ANALYSIS

Ableitungsregeln: Summenregel, Faktorregel, Konstantenregel, Potenzregel, Produktregel, Kettenregel,
Tangenten- & Normalengleichung
Funktionsuntersuchung: Nullstellen, Extremstellen, Wendestellen, y-Achsenabschnitt, Verhalten nahe Null & im Unendlichen, Symmetrie
Extremwertaufgaben
Steckbriefaufgaben
allgemeine und natürliche Exponentialfunktion
Logarithmusfunktion
Funktionsscharen: Ortskurve, gemeinsame Punkte
Hauptsatz der Differenzial- & Integralrechnung: Integrand & Integralfunktion, Deutung von Integralen im Sachzusammenhang, Regeln für Integrale
Fläche zwischen 2 Graphen (Abschätzung einer Fläche)
uneigentliche Integrale
Rotationskörper
Partielle Integration & Substitution

GEOMETRIE

Punkte und Vektoren im Raum: Rechengesetze für Vektoren, lineare Abhängigkeit, Kollinearität, Orthogonalität, Winkel zwischen Vektoren
Skalarprodukt und Vektorprodukt
Geraden im Raum: Lagebeziehungen
Geradenscharen
Ebenen im Raum: Parameterform/Koordinatenform/Normalenform, Lagebeziehungen
Ebenenscharen
Hesse’sche Normalform
Abstände: Punkt & Ebene, Punkt & Gerade, Gerade & Gerade
Flächen & Volumina bzw. Nachweis geometrischer Eigenschaften mit Vektoren und Gleichungen

(STOCHASTIK)

grundlegende Begriffe: Zufallsexperiment, Ergebnis, Ergebnismenge, Ereignis, Gegenereignis, Gesetz der großen Zahl, Wahrscheinlichkeit, relative Häufigkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Laplace-Experiment, mehrstufige Zufallsexperimente, Pfadaddition/Pfadmultiplikation
bedingte Wahrscheinlichkeiten: Verknüpfung von Ereignissen, Zufallsgröße, Mittelwert, Erwartungswert, Satz von Bayes, stochastische Unabhängigkeit, Kombinatorik
Binomialverteilung: Bedeutung für die Zufallsgröße, Problemlösen
Sigma-Regeln
einseitige & zweiseitige Hypothesentests bzw. Signifikanztests
Vertrauensintervall, Wahrscheinlichkeitsdichte
Normalverteilung & Gauß’sche Glockenfunktion (Satz von Moivre-Laplace)
Lösungsmenge linearer Gleichungen, Gaußverfahren und Matrixschreibweise
Matrizenrechnung: Matrizenaddition, Matrix-Vektor-Multiplikation, Matrizenmultiplikation
stochastische Prozesse: Übergangsmatrix, Inverse Matrix

(Stochastik kam nur im Hilfsmittelfreien Teil vor, daher nicht so ausführlich)