Stochastik II
Aktuelles
Die Ergebnisse der Nachklausur gibt es hier zusammen mit der Musterlösung.
Der Notenspiegel ist unverändert.
Übungszettel
1. Übungszettel (Abgabe bis Mittwoch, 30. April 2014, 14:00 Uhr)
2. Übungszettel (Abgabe bis Donnerstag, 8. Mai 2014, 14:00 Uhr)
3. Übungszettel (Abgabe bis Donnerstag, 15. Mai 2014, 14:00 Uhr)
4. Übungszettel (Abgabe bis Donnerstag, 22. Mai 2014, 14:00 Uhr)
5. Übungszettel (Abgabe bis Mittwoch, 28. Mai 2014, 14:00 Uhr)
6. Übungszettel (Abgabe bis Donnerstag, 6. Juni 2014, 14:00 Uhr)
Musterlösung zum 6. Übungszettel
7. Übungszettel (Abgabe bis Donnerstag, 13. Juni 2014, 14:00 Uhr)
8. Übungszettel (Abgabe bis Donnerstag, 20. Juni 2014, 14:00 Uhr)
In Aufgabe 3c) hatte sich ein kleiner Fehler eingeschlichen, der nun korrigiert worden ist.
9. Übungszettel (Abgabe bis Donnerstag, 27. Juni 2014, 14:00 Uhr)
- Die Übungszettel werden in Gruppen von 2-3 Studenten bearbeitet und donnerstags spätestens in der Vorlesung abgegeben.
- Pro Übungszettel werden 1-2 Aufgaben korrigiert, wobei vorher nicht festgelegt wird, welche dies sein werden. In der Übung werden dann alle Aufgaben besprochen.
- Für eine erfolgreiche Teilnahme an der Übung benötigen Sie 50% der Punkte aller korrigierten Aufgaben.
Termine
Vorlesung
Zeit | Ort |
Di 12-14 | Arnimallee 6, SR 007/008 |
Do 12-14 | Arnimallee 6, SR 007/008 |
Übung
Zeit | Ort |
Mo 16-18 | Arnimallee 6, SR 007/008 |
Kontakt
Prof. Dr. Carsten Hartmann | Arnimallee 6, Raum 113 E-Mail: chartman@mi.fu-berlin.de Sekretariat: Frau Auth (A6, R 133) |
Ralf Banisch (Assistent) | Arnimallee 6, Raum 116 E-Mail: ralf.banisch@fu-berlin.de |
Allgemeine Informationen
Inhalt
- Grundlagen der Maß- und Integrationstheorie: Lebesgue-Integral, Wahrscheinlichkeitsmaße
- Schwache Konvergenz: charakteristische Funktionen, momenterzeugende Funktionen
- Summen unabhängiger Zufallsvariable: Grenzwertsätze, Anwendungen (Konvergenzraten, große Abweichnungen, Monte-Carlo-Integration)
- Abhängige Zufallsvariable: bedingte Wahrscheinlichkeit, bedingter Erwartungswert, Anwendungen (Markovketten, Stoppzeiten/Wiederkehrzeiten)
- Theorie der Markovketten: Klassifikation, stationäre Verteilung, Ergodentheorie, Spektraltheorie, Anwendung (Markov-Ketten-Monte-Carlo)
- Martingale: Filtrationen, Martingalkonvergenz, Anwendungen (optimales Stoppen, Aktienoptionsbewertungen)
Zielgruppe
Studierende ab dem 4. Semester
Voraussetzungen
Stochastik I, Analysis I und II
Materialien zur Vorlesung
Skript
Ein vorlesungsbegleitendes Skript, gibt es hier (Tippfehler und dergleichen bitte per E-Mail an den Autor melden).
Das Kurzskript "Vorlesung Stochastik II" von Ch. Schütte finden Sie hier.
Weiterführende Literatur
Die genannte Literatur ist teilweise online über das FU-Netz verfügbar (z.B. per VPN, Unibibliotheks-Login oder von den PC-Pools am Fachbereich aus). Darüber gibt es einen umfangreichen Handapparat zur Stochastik in der Fachbereichsbibliothek.
[1] P. Billinglsley. Convergence of Probability Measures. Wiley & Sons, 1999.
[2] P. Brémaud. Markov Chains: Gibbs Fields, Monte Carlo Simulation and Queues, Springer, 1999.
[3] K.L. Chung. Markov Chains with Stationary Transition Probabilities. Springer 1960.
[4] J. Elstrodt. Maß- und Integrationstheorie. Springer, 2011 (online).
[5] A. Klenke. Wahrscheinlichkeitstheorie. Springer, 2013 (online).
[6] D. Meintrup, S. Schäffler. Stochastik. Springer, 2005 (online).
[7] S.R.S. Varadhan. Probability Theory. AMS, 2001.