Stochastische Methoden finden in der Informatik zahlreiche Einsatzfelder, insbesondere in der Bio- und Medizinischen Informatik. Ziel des Buches ist es eine Einführung in die Grundlagen der Stochastik zu geben, wobei viele Anwendungsbeispiele für die notwendigen Theorie motivieren und diese illustriert. Über weite Strecken konzentriert sich das Buch auf die für die Informatik besonders wichtigen diskreten Modelle.Besonderes Augenmerk wird auch darauf gelegt, die Brücke zur Numerik zu schlagen, weshalb z.B. exakte Konfidenzintervalle sehr ausführlich behandelt werden. Um dem immer wichtiger werdenden Gebiet der Bioinformatik Rechnung zu tragen, werden entsprechende Beispiele z.B. Hardy-Weinberg-Gesetz, medizinische Tests, Sequenzvergleiche und Methoden exponentielle Schranken, EM-Algorithmus behandelt, so dass auch Informatiker mit Nebenfach Medizin und Biologie das Buch mit Gewinn lesen können.Hinweise zu weiterführender Literatur runden das Buch ab. TOCEinleitung.- Laplace-Verteilungen und diskrete Modelle.- Bedingte Wahrscheinlichkeiten und stochastische Unabhängigkeit.- Zufallsvariablen und spezielle Verteilungen.-Statistische Anwendungen Tests und Konfidenzbereiche.- Erwartungswerte und Standardabweichungen.- Erzeugende Funktionen und Exponentialungleichungen.- Informationstheorie.- Allgemeine Wahrscheinlichkeitsräume.- Integrale und Erwartungswerte.- Computersimulation von Zufallsvariablen.- Markovketten.- Approximation von Verteilungen.- Maximum-Likelihood-Schätzer und EM-Algorithmus.- Anhang Analytische Hilfsmittel. Quelle:
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