Wahrscheinlichkeitsrechnung und stochastische Prozesse: Grundlagen für Ingenieure und Naturwissenschaftler

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Springer-Verlag, Jun 28, 2002 - Mathematics - 227 pages
Dieses Buch bietet Studierenden der ingenieurwissenschaftlichen Fächer eine praktisch orientierte Einführung in die wesentlichen Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, die beispielsweise bei der Entwicklung innovativer Mobilfunksysteme oder in der Messtechnik Anwendung findet. Begriffe wie der Wahrscheinlichkeitsraum, die bedingten Wahrscheinlichkeiten, Zufallsvariablen sowie die spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden ebenso wie die Grundlagen stochastischer Prozesse ausführlich aus der Sicht technischer Probleme des Ingenieurs besprochen. 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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Contents

Inhaltsverzeichnis
1
Bedingte Wahrscheinlichkeiten
26
Zufallsvariablen
37
Kennwerte von Zufallsvariablen
56
Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen
76
Mehrdimensionale Zufallsvariablen
104
Grundlagen stochastischer Prozesse
153
Spezielle stochastische Prozesse
175
A Begriffe aus der Kombinatorik
208
Die Distribution
217
gen nach dem Vordiplom aufgegriffen z B Nachrichtenübertragung JonOl
223
Index
224
Copyright

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Common terms and phrases

5-Distribution a-Algebra Abschnitt Anzahl Augenzahl Autokorrelationsfunktion Axiom bedingten Wahrscheinlichkeiten Beispiel beliebige Bemerkung berechne besitzt bestimmt Bild Binomialverteilung charakteristische Funktion disjunkt diskrete Zufallsvariable Einzelwahrscheinlichkeiten Elementarereignisse Ereignisse Ergebnisraum ergibt ergodisch Ergodizität Erwartungswert exponentialverteilt folgende folgt Fouriertransformation Fouriertransformierte Fx(x FY(y Fz(z Gaußprozeß gegeben gemeinsame Dichte Gewinnzahlen gilt Gleichung gleichverteilt groß heißt HN(A HN(B homogenen Markoffkette Hypergeometrische Verteilung idealen Würfels Intervall der Länge komplexe komplexwertige Kugeln l)-verteilt Laplacesche Leistungsdichtespektrum mindestens Mittelwert mittlere Leistung Möglichkeiten normalverteilt Nutzsignal oo oo P(AB Pakete Parameter Poissonprozeß poissonverteilt Px,y Pxx(t Randdichten Realisierung relative Häufigkeit riable Satz Scharmittelwerte Signale stark stationär stationäre Prozesse Stationarität stochastische Prozeß X(t stochastischer Prozeß tiefpaßbegrenzten reellen weißen Übergangsgraph Übergangsmatrix Übungsaufgaben Aufgabe unabhängig ungerade unkorreliert variablen Varianz vergleiche verteilten Zufallsvariablen Verteilung Verteilungsfunktion Wahrscheinlichkeitsraum Wahrscheinlichkeitstheorie Wahrscheinlichkeitsverteilung weiße Gaußsche Rauschen Werkstück Werte Wurf Zahlen zeigt zeitdiskrete Zeitpunkt zentrale Grenzwertsatz Zufallsexperiment Zufallsva Zufallsvektors Zufallszahlen Zustand zwei zweidimensionale Zufallsvariablen zyklostationärer

About the author (2002)

O. Prof. Dr. rer. nat. Friedrich Jondral ist Leiter des Instituts für Nachrichtentechnik der Universität Karlsruhe. Dr.-Ing. Anne Wiesler ist Mitarbeiterin der Firma Quam in München.

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