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Wahrscheinlichkeitsrechnung Teil 1: Mit vollständig gelösten Aufgaben

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Die historische Entwicklung der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist von einer inten­ siven Wechselwirkung zwischen Theorie und Anwendungen geprägt. Stand im 17. Jahrhundert noch die Berechnung von Gewinnwahrscheinlichkeiten bei Glücksspielen im Vordergrund. so erwies sich der Wahrscheinlichkeitsbegriff bald als eine äußerst fruchtbare Idee für Bevölkerungsstatistik und weite Bereiche der Naturwissenschaften. Seit in den zwanziger und dreißiger Jahren unseres Jahrhunderts die Wahrschein­ lichkeitsrechnung axiomatisiert und damit als mathematische Disziplin anerkannt wurde. schreitet einerseits die Entwicklung der Theorie (besonders gegenwärtig) sehr schnell voran und ergeben sich anderseits immer neue Anwendungsgebiete. Heute wären beispielsweise das gesamte Versicherungswesen oder die moderne Teil­ chenphysik ohne Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht denkbar. Der Ablauf ökonomischer Prozesse. die Entwicklung von Warteschlangensystemen im Bereich des Verkehrswesens oder der Fernmeldetechnik. die Ausbreitung von Epidemien •... - für Vorgänge dieser und ähnlicher Natur können mathematische Modelle ohne Wahrscheinlichkeitsbegriff (sogenannte deterministische Modelle) nur als erster Einstieg in die jeweilige Problematik dienen; realistische Beschreibungen solcher komplexer Systeme und insbesondere Prognosen über ihre zukünftige Entwicklung können nur mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung erzielt werden (d.h. mit Hilfe sogenannter stochasti­ scher Modelle). Einer der Hauptanwendungsbereiche der modernen Wahrscheinlichkeitsrechnung ist selbstverständlich die analytischecStatistik. deren Untersuchungsmethoden heute in immer stärkerem Maße nahezu alle Zweige der Natur-. Ingenieur- und Gesellschafts­ wissenschaften durchdringen. Von der Qualitätsüberwachung industrieller Fertigung über die Versuchsplanung und Versuchsauswertung in der Physik. Technik, Biologie. Landwirtschaft, r~edizin. Psychologie. Soziologie •... bis hin zur ökonometrischen Analyse. Prognose und Pla­ nung von Politiken zur optimalen Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen reicht das Spektrum der Einsatzmöglichkeiten statistisch-analytischer Methoden.

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