Inhalt der Vorlesung

• Einführung, Umgang mit dem Computer, Aufsetzen der eigenen Arbeitsumgebung – vorzugsweise unter dem Betriebssystem Linux – oder in einer „virtuellen Maschine“, – alternativ unter MS Windows 10 oder MAC OSX
• Eingabe und Darstellung von Daten mit python / matplotlib
• Statistische Grundlagen: diskrete und kontinuierliche Verteilungen, Erwartungswert und Varianz/Standardabweichung, Fehlerfortpflanzung,
• Die Rolle des Zufalls: künstliche“ Daten mit der MC-Methode
• Bearbeitung digitaler Daten: Signalverarbeitung
• Parameterschätzung : Methode der kleinsten Quadrate, Parameterunsicherheiten, Likelihood
• Software: Beispiele mit kafe