Overview
- Beispiel-motivierte Einführung in die (diskrete) Stochastik
- Umfassende Behandlung aller wichtigen Gebiete
- Geht auch auf die Bedürfnisse von Bioinformatik-Studenten ein
- Includes supplementary material: sn.pub/extras
Part of the book series: Statistik und ihre Anwendungen (STATIST)
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Table of contents (14 chapters)
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Front Matter
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Back Matter
Keywords
- Bioinformatik
- Capture-Recapture-Verfahren
- EM-Algorithmus
- Erwartungswert
- Informationstheorie
- Markovketten
- Medizininformatik
- Monte-Carlo-Schätzer
- Optimale Kodierung
- Schwaches Gesetz der großen Zahlen
- Zufallsvariable
- Algorithmen
- Expectation-Maximization-Algorithmus
- Gesetz der großen Zahlen
- Informatik
- Markov-Kette
- Stochastik
- Stochastische Unabhängigkeit
- Wahrscheinlichkeit
- Wahrscheinlichkeitsraum
- Zufall
About this book
Stochastische Methoden finden in der Informatik zahlreiche Einsatzfelder, insbesondere in der Bio- und Medizinischen Informatik. Ziel des Buches ist es eine Einführung in die Grundlagen der Stochastik zu geben, wobei viele Anwendungsbeispiele für die notwendigen Theorie motivieren und diese illustriert. Über weite Strecken konzentriert sich das Buch auf die für die Informatik besonders wichtigen diskreten Modelle.
Besonderes Augenmerk wird auch darauf gelegt, die Brücke zur Numerik zu schlagen, weshalb z.B. exakte Konfidenzintervalle sehr ausführlich behandelt werden.
Um dem immer wichtiger werdenden Gebiet der Bioinformatik Rechnung zu tragen, werden entsprechende Beispiele (z.B. Hardy-Weinberg-Gesetz, medizinische Tests, Sequenzvergleiche) und Methoden (exponentielle Schranken, EM-Algorithmus) behandelt, so dass auch Informatiker mit Nebenfach Medizin und Biologie das Buch mit Gewinn lesen können.
Hinweise zu weiterführender Literatur runden das Buch ab.
Authors and Affiliations
Bibliographic Information
Book Title: Stochastik für Informatiker
Authors: Lutz Dümbgen
Series Title: Statistik und ihre Anwendungen
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-55565-7
Publisher: Springer Berlin, Heidelberg
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eBook Packages: Springer Book Archive
Copyright Information: Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2003
Softcover ISBN: 978-3-540-00061-7Published: 10 March 2003
eBook ISBN: 978-3-642-55565-7Published: 11 November 2013
Series ISSN: 2627-5317
Series E-ISSN: 2627-5333
Edition Number: 1
Number of Pages: XII, 267
Number of Illustrations: 22 b/w illustrations, 1 illustrations in colour
Topics: Probability and Statistics in Computer Science, Bioinformatics, Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences