Stochastik für Informatiker
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Beschreibung
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.
Beispiel-motivierte Einführung in die (diskrete) Stochastik Umfassende Behandlung aller wichtigen Gebiete Geht auch auf die Bedürfnisse von Bioinformatik-Studenten ein Includes supplementary material: sn.pub/extras
Die Einführung vermittelt anhand vieler Anwendungsbeispiele die Grundlagen der Stochastik und geht dabei besonders auf die für die Informatik besonders wichtigen diskreten Modelle ein. Um auch die Brücke zur Numerik zu schlagen, werden z.B. exakte Konfidenzintervalle sehr ausführlich behandelt. Auch das immer wichtiger werdende Gebiet der Bioinformatik kommt nicht zu kurz: Beispiele (z.B. Hardy-Weinberg-Gesetz, medizinische Tests, Sequenzvergleiche) und Methoden (exponentielle Schranken, EM-Algorithmus) sorgen dafür, dass auch Informatiker mit Nebenfach Medizin und Biologie das Buch mit Gewinn lesen können. Hinweise zu weiterführender Literatur runden das Buch ab.
Autor*in
Lutz Dümbgen
Themen in »Stochastik für Informatiker«
Bioinformatik Capture-Recapture-Verfahren EM-Algorithmus Erwartungswert Informationstheorie Markovketten Medizininformatik Monte-Carlo-Schätzer Optimale Kodierung Schwaches Gesetz der großen Zahlen Zufallsvariable Algorithmen Expectation-Maximization-Algorithmus Gesetz der großen Zahlen Informatik