• Zentraler Grenzwertsatz
• Schließende Statistik
• Software zur Stochastik
• Vertiefungen und Ergänzungen

Empfohlene Literatur
ggf. Literatur: Es wird ein Skript zur Vorlesung geben;
• H.-O. Georgii. „Stochastik - Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik". de Gruyter, 2009.
• Weitere Literatur wird ggf. in den Lehrveranstaltungen bekanntgegeben

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 64

Zugeordnete Lehrveranstaltungen
UE: Übung zu Stochastik (LAG)
Dozent/in: Priv.-Doz. Dr. Markus Nieß

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