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Stochastik — Mathematik des Zufalls

  • W. Hackbusch
  • H. R. Schwarz
  • E. Zeidler

Zusammenfassung

Die Stochastik beschäftigt sich mit den mathematischen Gesetzmäßigkeiten des Zufalls. Während sich die Wahrscheinlichkeitstheorie den theoretischen Grundlagen widmet, entwickelt die mathematische Statistik auf der Basis der Wahrscheinlichkeitstheorie leistungsfähige Methoden, um aus umfangreichen Meßdaten Erkenntnisse über Gesetzmäßigkeiten des untersuchten Gegenstand zu gewinnen. Deshalb ist die mathematische Statistik ein unverzichtbares mathematisches Instrument für alle Wissenschaften, die mit empirischem Material arbeiten (Medizin, Naturwissenschaften, Sozialwissenschaften und Wirtschaftswissenschaften).

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Literatur

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6.1. Elementare Stochastik

  1. Als Einführung empfehlen wir Beichelt (1995), Beyer u.a. (1995), (1988) und das klassische Lehrbuch von Gnedenko (1991).Google Scholar
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6.2. Wahrscheinlichkeitsrechnung

  1. Als Einführung empfehlen wir Krickeberg, Ziezold (1995). Viel Material findet man in irjaev (1988). Klassische Standardwerke der Wahrscheinlichkeitsrechnung sind Kolmogorow (1977) sowie Feller (1968) und Gnedenko (1991). Ferner empfehlen wir Bauer (1990).Google Scholar
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  10. Irjaev, A.: Wahrscheinlichkeit. Übers. a.d. Russ. Berlin: Deutscher Verlag der Wissenschaften 1988.Google Scholar

6.3. Mathematische Statistik

  1. Als Einführung empfehlen wir Bosch (1994). Umfangreiches Material zur angewandten Statistik findet der Praktiker in Sachs (1992), (1993).Google Scholar
  2. Der Klassiker zur mathematischen Statistik ist van der Waerden (1965).Google Scholar
  3. Anderson, T.: An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. 2nd edition. New York: Wiley 1984. Bandemer, H., Bellmann, A • Statistische Versuchsplanung. 4. Aufl. Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. Stuttgart, Leipzig: Teubner-Verlag 1994.Google Scholar
  4. Bosch, K.: Elementare Einführung in die angewandte Statistik. 5. Aufl. Wiesbaden: Vieweg 1994. Sachs, L.: Angewandte Statistik. 7. Aufl. Berlin: Springer-Verlag 1992.Google Scholar
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  6. Storm, R.: Wahrscheinlichkeitsrechnung, mathematische Statistik und statistische Qualitätskontrolle (mit Hinweisen zu ausgewählter Statistik-Software). 10. Aufl. Leipzig: Fachbuchverlag 1995. Überla, K.: Faktoranalyse. 2. Aufl. Berlin: Springer-Verlag 1977.Google Scholar
  7. Waerden, B., van der: Mathematische Statistik. 2. Aufl. Berlin: Springer-Verlag 1965 (ein Klassiker). Witting, H.: Mathematische Statistik, Bd. 1. Stuttgart: Teubner-Verlag 1985.Google Scholar
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6.4. Stochastische Prozesse

  1. Als Einführung empfehlen wir Beyer u.a. (1988), Chung (1985) und Resnick (1994).Google Scholar
  2. Als erste Lektüre zur Anwendung stochastischer Differentialgleichungen in der Technik ist vom Scheidt u.a. (1994) gut geeignet.Google Scholar
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  4. Beyer, O., Girlich, H., Zschiesche, H.: Stochastische Prozesse und Modelle. 3. Aufl. Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. Leipzig: Teubner-Verlag 1988.Google Scholar
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  6. Chung, K.: Elementare Wahrscheinlichkeitstheorie und stochastische Prozesse. Übers. a.d. Engl. 2. Aufl. Berlin: Springer-Verlag 1985.Google Scholar
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  9. Hackenbrorh, W., Thalmaier, A.: Stochastische Analysis. Eine Einführung in die Theorie der stetigen Semimartingale. Stuttgart: Teubner-Verlag 1994.Google Scholar
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Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2003

Authors and Affiliations

  • W. Hackbusch
  • H. R. Schwarz
  • E. Zeidler

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