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  • Textbook
  • © 1996

Stochastik

Eine anwendungsorientierte Einführung für Informatiker, Ingenieure und Mathematiker

Authors:

Part of the book series: Mathematische Grundlagen der Informatik (MGI)

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Table of contents (10 chapters)

  1. Front Matter

    Pages i-x
  2. Einführung

    • Gerhard Hübner
    Pages 1-6
  3. Wahrscheinlichkeits-Modelle

    • Gerhard Hübner
    Pages 7-28
  4. Darstellungen von Wahrscheinlichkeitsmaßen

    • Gerhard Hübner
    Pages 29-42
  5. Mehrstufige W-Modelle, Koppelung

    • Gerhard Hübner
    Pages 43-56
  6. Zufallsvariable und Bildmodelle

    • Gerhard Hübner
    Pages 57-87
  7. Kenngrößen

    • Gerhard Hübner
    Pages 89-120
  8. Modelle für stochastische Prozesse

    • Gerhard Hübner
    Pages 121-131
  9. Bediensysteme

    • Gerhard Hübner
    Pages 133-163
  10. Zufallszahlen und Simulation

    • Gerhard Hübner
    Pages 165-174
  11. Grundfragen der Statistik

    • Gerhard Hübner
    Pages 175-192
  12. Back Matter

    Pages 193-206

About this book

Die vorliegende Einführung in die Stochastik, die sich vorwiegend an Studierende der Informatik richtet, geht in ihrer Konzeption im wesentlichen von den folgenden drei Gesichtspunkten aus: 1. Die Anwendung soll im Vordergrund stehen. Der Leser soll in die Lage versetzt werden, bei konkreten Vorgängen mit Zufallseinfluß die wesentlichen Aspekte zu erkennen, ein geeignetes Modell zu finden und daraus Prognosen und gegebenenfalls Entscheidungshilfen abzuleiten. 2. Es sollen interessante und aktuelle Anwendungsbereiche einbezogen werden, die sonst in einführenden Lehrbüchern meist nicht behandelt werden, so z.B. Bedie­ nungsmodelle, wie sie u.a. bei der Bewertung von Kommunikationsnetzen eine we­ sentliche Rolle spielen, oder Aspekte von Simulationsmethoden, die immer dann zum Zuge kommen, wenn die analytische Lösung eines Problems zu komplex wird oder nicht bekannt ist. 3. Der Umfang soll überschaubar sein, um den Einstieg in die Stochastik zu er­ leichtern. Es kann daher in vielen Bereichen nur ein begrenzter Einblick gegeben werden, der zur Lösung von einfachen Problemen ausreicht, daneben aber für kom­ plexere Fragestellungen ein gewisses Verständnis ermöglicht, Interesse weckt und die wesentlichen Grundlagen bereitstellt, um eine Beschäftigung mit schwierigeren Aufgaben anhand weiterführender Literatur oder in entsprechenden Lehrveranstal­ tungen zu ermöglichen.

About the author

Gerhard Hübner ist Professor am Institut für Mathematische Stochastik im Fachbereich Mathematik der Universität Hamburg. Sein Forschungsgebiet ist die Optimierung stochastischer Prozesse mit besonderem Interesse für die Anwendung.

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