Wahrscheinlichkeit
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Stochastik: von Abweichungen bis Zufall

  1. 272 Seiten
  2. German
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Stochastik: von Abweichungen bis Zufall

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

Häufig gestellte Fragen

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Information

Inhaltsverzeichnis

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