Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik (D-ITET)

Beginn der Vorlesung: Montag, 16. Februar 2015.

Beginn der Übungen: Montag, 16. Februar 2015.

Übungen: Details zu den Übungen befinden sich hier.

Zusammenfassung: Eine Zusammenfassung des Inhaltes dieser Seite finden Sie hier.

Inhalt

Die Vorlesung führt die grundlegenden Begriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie ein und illustriert diese mit zahlreichen Beispielen.
Insbesondere: das Konzept des Wahrscheinlichkeitsraumes, Axiome von Kolmogorov, diskrete und kontinuierliche Modelle, Produkträume, Dichten, Verteilungsfunktionen, Transformationen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Formel von Bayes, Erwartungswert, Varianz, Gesetz der grossen Zahlen, zentraler Grenzwertsatz. Einführung in die Statistik: Schätzen von Parametern, Hypothesentests.

Vorlesungsunterlagen

Als begleitendes Skript wird das Skript "Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik" benutzt. Eine elektronische Version wird den eingeschriebenen Studierenden per E-Mail zur Verfügung gestellt. Eine gebundene Version kann am Ende der ersten Vorlesung und danach in der Semesterpräsenz (siehe unten) zum Preis von 10.- gekauft werden.

Präsenz

Während des Semesters findet die Präsenz am Montag und am Donnerstag, 12:00 - 13:00, im Raum HG G 32.6 (klicke hier für weitere Informationen).

Prüfung

Siehe Eintrag im Vorlesungsverzeichnis.

Literatur

(die verlinkten Bücher sind nur mit einer VPN-Verbindung der ETH verfügbar.)

Textbuch: P. Brémaud: 'An Introduction to Probabilistic Modeling', Springer, 1988.

Zusätzliche Literatur:

T. M. Cover, J. A. Thomas: 'Elements of Information Theory', Wiley, 2006.

U. Krengel: 'Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik', Vieweg, 2005.

J. Lehn, H. Wegmann: 'Einführung in die Statistik', Teubner, 2006.

S.M. Ross: 'Introduction to probability Models', Elsevier/Academic Press, 2014.

J.L. Snell: 'Introduction to Probability', McGraw-Hill International Editions Mathematics Series, 1989.

W. A. Stahel: 'Statistische Datenanalyse', Vieweg, 2008.

D. Williams: 'Weighing the Odds', Cambridge University Press, 2001.