Das Seminar baut auf die Veranstaltung "Stochastik für Informatiker und Lehramtsstudierende" auf. Vortragsthemen sind insbesondere

Stochastik:

• Randomisierte Algorithmen: Mergesort
• Randomisierte Algorithmen: Quicksort
• Erfolgswahrscheinlichkeit für MinCut
• Aussterbewahrscheinlichkeit bei Galton-Watson Verzweigungsprozessen

Statistik:

• Kolmogorov-Smirnov Test
• Vorzeichentest
• Exakter Test von Fischer

Die Vorlesung Stochastik II ein eine Fortsetzung der Vorlesung Stochastik I und behandelt die folgenden Themenkomplexe:

• Ergodensätze
• Charakteristische Funktionen
• Bedingte Erwartungen
• Martingaltheorie
• Grundlegende stochastische Prozesse

Diese Vorlesung bildet die Grundlage der meisten Stochastik-Vorlesungen im Masterstudium.

Diese Vorlesung ist eine Einführung in die Stochastik für Studierende der Informatik und des Lehramts