Computer Science and Engineering (German Language)

Dieses Lehrbuch führt in 16 einheitlich gegliederten Kapiteln in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik ein. Dabei sind die Lernziele und benötigten Vorkenntnisse jeweils angegeben und erleichtern in Kombination mit prägnanten Zusammenfassungen die Orientierung je Kapitel. Dank vieler durchgerechneter Beispiele und Übungsaufgaben mit Lösungen kann das Buch gut zum Selbststudium oder als Begleitliteratur zur Vorlesung verwendet werden.

Nach einer sorgfältigen Einführung der Grundlagen geben weiterführende Kapitel spannende Ausblicke in Anwendungsbereiche der Stochastik und der stochastischen Modellierung – etwa Markov-Ketten, stochastische Algorithmen, Warteschlangen und Monte-Carlo-Simulationen. Leserinnen und Leser erhalten so ein solides mathematisches Fundament, um die Stochastik im weiteren Studium und in der Praxis auch in komplexen Situationen anwenden zu können.

Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik und technischer Fachrichtungen ab dem dritten Studiensemester. Dozenten liefert es eine passgenaue Auswahl für eine einsemestrige Vorlesung.