Angewandte Stochastik II

Veranstalter

Dozent
Dr. Claudia Redenbach

Übungsleiter
Malte Spiess

Zeit und Ort

Vorlesung
Dienstag 14-16 Uhr in H20

Übung
Montag 16-18 Uhr in H 45.1 (14-tägig)

Tutorium
Mittwoch 12-13 Uhr in O27/121

Umfang

2 Stunden Vorlesung + 1 Stunde Übung

Voraussetzungen

Höhere Mathematik, Angewandte Stochastik I

Zielgruppe

Studenten von nicht-mathematischen Studiengängen

Inhalt

• Schätzer: Punktschätzung, Intervallschätzung
• Markov-Ketten, Monte-Carlo-Verfahren
• Tests: Standard-Tests, Verteilungs-Tests, Nichtparametrische Tests

Kriterien zur Erlangung des Scheins

Klausur

Teilnahmeberechtigt sind alle Studenten mit 50% oder mehr der Übungspunkte.

Die Klausur fand am 22. Februar statt. Die Wiederholungsklausur fand am 24. April statt.

Hier die Notenskala für beide Klausuren:

weitere Informationen

zur Statistik-Software R:

• Präsentation aus der Vorlesung
• Skript aus der Vorlesung
• R-Skript

Literatur

• H. Bauer
  Wahrscheinlichkeitstheorie
  Verlag De Gruyter, Berlin 1991.

• A. A. Borovkov
  Wahrscheinlichkeitstheorie: eine Einführung
  Birkhäuser, Basel 1976.

• E. Cramer, U. Kamps
  Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Ein Skript für Studierende der Informatik, der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften.
  Springer, 2007.

• H. Dehling, B. Haupt
  Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
  Springer-Verlag, Berlin 2003.

• B. V. Gnedenko
  Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie
  Akademie-Verlag, Berlin, 1991.

• H.-O. Georgii
  Stochastik
  Walter de Gruyter, Berlin, New York 2002.

• C. Hesse
  Angewandte Wahrscheinlichkeitstheorie
  Vieweg-Verlag, Braunschweig 2003.

• J. Jacod und P. Protter
  Probability essentials
  Springer-Verlag, Berlin 2003.

• A.F. Karr
  Probability
  Springer-Verlag, New York 1993.

• U. Krengel
  Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
  Vieweg-Verlag, Braunschweig 2002.

• A.N. Shiryayev
  Probability
  Springer-Verlag, New York 1996.
  (deutsche Übersetzung: Wahrscheinlichkeit.
  Deutscher Verlag der Wissenschaften, Berlin, 1988.)

• J. M. Stoyanov
  Counterexamples in probability
  Wiley & Sons, 1987.

• H. Tijms
  Understanding probability. Chance rules in everyday life.
  Cambridge University Press, 2004.