Als weiterer Vertreter der ‘Einsteiger’-Reihe ist das vorliegende Buch als Lehr buch zwischen gymnasialem Mathematikunterrricht und Universität konzipiert. Es wendet sich damit insbesondere an Lehrer/-innen, Studierende des Lehramtes, Studienanfänger an Fachhochschulen, Berufsakademien und Universitäten sowie ‘Quer-Einsteiger’ aus Industrie und Wirtschaft. Durch • Lernzielkontrollen am Ende der Kapitel, • mehr als 140 Übungsaufgaben mit Lösungen und • ein Symbol-sowie ein ausführ...
Als weiterer Vertreter der ‘Einsteiger’-Reihe ist das vorliegende Buch als Lehr buch zwischen gymnasialem Mathematikunterrricht und Universität konzipiert. Es wendet sich damit insbesondere an Lehrer/-innen, Studierende des Lehramtes, Studienanfänger an Fachhochschulen, Berufsakademien und Universitäten sowie ‘Quer-Einsteiger’ aus Industrie und Wirtschaft. Durch • Lernzielkontrollen am Ende der Kapitel, • mehr als 140 Übungsaufgaben mit Lösungen und • ein Symbol-sowie ein ausführliches Sachwortverzeichnis eignet es sich insbesondere zum Selbststudium und als vorlesungsbegleitender Text. Um den Leser möglichst behutsam in die Stochastik, die Kunst des geschickten Vermutens, einzuführen, wurden die mathematischen Vorkenntnisse bewusst so gering wie möglich gehalten. So reicht für die ersten 22 Kapitel abgesehen von einem Beweis in Kapitel 10 ein Abiturwissen in Mathematik völlig aus. Erst ab Kapitel 23 (diskrete Wahrscheinlichkeitsräume) wird eine gewisse Vertrautheit mit Begriffen und Methoden der Analysis vorausgesetzt. Hier können die im Li teraturverzeichnis aufgeführten Bücher (HEU) und (WAL) als Nachschlagewerke dienen. Der Konzeption dieses Buches liegt die Erfahrung zugrunde, dass die spezifischen Denkweisen der Stochastik — insbesondere die Erfassung des Wahrscheinlich keitsbegriffes — den Studierenden anfangs große Schwierigkeiten bereiten. Hinzu kommt das ‘harte Geschäft’ der Modeliierung zufallsabhängiger Vorgänge als ein wichtiges Aufgabenfeld der Stochastik. Da die Konstruktion geeigneter Mo delle im Hinblick auf die vielfältigen Anwendungen der Stochastik von Grund auf gelernt werden sollte, nimmt der Aspekt der Modellbildung einen breiten Raum ein. Hier mag es trösten, dass selbst Universalgelehrte wie Leibniz oder Galilei bei einfachen Zufallsphänomenen mathematische Modelle aufstellten, die sich nicht mit den gemachten ‘Beobachtungen des Zufalls’ in Einklang bringen ließen.
