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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 102350 Kurztext
Semester SoSe 2023 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 15 Studienjahr
Max. Teilnehmer/-innen
Credits 6 Belegung Belegpflicht
Hyperlink
Sprache englisch
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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iCalendar Export für Outlook 		Di. 08:00 bis 10:00 woch Einsteinstr. 64 - M B 6 (M 6)        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook 		Fr. 08:00 bis 10:00 woch Einsteinstr. 64 - M B 6 (M 6)        
Gruppe [unbenannt]:
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Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Huesmann, Martin, Prof. Dr. verantwort
Studiengänge
Abschluss - Studiengang Sem ECTS Bereich Teilgebiet
Promotion mit Abschluss - Mathematik (06 105 0) -
Master - Mathematics (88 F23 20) -
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
11012 Lecture 3 (Applied Mathematics) - Master Mathematics Version 2020
11009 Lecture 2 (Applied Mathematics) - Master Mathematics Version 2020
11007 Lecture 1 (Applied Mathematics) - Master Mathematics Version 2020
21001 Lecture 1 - Master Mathematics Version 2020
21003 Lecture 2 - Master Mathematics Version 2020
22001 Lecture 1 - Master Mathematics Version 2020
22003 Lecture 2 - Master Mathematics Version 2020
Prüfungsorganisationssätze
Prüfungsnummer Semester Termin Prüfer/-in Abschluss
21003 20231 01 Huesmann, Martin (Prof. Dr.) (627811) 88 F23 20
22001 20231 01 Huesmann, Martin (Prof. Dr.) (627811) 88 F23 20
11007 20231 01 Huesmann, Martin (Prof. Dr.) (627811) 88 F23 20
22003 20231 01 Huesmann, Martin (Prof. Dr.) (627811) 88 F23 20
11012 20231 01 Huesmann, Martin (Prof. Dr.) (627811) 88 F23 20
11009 20231 01 Huesmann, Martin (Prof. Dr.) (627811) 88 F23 20
21001 20231 01 Huesmann, Martin (Prof. Dr.) (627811) 88 F23 20
Zuordnung zu Einrichtungen
Fachbereich 10 Mathematik und Informatik
Inhalt
Kommentar

Die Vorlesung richtet sich an Masterstudenten, die im Bachelorstudium die Vorlesungen Stochastik und  Wahrscheinlichkeitstheorie besucht haben. Sie kann als ein Bestandteil sowohl des Moduls "Wahrscheinlichkeitstheorie und ihre Anwendungen" als auch des Moduls "Stochastische Prozesse" gewählt werden.
Voraussetzungen

Stochastik und Wahrscheinlichkeitstheorie
Leistungsnachweis

Bearbeiten von Übungen und Bestehen einer Klausur bzw. mündlichen Prüfung.

Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 2 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2023 gefunden:
Spezialisierungen  - - - 1
Verbreiterungen  - - - 2
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