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| LEADER |
04155nmm a2200361 u 4500 |
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140122 ||| ger |
| 020 |
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|a 9783322940384
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| 100 |
1 |
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|a Jondral, Friedrich K.
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| 245 |
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0 |
|a Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und stochastischer Prozesse für Ingenieure
|h Elektronische Ressource
|c von Friedrich K. Jondral, Anne Wiesler
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| 250 |
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|a 1st ed. 2000
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| 260 |
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|a Wiesbaden
|b Vieweg+Teubner Verlag
|c 2000, 2000
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| 300 |
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|a IX, 225 S. 16 Abb
|b online resource
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| 505 |
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|a 1 Einleitung -- 2 Der Wahrscheinlichkeitsraum -- 2.1 Ereignisse -- 2.2 Die Definition der Wahrscheinlichkeit von Laplace -- 2.3 Die Definition der Wahrscheinlichkeit von Kolmogoroff -- 2.4 Übungsaufgaben -- 3 Bedingte Wahrscheinlichkeiten -- 3.1 Definition und Eigenschaften -- 3.2 Unabhängige Ereignisse -- 3.3 Übungsaufgaben -- 4 Zufallsvariablen -- 4.1 Verteilungsfunktion und Dichte -- 4.2 Funktionen von Zufallsvariablen -- 4.3 Übungsaufgaben -- 5 Kennwerte von Zufallsvariablen -- 5.1 Momente einer Zufallsvariablen -- 5.2 Charakteristische Funktion -- 5.3 Übungsaufgaben -- 6 Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen -- 6.1 Die Zweipunktverteilung -- 6.2 Die Binomialverteilung -- 6.3 Die Polynomialverteilung -- 6.4 Die Poissonverteilung -- 6.5 Die Hypergeometrische Verteilung -- 6.6 Die (stetige) Gleichverteilung -- 6.7 Die Exponentialverteilung -- 6.8 Die Normalverteilung -- 6.9 Die Weibullverteilung -- 6.10 Übungsaufgaben -- 7 Mehrdimensionale Zufallsvariablen -- 7.1 Verteilungsfunktion und Dichte -- 7.2 Randdichten und bedingte Dichten -- 7.3 Unabhängigkeit von Zufallsvariablen -- 7.4 Funktionen zweidimensionaler Zufallsvariablen -- 7.5 Komplexwertige Zufallsvariablen -- 7.6 Transformation von Zufallszahlen -- 7.7 Aus normalverteilten abgeleitete Zufallsvariablen -- 7.8 Gesetze der großen Zahlen und Grenzwertsätze -- 7.9 Übungsaufgaben -- 8 Grundlagen stochastischer Prozesse -- 8.1 Definition stochastischer Prozesse -- 8.2 Scharmittelwerte -- 8.3 Komplexwertige stochastische Prozesse -- 8.4 Zeitmittelwerte -- 8.5 Das Leistungsdichtespektrum -- 8.6 Zeitdiskrete Zufallsprozesse -- 8.7 Übungsaufgaben -- 9 Spezielle stochastische Prozesse -- 9.1 Weißes Gaußsches Rauschen -- 9.2 Poissonprozeß -- 9.3 Markoffprozesse und Markoffketten -- 9.4 Zyklostationäre Prozesse -- 9.5 Übungsaufgaben -- A Begriffe aus derKombinatorik -- B Die Fouriertransformation -- C Die ?-Distribution -- D Tabelle der Standardnormalverteilung
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|a Computer science
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|a Statistics
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|a Computer Science
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|a Telecommunication
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|a Statistics in Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences
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|a Communications Engineering, Networks
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|a Applications of Mathematics
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|a Mathematics
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| 700 |
1 |
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|a Wiesler, Anne
|e [author]
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| 041 |
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7 |
|a ger
|2 ISO 639-2
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| 989 |
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|b SBA
|a Springer Book Archives -2004
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| 490 |
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|a Teubner Studienbücher Technik
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| 028 |
5 |
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|a 10.1007/978-3-322-94038-4
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| 856 |
4 |
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|u https://doi.org/10.1007/978-3-322-94038-4?nosfx=y
|x Verlag
|3 Volltext
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| 082 |
0 |
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|a 519
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| 520 |
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|a Kenntnisse über Wahrscheinlichkeitsrechnung und stochastische Prozesse werden zu immer wichtigeren Hilfsmitteln bei der täglichen Arbeit des Ingenieurs. Dieses Buch bietet dem Leser eine praktische Einführung in die wesentlichen Grundlagen des stochastisch geprägten Denkens. Anwendungen finden sich beispielsweise bei der Entwicklung innovativer Mobilfunksysteme oder in der Meßtechnik. Ein erster Schwerpunkt liegt auf der Behandlung mehrdimensionaler Zufallsvariablen, weil die daraus abzuleitenden Zusammenhänge für Anwendungen eine überragende Bedeutung besitzen. Den zweiten Schwerpunkt bildet die Behandlung der Grundlagen stochastischer Prozesse aus der Sicht eines Ingenieurs. Betrachtungen über zeitdiskrete stochastische Prozesse runden den Inhalt des Buches ab. Jedes Kapitel schließt mit vollständig gelösten Übungsaufgaben ab, die dem Leser beim Erarbeiten des Stoffes helfen sollen
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