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Stochastik für Einsteiger

BuchPaperback
CHF73.90

Produktinformationen

Als weiterer Vertreter der "Einsteiger"-Reihe ist das vorliegende Buch als Lehr- buch zwischen gymnasialem Mathematikunterrricht und Universitat konzipiert. Es wendet sich damit insbesondere an Lehrer/-innen, Studierende des Lehramtes, Studienanflinger an Fachhochschulen, Berufsakademien und Universitaten sowie "Quer-Einsteiger" aus Industrie und Wirtschaft. Durch - Lernzielkontrollen am Ende der Kapitel, - mehr als 140 Ubungsaufgaben mit Lasungen und - ein Symbol- sowie ein ausfiihrliches Sachwortverzeichnis eignet es sich insbesondere zum Selbststudium und als vorlesungsbegleitender Text. Urn den Leser maglichst behutsam in die Stochastik, die Kunst des geschickten Vermutens, einzufiihren, wurden die mathematischen Vorkenntnisse bewusst so gering wie maglich gehalten. So reicht fiir die ersten 22 Kapitel abgesehen von einem Beweis in Kapitel 10 ein Abiturwissen in Mathematik vallig aus. Erst ab Kapitel 23 (diskrete Wahrscheinlichkeitsraume) wird eine gewisse Vertrautheit mit Begriffen und Methoden der Analysis vorausgesetzt. Hier kannen die im Li- teraturverzeichnis aufgefiihrten Biicher [HEU] und [WAL] als Nachschlagewerke dienen. Der Konzeption dieses Buches liegt die Erfahrung zugrunde, dass die spezifischen Denkweisen der Stochastik - insbesondere die Erfassung des Wahrscheinlich- keitsbegriffes - den Studierenden anfangs groBe Schwierigkeiten bereiten. Hinzu kommt das "harte Geschiift" der Modellierung zufallsabhangiger Vorgiinge als ein wichtiges Aufgabenfeld der Stochastik. Da die Konstruktion geeigneter Mo- delle im Hinblick auf die vielf1iltigen Anwendungen der Stochastik von Grund auf gelernt werden sollte, nimmt der Aspekt der Modellbildung einen breiten Raum ein.
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Details

ISBN/GTIN978-3-528-06894-3
ProduktartBuch
EinbandPaperback
Erscheinungsdatum01.01.1997
Auflage1997
Seiten308 Seiten
SpracheDeutsch
MasseBreite 127 mm, Höhe 203 mm, Dicke 17 mm
Gewicht333 g
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Über die Autorin/den Autor

Prof. Dr. Norbert Henze (Karlsruhe) lehrt und arbeitet auf dem Gebiet der Mathematischen Stochastik.

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