Stochastik III (Stochastische Prozesse)
Stochastics III (Stochastic Processes)
8 LPSoSeDEwird nicht mehr angeboten
Voraussetzungen
Empfohlen, im Wortlaut
Stochastik I (Wahrscheinlichkeitstheorie)
Inhalte
Markov-Prozesse mit diskreter und stetiger Zeit, Markov-Ketten und deren Klassifizierung, Prozesse mit unabhängigen und stationären Zuwächsen, Poisson-Prozesse, Gauß-Prozesse, Martingale, Anwendungen
Lernziele
Anhand ausgewählter Beispiele aus Natur- und Wirtschaftswissenschaften soll der Student mit grundlegenden Methoden der Modellierung zeitabhängiger zufälliger Ereignisse vertraut gemacht werden und die Grundlagen der Theorie der stochastischen Prozesse sowohl im diskreten als auch im kontinuierlichen Rahmen erlernen.
Prüfungsleistung
mündliche oder schriftliche Prüfung (90 Min.) am Ende des Semesters bzw. Studienleistung
Literatur (1)
- Doub, J.: Stochastic processes, Wiley, 1990 Beyer, O.: Stochastische Prozesse und Modelle, Teubner, 1988 Karlin, S.: A first course in stochastic processes, Academic Press, 1975
Bemerkungen
Für den Inhalt zeichnen verantwortlich: Prof. Dr. H.-U. Küenle / Prof. Dr. W. Freudenberg
Quelle: Modulbeschreibung der BTU · abgerufen 18.10.2026Original