Wahrscheinlichkeit
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Wahrscheinlichkeit

Eine Einführung für Bachelor-Studenten

  1. 242 Seiten
  2. German
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Eine Einführung für Bachelor-Studenten

Über dieses Buch

Die Wahrscheinlichkeitstheorie gehört zu den Kerndisziplinen der modernen Mathematikausbildung. Sie ist die Grundlage für alle Modelle, die "Risiko" und "Unsicherheit" einbeziehen. Dieses Lehrbuch gibt einen direkten, verlässlichen und modernen Zugang zu den wichtigsten Ergebnissen der mathematischen Wahrscheinlichkeitstheorie. Aufbauend auf dem Band "Maß & Integral" werden zunächst elementare Fragen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Zufallsvariable, Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeiten und charakteristische Funktionen – bis hin zu einfachen Grenzwertsätzen behandelt. Diese Themen werden dann um das Studium von Summen unabhängiger Zufallsvariablen – Gesetze der Großen Zahlen, Null-Eins-Gesetze, random walks, zentraler Grenzwertsatz von Lindeberg-Feller – ergänzt. Allgemeine bedingte Erwartungen, Anwendungen von charakteristischen Funktionen und eine Einführung in die Theorie unendlich teilbarer Verteilungen und der großen Abweichungen runden die Darstellung ab. In gleicher Ausstattung erscheint der Folgeband "Martingale & Prozesse".

Lösungen zu den im Buch befindlichen Übungsaufgaben unter: http://www.motapa.de/stoch/index.shtml

Information

Jahr
2017
Auflage
1
eBook-ISBN:
9783110387506

Inhaltsverzeichnis

  1. Cover
  2. Titelseite
  3. Impressum
  4. Inhalt
  5. Vorwort
  6. Abhängigkeit der einzelnen Kapitel
  7. Bezeichnungen
  8. 1 Einleitung
  9. 2 Grundmodelle der Wahrscheinlichkeitstheorie
  10. 3 Elementare Kombinatorik
  11. 4 Bedingte Wahrscheinlichkeiten
  12. 5 Unabhängigkeit
  13. 6 Konstruktion von (unabhängigen) Zufallsvariablen
  14. 7 Charakteristische Funktionen
  15. 8 Drei klassische Grenzwertsätze
  16. 9 Konvergenz von Zufallsvariablen
  17. 10 Unabhängigkeit und Konvergenz
  18. 11 Summen von unabhängigen Zufallsvariablen
  19. 12 Das starke Gesetz der großen Zahlen
  20. 13 Der Zentrale Grenzwertsatz
  21. 14 Bedingte Erwartungen
  22. 15 Charakteristische Funktionen – Anwendungen
  23. 16 Die multivariate Normalverteilung
  24. 17 Unbegrenzt teilbare Verteilungen
  25. 18 Cramérs Theorie der großen Abweichungen
  26. A Anhang
  27. Literatur
  28. Stichwortverzeichnis

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