Studiengang Medizinische Informatik

Modulhandbuch Master Medizinische Informatik ab WS 2014/15

Modul MA2510-KP04, MA2510

Stochastik 1 (Stoch1)

Dauer:

1 Semester

Angebotsturnus:

Jedes Sommersemester

Leistungspunkte:

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

Bachelor Zweitfach Mathematik Vermitteln 2023 (Pflicht), Mathematik, 8. Fachsemester
Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2023 (Pflicht), Mathematik, 2. Fachsemester
Bachelor Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Wahlpflicht), Mathematik/Naturwissenschaften, ab 3. Fachsemester
Bachelor Informatik 2019 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
Bachelor Robotik und Autonome Systeme 2020 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
Bachelor Medizinische Informatik 2019 (Wahlpflicht), Mathematik, 4. bis 6. Fachsemester
Bachelor Zweitfach Mathematik Vermitteln 2017 (Pflicht), Mathematik, 8. Fachsemester
Bachelor Informatik 2016 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2016 (Pflicht), Mathematik, 2. Fachsemester
Bachelor Robotik und Autonome Systeme 2016 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
Bachelor IT-Sicherheit 2016 (Pflicht), Mathematik, 2. Fachsemester
Bachelor Biophysik 2016 (Wahlpflicht), Mathematik, 6. Fachsemester
Bachelor Medizinische Informatik 2014 (Wahlpflicht), Mathematik, 5. oder 6. Fachsemester
Bachelor Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Wahlpflicht), Mathematik/Naturwissenschaften, 4. oder 6. Fachsemester
Bachelor Informatik 2014 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
Bachelor Informatik 2012 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
Bachelor Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2010 (Pflicht), Mathematik, 2. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

MA2510-Ü: Stochastik 1 (Übung, 1 SWS)
MA2510-V: Stochastik 1 (Vorlesung, 2 SWS)

Workload:

45 Stunden Präsenzstudium
65 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
10 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:
Wahrscheinlichkeitsräume Grundzüge der Kombinatorik bedingte Wahrscheinlichkeiten und stochastische Unabhängigkeit Zufallsvariablen wichtige diskrete und stetige eindimensionale Verteilungen Kenngrößen von Verteilungen Gesetz großer Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz Modellierungsbeispiele aus den Life Sciences

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

Studierende können stochastische Grundmodelle formal richtig und im Anwendungsbezug erklären
Sie können stochastische Problemstellungen formalisieren
Sie können kombinatorische Grundmuster identifizieren und zur Lösung stochastischer Fragestellungen nutzen
Sie verstehen zentrale Aussagen der elementaren Stochastik

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

Klausur

Voraussetzung für:

Modulverantwortlicher:

Nachfolge von Prof. Dr. rer. nat. Karsten Keller

Lehrende:

Institut für Mathematik

Nachfolge von Prof. Dr. rer. nat. Karsten Keller

Literatur:

N. Henze: Stochastik für Einsteiger - Vieweg
U. Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik - Vieweg

Sprache:

Wird nur auf Deutsch angeboten

Bemerkungen:

Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine

Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben während des Semesters

Modulprüfung(en):
- MA2510-L1: Stochastik 1, Klausur, 90 min, 100 % der Modulnote

Letzte Änderung:

24.7.2023