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Applied Stochastic Models - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 108387 Kurztext
Semester WS 2019/20 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 20 Studienjahr
Max. Teilnehmer/-innen
Credits 6 Belegung Belegpflicht
Hyperlink https://www.uni-muenster.de/Stochastik/Lehre/WS201920/AppliedStochasticModels/index.shtml
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
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook 		Di. 10:00 bis 12:00 woch 08.10.2019 bis 21.01.2020  Einsteinstr. 64 - M B 6 (M 6)        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook 		Fr. 10:00 bis 12:00 woch 11.10.2019 bis 24.01.2020  Einsteinstr. 64 - M B 6 (M 6)        
Gruppe [unbenannt]:
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Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Alsmeyer, Gerold, Prof. Dr. verantwort
Studiengänge
Abschluss - Studiengang Sem ECTS Bereich Teilgebiet
Master - Mathematik (88 105 13) -
Master - Mathematik (88 105 10) -
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
20004 Vorlesung 2 (mit Studienleistung) - Master Mathematik Version 2013
19004 Vorlesung 2 (mit Studienleistung) - Master Mathematik Version 2013
11007 Vorlesung zur angewandten Mathematik 1 - Master Mathematik Version 2013
11009 Vorlesung zur angewandten Mathematik 2 - Master Mathematik Version 2013
11012 Vorlesung zur angewandten Mathematik 3 - Master Mathematik Version 2013
20003 Vorlesung 2 (ohne Studienleistung) - Master Mathematik Version 2013
19003 Vorlesung 2 (ohne Studienleistung) - Master Mathematik Version 2013
19001 Vorlesung 1 - Master Mathematik Version 2013
20001 Vorlesung 1 - Master Mathematik Version 2013
Zuordnung zu Einrichtungen
Fachbereich 10 Mathematik und Informatik
Inhalt
Voraussetzungen

Stochastik und Wahrscheinlichkeitstheorie
Leistungsnachweis

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

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WS 2019/20 , Aktuelles Semester: SoSe 2023
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