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Stochastik für Lehramtskandidaten (Gym/Ges, BK) - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 106309 Kurztext
Semester SS 2019 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 180 Studienjahr
Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Belegpflicht
Hyperlink
Sprache deutsch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Di. 12:00 bis 14:00 woch 02.04.2019 bis 02.07.2019  Einsteinstr. 64 - M B 1 (M 1)        
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Fr. 10:00 bis 12:00 woch 05.04.2019 bis 05.07.2019  Einsteinstr. 64 - M B 2 (M 2)        
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Di. 11:00 bis 19:00 Einzel am 09.07.2019           20
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Kabluchko, Zakhar, Prof. Dr. verantwort
Studiengänge
Abschluss - Studiengang Sem ECTS Bereich Teilgebiet
Bachelor - Informatik (82 079 14) -
Bachelor - Informatik (82 079 11) -
Zwei-Fach-Bachelor - Mathematik (L2 105 11) -
Bachelor Berufskollegs - Mathematik (LF 105 11) -
Bachelor - Informatik (82 079 7) -
Zwei-Fach-Bachelor - Mathematik (L2 105 18) -
Bachelor Berufskollegs - Mathematik (LF 105 18) -
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
14001 Stochastik - Zwei-Fach-Bachelor Mathematik Version 2018
14001 Stochastik - Bachelor Berufskollegs Mathematik Version 2018
111001 Stochastik - Bachelor Informatik Version 2014
63001 Stochastik - Bachelor Informatik Version 2014
13003 Stochastik - Bachelor Berufskollegs Mathematik Version 2011
13003 Stochastik - Zwei-Fach-Bachelor Mathematik Version 2011
53001 Vorlesung Stochastik - Bachelor Informatik Version 2007
26001 Stochastik - Bachelor Informatik Version 2011
24001 Stochastik - Bachelor Informatik Version 2011
81001 Stochastik - Bachelor Informatik Version 2014
Zuordnung zu Einrichtungen
Fachbereich 10 Mathematik und Informatik
Inhalt
Kommentar

In dieser Vorlesung werden wir diejenigen Themen der Stochastik behandeln, welche in der Sekundarstufe und insbesondere im Sek-II-Bereich besonders wichtig sind. Hierbei bemühen wir uns zwar um eine Anbindung an den Schulstoff, Ziel ist es aber auch, dass wir die Hintergründe, also die geschichtiche Entwicklung und besonders "die Theorie", besser verstehen.

Literatur

H.-O. Georgii: Stochastik: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

H. Knöpfel, M. Löwe: Stochastik - Struktur im Zufall

H. Dehling, B. Haupt: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

U. Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

K. Bosch: Elementare Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung

N. Henze: Stochastik für Einsteiger: Eine Einführung in die faszinierende Welt des Zufalls

A. Wakolbinger, G. Kersting: Elementare Stochastik

O. Häggström: Streifzüge durch die Wahrscheinlichkeitstheorie

W. Linde: Stochastik für das Lehramt

 

Lerninhalte

Die Vorlesung Stochastik gibt einen ersten Einblick in die Wahrscheinlichkeitsrechnung. Behandelt werden diskrete und stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen, bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit, Erwartungswerte und Varianzen. Für Summen unabhängiger Zufallsgrößen wird das Gesetz der großen Zahlen sowie Sätze über Poisson-Approximation und ein Zentraler Grenzwertsatz bewiesen; außerdem beinhaltet die Vorlesung eine Einführung in Markov-Ketten und Statistik.

Zielgruppe

Studierende in folgenden Studiengängen können diese Vorlesung als Stochastik-Vorlesung belegen:

  • 2-Fach-Bachelor Mathematik (Modellversuch und LABG 2009)
  • Bachelor BK Mathematik (LABG 2009)
  • Master of Education BK nach Bachelor BAB Mathematik (Modellversuch)
  • Lehramtsstudiengänge im Bereich Gym/Ges und BK Mathematik (LPO 2003 und LPO 1998)
  • 1-Fach-Bachelor Informatik

Die Veranstaltung ist nicht anrechenbar als Stochastik im 1-Fach-Bachelor Mathematik.



Zu dieser Veranstaltung gehört folgende Übung
Nr. Beschreibung SWS
102342 Übungen zur Stochastik für Lehramtskandidaten (Gym/Ges, BK) 2

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2019 , Aktuelles Semester: WiSe 2022/23