Wahrscheinlichkeitstheorie

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Wahrscheinlichkeitstheorie"

Transkript

1 Achim Klenke Wahrscheinlichkeitstheorie 3., überarbeitete und ergänzte Auflage ~ Springer Spektrum

2 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen der Maßtheorie. 1.1 Mengensysteme. 1.2 Mengenfunktionen, Fortsetzung von Maßen Messbare Abbildungen Zufallsvariablen Unabhängigkeit Unabhängigkeit von Ereignissen Unabhängigkeit von Zufallsvariablen Kolmogorov'sches 0-1 Gesetz Beispiel: Perkolation Erzeugendenfunktion Definition und Beispiele Poisson-Approximation Verzweigungsprozesse Das Integral Konstruktion und einfache Eigenschaften Monotone Konvergenz und Lemma von Fatou Lebesgue-Integral versus Riemann-Integral Momente und Gesetze der Großen Zahl Momente Schwaches Gesetz der Großen Zahl 110

3 X Inhaltsverzeichnis 5.3 Starkes Gesetz der Großen Zahl Konvergenzrate im starken GGZ Der Poissonprozess Konvergenzsätze Fast-überall- und stochastische Konvergenz Gleichgradige Integrierbarkeit Vertauschung von Integral und Ableitung Lp Räume und Satz von Radon-Nikodym Definitionen Ungleichungen und Satz von Fischer-Riesz Hilberträume Lebesgue'scher Zerlegungssatz Ergänzung: Signierte Maße Ergänzung: Dualräume., Bedingte Erwartungen Elementare bedingte Wahrscheinlichkeiten Bedingte Erwartungen Reguläre Version der bedingten Verteilung Martingale Prozesse, Filtrationen, Stoppzeiten Martingale Diskretes stochastisches Integral Diskreter Martingaldarstellungssatz und CRR Modell Optional Sampling Sätze Doob-Zerlegung und quadratische Variation Optional Sampling und Optional Stopping Gleichgradige Integrierbarkeit und Optional Sampling Martingalkonvergenzsätze und Anwendungen

4 Inhaltsverzeichnis XI 11.1 Die Doob'sche Ungleichung Martingalkonvergenzsätze Beispiel: Verzweigungsprozess Rückwärtsmartingale und Austauschbarkeit Austauschbare Familien von Zufallsvariablen Rückwärtsmartingale Satz von de Finetti Konvergenz von Maßen Wiederholung Topologie Schwache und vage Konvergenz Der Satz von Prohorov Anwendung: Satz von de Finetti - anders angeschaut W-Maße aufprodukträumen Produkträume Endliche Produkte und Übergangskerne Satz von Ionescu-Tulcea und Projektive Familien Markov'sche Halbgruppen Charakteristische Funktion und Zentraler Grenzwertsatz Trennende Funktionenklassen Charakteristische Funktionen: Beispiele Der Levy'sche Stetigkeitssatz Charakteristische Funktion und Momente Der Zentrale Grenzwertsatz MehrdimensionalerZentralerGrenzwertsatz Unbegrenzt teilbare Verteilungen Die Uvy-Khinchin Formel Stabile Verteilungen Markovketten 357

5 XII Inhaltsverzeichnis 17.1 Begriffsbildung und Konstruktion Diskrete Markovketten, Beispiele Diskrete Markovprozesse in stetiger Zeit Diskrete Markovketten, Rekurrenz und Transienz Anwendung: Rekurrenz und Transienz von Irrfahrten Invariante Verteilungen Anwendung: Stochastische Ordnung und Kopplung Konvergenz von Markovketten Periodizität von Markovketten Kopplung und Konvergenzsatz Markovketten Monte Carlo Methode Konvergenzgeschwindigkeit Markovketten und elektrische Netzwerke Harmonische Funktionen Reversible Markovketten Endliche Elektrische Netzwerke, Rekurrenz und Transienz, Netzwerkreduktion Irrfahrt in zufälliger Umgebung Ergodentheorie Begriffsbildung Ergodensätze Beispiele Anwendung: Rekurrenz von Irrfahrten Mischung Entropie Die Brown'sche Bewegung Stetige Modifikationen Konstruktion und Pfadeigenschaften 474

6 Inhaltsverzeichnis XIII 21.3 Starke Markoveigenschaft Ergänzung: FeUer Prozesse Konstruktion durch L2-Approximation Der Raum C([O, (0)) Konvergenz von W-Maßen auf C([O, (0)) Satz von Donsker Pfadweise Konvergenz von Verzweigungsprozessen* OQuadratische Variation und lokale Martingale Gesetz vom iterierten Logarithmus Iterierter Logarithmus für die Brown'sche Bewegung Skorohod'scher Einbettungssatz Satz von Hartman-Wintner Große Abweichungen Satz von eramer Prinzip der großen Abweichungen Satz von Sanov Varadhan'sches Lemma und Freie Energie Der Poisson'sche Punktprozess Zufällige Maße Eigenschaften des Poisson'schen Punktprozesses Die Poisson-Dirichlet-Verteilung* Das Ito-Integral Das lw-integral bezüglich der Brown'schen Bewegung ltö-integral bezüglich Diffusionen Die Itö-Formel Dirichlet-Problem und Brown'sche Bewegung Rekurrenz und Transienz der Brown'schen Bewegung Stochastische Differentialgleichungen Starke Lösungen 597

7 XIV Inhaltsverzeichnis 26.2 Schwache Lösungen und Martingalproblem Eindeutigkeit schwacher Lösungen via Dualität 613 Literatur Notation 631 Glossar englischer Ausdrücke 635 Namensregister 637 Sachregister

Prüfungsfächer: Die Prüfung erstreckt sich auf die folgenden Prüfungsfächer: Maß- und Integrationstheorie Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik

Prüfungsfächer: Die Prüfung erstreckt sich auf die folgenden Prüfungsfächer: Maß- und Integrationstheorie Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik B Zulassungsprüfung in Stochastik Zielsetzung: Durch die Zulassungsprüfung in Stochastik soll der Nachweis geführt werden, dass die Bewerber über solide Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und

Mehr

Mastersequenz Wahrscheinlichkeitstheorie Beginn SS 2017

Mastersequenz Wahrscheinlichkeitstheorie Beginn SS 2017 Beginn SS 2017 SS 2017 WS 2017/18 SS 2018 Ende SS 2018 WS 2018/19 begleitend, freiwillig VL Wahrscheinlichkeitstheorie I VL Wahrscheinlichkeitstheorie II / Stochastische Analysis VL Wahrscheinlichkeitstheorie

Mehr

Stochastik für Informatiker

Stochastik für Informatiker Statistik und ihre Anwendungen Stochastik für Informatiker Bearbeitet von Lutz Dumbgen 1. Auflage 2003. Taschenbuch. XII, 267 S. Paperback ISBN 978 3 540 00061 7 Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm Gewicht:

Mehr

Stochastische Prozesse

Stochastische Prozesse Gerold Alsmeyer Stochastische Prozesse Band 1: Diskrete Markov-Ketten und Martingale 22. Mai 2012 Skriptum Inhaltsverzeichnis Teil I Markov-Ketten auf abzählbaren Zustandsräumen 1 Markov-Ketten: Theoretische

Mehr

Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung

Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung Johann Pfanzagl Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung 2., überarbeitete und erweiterte Auflage W DE G Walter de Gruyter Berlin New York 1991 Inhaltsverzeichnis 1. Zufallsexperimente und Wahrscheinlichkeit

Mehr

Kapitel I a-algebren und Boreische. 1. Das Inhaltsproblem und das Maßproblem

Kapitel I a-algebren und Boreische. 1. Das Inhaltsproblem und das Maßproblem Kapitel I a-algebren und Boreische Mengen 1. Das Inhaltsproblem und das Maßproblem 2. Bezeichnungen und mengentheoretische Grundlag 1. Bezeichnungen 2. Limes superior und Limes inferior 3. Ringe, Algebren,

Mehr

Maß- und Integrationstheorie

Maß- und Integrationstheorie Jürgen Elstrodt Maß- und Integrationstheorie Sechste, korrigierte Auflage ö Springer Inhaltsverzeichnis Kapitel I. o-algebren und Boreische Mengen 1 1. Das Inhaltsproblem und das Maßproblem 1 2. Bezeichnungen

Mehr

Maß- und IntegraÖSR? theorie

Maß- und IntegraÖSR? theorie Jürgen Elstrodt Maß- und IntegraÖSR? theorie J il Springer Inhaltsverzeichnis Kapitel I. a-algebren und Boreische Mengen 1. Das Inhaltsproblem und das Maßproblem 2. Bezeichnungen und mengentheoretische

Mehr

3 Markov-Eigenschaft der Brownschen Bewegung

3 Markov-Eigenschaft der Brownschen Bewegung Man verifiziert 2.) für P n = Q n, und somit gilt: jede Teilfolge von (P n ) n N besitzt eine konvergente Teilfolge. Betrachte nun die endlich-dimensionalen Randverteilungen der Maße P n. Dazu sei π t1,...,t

Mehr

Maß- und Integrationstheorie

Maß- und Integrationstheorie Jürgen Elstrodt Maß- und Integrationstheorie Sechste, korrigierte Auflage Springer Inhaltsverzeichnis Kapitel I. a-algebren und Boreische Mengen 1 1. Das Inhaltsproblem und das Maßproblem 1 2. Bezeichnungen

Mehr

Grundstudium Mathematik. Analysis III. Bearbeitet von Herbert Amann, Joachim Escher

Grundstudium Mathematik. Analysis III. Bearbeitet von Herbert Amann, Joachim Escher Grundstudium Mathematik Analysis III Bearbeitet von Herbert Amann, Joachim Escher Neuausgabe 2008. Taschenbuch. xii, 480 S. Paperback ISBN 978 3 7643 8883 6 Format (B x L): 17 x 24 cm Gewicht: 960 g Weitere

Mehr

Brownsche Bewegung: Eine Einführung

Brownsche Bewegung: Eine Einführung Brownsche Bewegung: Eine Einführung Batu Güneysu Institut für Mathematik Humboldt-Universität zu Berlin Greifswald, 18.04.2018 Batu Güneysu Brownsche Bewegung: Eine Einführung 1 / 14 Wir fixieren m N und

Mehr

Stochastik I. Vorlesungsmitschrift

Stochastik I. Vorlesungsmitschrift Stochastik I Vorlesungsmitschrift Ulrich Horst Institut für Mathematik Humboldt-Universität zu Berlin Inhaltsverzeichnis 1 Grundbegriffe 1 1.1 Wahrscheinlichkeitsräume..................................

Mehr

Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastische Prozesse, Stochastische Integration und Finanzmathematik

Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastische Prozesse, Stochastische Integration und Finanzmathematik Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastische Prozesse, Stochastische Integration und Finanzmathematik von Peter Pfaffelhuber Version: 21. Oktober 214 2 WARNUNG: Dieses Skript enthält noch viele Fehler. Es

Mehr

Portfoliotheorie, Risikomanagenient und die Bewertung von Derivaten

Portfoliotheorie, Risikomanagenient und die Bewertung von Derivaten Jürgen Kremer Portfoliotheorie, Risikomanagenient und die Bewertung von Derivaten Zweite, vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage 45J Springer Inhaltsverzeichnis Teill Ein-Perioden- Wertpapiermärkte

Mehr

Stochastik-Praktikum

Stochastik-Praktikum Stochastik-Praktikum Simulation stochastischer Prozesse Peter Frentrup Humboldt-Universität zu Berlin 27. November 2017 (Humboldt-Universität zu Berlin) Zufallszahlen und Monte Carlo 27. November 2017

Mehr

Lebesgue-Integral und L p -Räume

Lebesgue-Integral und L p -Räume Lebesgue-Integral und L p -Räume Seminar Integraltransformationen, WS 2012/13 1 Treppenfunktionen Grundlage jedes Integralbegriffs ist das geometrisch definierte Integral von Treppenfunktionen. Für A R

Mehr

Übungen zu bedingten Erwartungswerten. Tutorium Stochastische Prozesse 13. Dezember 2016

Übungen zu bedingten Erwartungswerten. Tutorium Stochastische Prozesse 13. Dezember 2016 Übungen zu bedingten Erwartungswerten Tutorium Stochastische Prozesse 13. Dezember 2016 Bedingter Erwartungswert Definition Sei X eine reellwertige Zufallsvariable auf (Ω, A, P), so dass E[ X ]

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Karl Mosler Friedrich Schmid Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Vierte, verbesserte Auflage Springer Inhaltsverzeichnis 0 Einführung 1 1 Zufalls Vorgänge und Wahrscheinlichkeiten 5 1.1

Mehr

Stochastische Prozesse

Stochastische Prozesse Stochastische Prozesse Prof. Dr. H.R. Lerche Abteilung für Mathematische Stochastik Universität Freiburg März 2014 Inhaltsverzeichnis 1 Martingale 1 1.1 Definitionen und Eigenschaften..........................

Mehr

Stochastische Analysis

Stochastische Analysis Stochastische Analysis Vorlesung SS 22 Jürgen Dippon Mathematisches Institut A Universität Stuttgart Homepage der Vorlesung: www.mathematik.uni-stuttgart.de/matha/lst3/dippon/sa Version vom 17. Juni 23

Mehr

Vorlesungsskript: Martingale

Vorlesungsskript: Martingale Vorlesungsskript: Martingale von Steffen Dereich Fachbereich Mathematik und Informatik Philipps-Universität Marburg Version vom 25. Februar 2010 Inhaltsverzeichnis 4 Martingale 2 4.1 Einführung.......................................

Mehr

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie von Boris Wladimirowitsch Gnedenko In deutscher Sprache herausgegeben von Hans-Joachim Roßberg Mit einem Anhang des Herausgebers über positiv definite Verteilungsdichten

Mehr

I. Zahlen, Rechenregeln & Kombinatorik

I. Zahlen, Rechenregeln & Kombinatorik XIV. Wiederholung Seite 1 I. Zahlen, Rechenregeln & Kombinatorik 1 Zahlentypen 2 Rechenregeln Brüche, Wurzeln & Potenzen, Logarithmen 3 Prozentrechnung 4 Kombinatorik Möglichkeiten, k Elemente anzuordnen

Mehr

Brownsche Bewegung. Satz von Donsker. Bernd Barth Universität Ulm

Brownsche Bewegung. Satz von Donsker. Bernd Barth Universität Ulm Brownsche Bewegung Satz von Donsker Bernd Barth Universität Ulm 31.05.2010 Page 2 Brownsche Bewegung 31.05.2010 Inhalt Einführung Straffheit Konvergenz Konstruktion einer zufälligen Funktion Brownsche

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Teil I

Inhaltsverzeichnis. Teil I Inhaltsverzeichnis Teil I Ein-Perioden-Wertpapiermärkte 3 1.1 Ein-Perioden-Modelle 4 1.2 Portfolios 7 1.3 Optionen und Forward-Kontrakte 9 1.3.1 Optionen 10 1.3.2 Forward-Kontrakte 12 1.4 Die Bewertung

Mehr

EINFÜHRUNG IN DIE HÖHERE MATHEMATIK

EINFÜHRUNG IN DIE HÖHERE MATHEMATIK * v. MANGOLDT/KNOPP EINFÜHRUNG IN DIE HÖHERE MATHEMATIK FÜR STUDIERENDE UND ZUM SELBSTSTUDIUM VIERTER BAND MENGENLEHRE LEBESGUESCHES MASS UND INTEGRAL TOPOLOGISCHE RÄUME VEKTORRÄUME FUNKTIONALANALYSIS

Mehr

Konrad Königsberger. Analysis 1. Fünfte, neu bearbeitete Auflage mit 161 Abbildungen und 250 Aufgaben samt ausgearbeiteten Lösungen.

Konrad Königsberger. Analysis 1. Fünfte, neu bearbeitete Auflage mit 161 Abbildungen und 250 Aufgaben samt ausgearbeiteten Lösungen. Konrad Königsberger Analysis 1 Fünfte, neu bearbeitete Auflage mit 161 Abbildungen und 250 Aufgaben samt ausgearbeiteten Lösungen Springer Inhaltsverzeichnis J 1 Natürliche Zahlen und vollständige Induktion

Mehr

Wahrscheinlichkeitstheorie 2 & 3. Prof. Dr. Barbara Gentz mitgeschrieben von Arthur Sinulis 30. Januar 2015

Wahrscheinlichkeitstheorie 2 & 3. Prof. Dr. Barbara Gentz mitgeschrieben von Arthur Sinulis 30. Januar 2015 Wahrscheinlichkeitstheorie 2 & 3 Prof. Dr. Barbara Gentz mitgeschrieben von Arthur Sinulis 3. Januar 215 Inhaltsverzeichnis. Bedingte Erwartungswerte 4 1. Martingale, Stoppzeiten und Filtrierungen 9 1.1.

Mehr

7. Die Brownsche Bewegung

7. Die Brownsche Bewegung 7. DIE BROWNSCHE BEWEGUNG 7 5 5 50 00 50 200 250 0 5 20 Abbildung 7.: Pfad einer Brownschen Bewegung 7. Die Brownsche Bewegung Definition 7.. Ein cadlag stochastischer Prozess {W t } mit W 0 = 0, unabhängigen

Mehr

Skriptbausteine zur Vorlesung Maßtheorie

Skriptbausteine zur Vorlesung Maßtheorie Skriptbausteine zur Vorlesung Maßtheorie Vorlesender: Prof. Dr. Bernd Hofmann Der folgende Text soll die Nacharbeit der Vorlesung erleichtern und dabei an Definitionen, Sätze und Beispiele erinnern. Das

Mehr

Stichwortverzeichnis. Chi-Quadrat-Verteilung 183, 186, 189, 202 ff., 207 ff., 211 Testen von Zufallszahlen 294 Cărtărescu, Mircea 319

Stichwortverzeichnis. Chi-Quadrat-Verteilung 183, 186, 189, 202 ff., 207 ff., 211 Testen von Zufallszahlen 294 Cărtărescu, Mircea 319 Stichwortverzeichnis A Ableitung partielle 230 absolute Häufigkeit 47 Abweichungen systematische 38, 216, 219 zufällige 216, 218, 220, 222 Algorithmus average case 303 Las Vegas 300 Monte Carlo 300 randomisierter

Mehr

I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen...

I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen... Inhaltsverzeichnis I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume......................... 1 2 Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit........... 7 3 Reellwertige Zufallsvariablen........................

Mehr

Elementare Stochastik

Elementare Stochastik Mathematik Primarstufe und Sekundarstufe I + II Elementare Stochastik Mathematische Grundlagen und didaktische Konzepte Bearbeitet von Herbert Kütting, Martin J. Sauer, Friedhelm Padberg 3. Aufl. 2011.

Mehr

Kapitel 6 Martingale

Kapitel 6 Martingale Kapitel 6 Martingale Martingale spielen eine große Rolle in der Finanzmathematik, und sind zudem ein wichtiges Hilfsmittel für die statistische Inferenz stochastischer Prozesse, insbesondere auch für Zählprozesse

Mehr

I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen...

I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen... Inhaltsverzeichnis I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume......................... 1 2 Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit........... 7 3 Reellwertige Zufallsvariablen........................

Mehr

Stochastische Analysis

Stochastische Analysis Stochastische Analysis Martin Keller-Ressel 23. März 215 Inhaltsverzeichnis 1 Stochastische Prozesse in stetiger Zeit 1 1.1 Grundlagen.................................. 1 1.2 Gleichheit von stochastischen

Mehr

Stochastische Analysis

Stochastische Analysis Stochastische Analysis SS1 von Steffen Dereich Fachbereich Mathematik und Informatik Philipps-Universität Marburg Version vom 6. Mai 21 Inhaltsverzeichnis 1 Motivation / Einführung 4 1.1 Motivation anhand

Mehr

Brownsche Bewegung. M. Gruber. 20. März 2015, Rev.1. Zusammenfassung

Brownsche Bewegung. M. Gruber. 20. März 2015, Rev.1. Zusammenfassung Brownsche Bewegung M. Gruber 20. März 2015, Rev.1 Zusammenfassung Stochastische Prozesse, Pfade; Definition der Brownschen Bewegung; Eigenschaften der Brownschen Bewegung: Kovarianz, Stationarität, Selbstähnlichkeit;

Mehr

1.1.1 Ergebnismengen Wahrscheinlichkeiten Formale Definition der Wahrscheinlichkeit Laplace-Experimente...

1.1.1 Ergebnismengen Wahrscheinlichkeiten Formale Definition der Wahrscheinlichkeit Laplace-Experimente... Inhaltsverzeichnis 0 Einführung 1 1 Zufallsvorgänge und Wahrscheinlichkeiten 5 1.1 Zufallsvorgänge.......................... 5 1.1.1 Ergebnismengen..................... 6 1.1.2 Ereignisse und ihre Verknüpfung............

Mehr

Terminologie Stochastischer Prozesse

Terminologie Stochastischer Prozesse Terminologie Stochastischer Prozesse Nikolai Nowaczyk 2014-03-31 Dieses Script ist die Ausarbeitung zum einem Vortrag, gehalten im Seminar zur Wahrscheinlichkeitstheorie im SS 14 an der Uni Regensburg.

Mehr

Maximale Generatoren Integral Stochastischer Ordnungen - Fortsetzung Eigenschaften von stochastischen Ordnungen Kleine Generatoren

Maximale Generatoren Integral Stochastischer Ordnungen - Fortsetzung Eigenschaften von stochastischen Ordnungen Kleine Generatoren Universität Hamburg Fachbereich Mathematik Schwerpunkt Mathematische Statistik und Stochastische Prozesse Bundesstr. 55 D-20146 Hamburg Maximale Generatoren Integral Stochastischer Ordnungen - Fortsetzung

Mehr

Ereignisdiskrete Systeme

Ereignisdiskrete Systeme 2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. Ereignisdiskrete Systeme Modellierung und Analyse dynamischer Systeme

Mehr

Brownsche Bewegung. M. Gruber SS 2016, KW 11. Zusammenfassung

Brownsche Bewegung. M. Gruber SS 2016, KW 11. Zusammenfassung Brownsche Bewegung M. Gruber SS 2016, KW 11 Zusammenfassung Stochastische Prozesse, Pfade; Definition der Brownschen Bewegung; Eigenschaften der Brownschen Bewegung: Kovarianz, Stationarität, Selbstähnlichkeit;

Mehr

Lehrstuhl IV Stochastik & Analysis. Stochastik II. Wahrscheinlichkeitstheorie I. Skriptum nach einer Vorlesung von Hans-Peter Scheffler

Lehrstuhl IV Stochastik & Analysis. Stochastik II. Wahrscheinlichkeitstheorie I. Skriptum nach einer Vorlesung von Hans-Peter Scheffler Fachschaft Mathematik Uni Dortmund Lehrstuhl IV Stochastik & Analysis Stochastik II Wahrscheinlichkeitstheorie I Skriptum nach einer Vorlesung von Hans-Peter Scheffler Letzte Änderung: 26. November 2002

Mehr

2 Brownsche Bewegung. Wahrscheinlichkeitstheorie III. 2.1 Der Wienerraum. Teil 2 - korrigierte Fassung

2 Brownsche Bewegung. Wahrscheinlichkeitstheorie III. 2.1 Der Wienerraum. Teil 2 - korrigierte Fassung 27 Wahrscheinlichkeitstheorie III Teil 2 - korrigierte Fassung 2 Brownsche Bewegung Wir haben die Brownsche Bewegung bereits als Grenzwert reskalierter Irrfahrten in der VL WTH II kennengelernt (siehe

Mehr

Stochastische Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeiten

Stochastische Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeiten Kapitel 2 Stochastische Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeiten 2.1 Stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen Gegeben sei ein W-Raum (Ω, C, P. Der Begriff der stochastischen Unabhängigkeit von

Mehr

7.2 Theoretische Kennwerte

7.2 Theoretische Kennwerte 7.2 Theoretische Kennwerte Theoretische Varianz und Standardabweichung Definition und Notation Verschiebungsformel für die theoretische Varianz 391 7.2 Theoretische Kennwerte Interpretation der theoretischen

Mehr

1 Bedingte Erwartungswerte

1 Bedingte Erwartungswerte Die folgenden Regeln sind das alltägliche Handwerkszeug für den Umgang mit bedingten Erwartungen und werden in diesem Abschnitt, allerdings ohne Beweise, zitiert. Es ist durchaus eine lohnenswerte Übung,

Mehr

Statistik für Bachelorund Masterstudenten

Statistik für Bachelorund Masterstudenten Walter Zucchini Andreas Schlegel Oleg Nenadic Stefan Sperlich Statistik für Bachelorund Masterstudenten Eine Einführung für Wirtschaftsund Sozialwissenschaftler 4y Springer 1 Der Zufall in unserer Welt

Mehr

Einführung in die Statistik

Einführung in die Statistik Einführung in die Statistik Analyse und Modellierung von Daten Von Prof. Dr. Rainer Schlittgen 4., überarbeitete und erweiterte Auflage Fachbereich Materialwissenschaft! der Techn. Hochschule Darmstadt

Mehr

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik Definitionen und Sätze Prof. Dr. Christoph Karg Studiengang Informatik Hochschule Aalen Sommersemester 2018 2.5.2018 Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume Diskreter

Mehr

Der Satz von Cramér (1938) Ausarbeitung zu einem Vortrag im Seminar Große Abweichungen am Maren Urner

Der Satz von Cramér (1938) Ausarbeitung zu einem Vortrag im Seminar Große Abweichungen am Maren Urner Der Satz von Cramér (1938) Ausarbeitung zu einem Vortrag im Seminar Große Abweichungen am 04.12.2010 Maren Urner In diesem Vortrag soll der Satz von Cramér als ein Prinzip großer Abweichungen (LDP) vorgestellt

Mehr

Erwartungswert als Integral

Erwartungswert als Integral Erwartungswert als Integral Anton Klimovsky Gemischte ZVen, allgemeine ZVen, Erwartungswert für allgemeine ZVen, Lebesgue-Integral bzgl. WMaß, Eigenschaften des Integrals, Lebesgue-Maß, Lebesgue-Integral

Mehr

Zusammenfassung der Lebesgue-Integrationstheorie

Zusammenfassung der Lebesgue-Integrationstheorie Zusammenfassung der Lebesgue-Integrationstheorie Das Lebesguesche Integral verallgemeinert das Riemannsche Integral. Seine Vorteile liegen für unsere Anwendungen vor allem bei den wichtigen Konvergenzsätzen,

Mehr

Vorlesung im SoSe 2010 Stochastische Analysis & Zeitstetige Finanzmathematik

Vorlesung im SoSe 2010 Stochastische Analysis & Zeitstetige Finanzmathematik Univ. Leipzig Mathematisches Institut Vertretung Professur Stochastische Prozesse Max v. Renesse email: mrenesse@math.tu-berlin.de Vorlesung im SoSe 2010 Stochastische Analysis & Zeitstetige Finanzmathematik

Mehr

Angewandte Stochastik

Angewandte Stochastik Angewandte Stochastik Dr. C.J. Luchsinger 13 Allgemeine Theorie zu Markov-Prozessen (stetige Zeit, diskreter Zustandsraum) Literatur Kapitel 13 * Grimmett & Stirzaker: Kapitel 6.9 Wie am Schluss von Kapitel

Mehr

Mathematische Ergänzungen zur Einführung in die Physik. Dritte, überarbeitete und ergänzte Auflage. H. J. Korsch

Mathematische Ergänzungen zur Einführung in die Physik. Dritte, überarbeitete und ergänzte Auflage. H. J. Korsch Mathematische Ergänzungen zur Einführung in die Physik Dritte, überarbeitete und ergänzte Auflage H. J. Korsch Fachbereich Physik, Universität Kaiserslautern 3. Februar 2004 ULB Darmstadt iiniiiiiiiiiiiii

Mehr

Scheinklausur zur Vorlesung Stochastik II

Scheinklausur zur Vorlesung Stochastik II Institut für Mathematische Stochastik WS 2007/2008 Universität Karlsruhe 25. 02. 2008 Dr. B. Klar Scheinklausur zur Vorlesung Stochastik II Muster-Lösung Dauer: 90 Minuten Name: Vorname: Matrikelnummer:

Mehr

GRUNDZUGE DER MATHEMATIK

GRUNDZUGE DER MATHEMATIK . * % GRUNDZUGE DER MATHEMATIK FÜR LEHRER AN GYMNASIEN SOWIE FÜR MATHEMATIKER IN INDUSTRIE UND WIRTSCHAFT BAND III ANALYSIS Mit zahlreichen Abbildungen 2., durchgesehene Auflage GÖTTINGEN VANDENHOECK &

Mehr

Darstellungssatz von Riesz in vollständig regulären Räumen. Carina Pöll Wintersemester 2012

Darstellungssatz von Riesz in vollständig regulären Räumen. Carina Pöll Wintersemester 2012 Darstellungssatz von Riesz in vollständig regulären Räumen Carina Pöll 0726726 Wintersemester 2012 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Definitionen und Resultate aus der Topologie 1 3 Der Darstellungssatz

Mehr

Philipp Sibbertsen Hartmut Lehne. Statistik. Einführung für Wirtschafts- und. Sozialwissenschaftler. 2., überarbeitete Auflage. 4^ Springer Gabler

Philipp Sibbertsen Hartmut Lehne. Statistik. Einführung für Wirtschafts- und. Sozialwissenschaftler. 2., überarbeitete Auflage. 4^ Springer Gabler Philipp Sibbertsen Hartmut Lehne Statistik Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler 2., überarbeitete Auflage 4^ Springer Gabler Inhaltsverzeichnis Teil I Deskriptive Statistik 1 Einführung

Mehr

Schwache Konvergenz von Wahrscheinlichkeitsmaßen

Schwache Konvergenz von Wahrscheinlichkeitsmaßen Schwache Konvergenz von Wahrscheinlichkeitsmaßen 6. Juli 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Definition 2 3 Lindeberg-Bedingung Interpretation Definition Motivation (Konvergenz von Wahrscheinlichkeitsmaßen) Sind

Mehr

Brownsche Bewegung. M. Gruber. 19. März Zusammenfassung

Brownsche Bewegung. M. Gruber. 19. März Zusammenfassung Brownsche Bewegung M. Gruber 19. März 2014 Zusammenfassung Stochastische Prozesse, Pfade; Brownsche Bewegung; Eigenschaften der Brownschen Bewegung: Kovarianz, Stationarität, Selbstähnlichkeit, quadratische

Mehr

Eindimensionale Stochastische Differentialgleichungen Mit Verallgemeinerter Drift Bzgl. Stetiger Lokaler Martingale DISSERTATION

Eindimensionale Stochastische Differentialgleichungen Mit Verallgemeinerter Drift Bzgl. Stetiger Lokaler Martingale DISSERTATION Eindimensionale Stochastische Differentialgleichungen Mit Verallgemeinerter Drift Bzgl. Stetiger Lokaler Martingale DISSERTATION zur Erlangung des akademischen Grades doctor rerum naturalium (Dr. rer.

Mehr

I Finite Modelle 17 1 Endliche Wahrscheinlichkeitsräume und einfache Zufallsvariablen

I Finite Modelle 17 1 Endliche Wahrscheinlichkeitsräume und einfache Zufallsvariablen Vorwort Inhaltsübersicht vii ix 0 Prolog: Zufall und Wahrscheinlichkeit........ 1 0.1 Beispiele für Zufallsexperimente......... 2 0.2 Mathematische Modelle für Zufallsexperimente... 3 0.3 Beispiele für

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 2 Portfoliotheorie Rendite und Risiko Die erwartete Rendite... 74

Inhaltsverzeichnis. 2 Portfoliotheorie Rendite und Risiko Die erwartete Rendite... 74 1 Ein-Perioden-Wertpapiermärkte........................... 1 1.1 Portfolios............................................... 5 1.2 Optionen und Forward-Kontrakte......................... 8 1.2.1 Optionen.........................................

Mehr

Merkblatt zur Funktionalanalysis

Merkblatt zur Funktionalanalysis Merkblatt zur Funktionalanalysis Literatur: Hackbusch, W.: Theorie und Numerik elliptischer Differentialgleichungen. Teubner, 986. Knabner, P., Angermann, L.: Numerik partieller Differentialgleichungen.

Mehr

Differentialgleichungen der Geometrie und der Physik

Differentialgleichungen der Geometrie und der Physik Friedrich Sauvigny Partie I le Differentialgleichungen der Geometrie und der Physik Grundlagen und Integraldarstellungen Unter Berücksichtigung der Vorlesungen von E. Heinz Springer Inhaltsverzeichnis

Mehr

Normierte Algebren. von M. A. Neumark. Mit 3 Abbildungen

Normierte Algebren. von M. A. Neumark. Mit 3 Abbildungen Normierte Algebren von M. A. Neumark Mit 3 Abbildungen VEB Deutscher Verlag der Wissenschaften Berlin 1990 Inhalt I. Elemente der Topologie und der Funktionalanalysis 1. Lineare Räume 19 1. Definition

Mehr

Satz 2.8.3: Sei Q eine Intensitätsmatrix. Dann hat die

Satz 2.8.3: Sei Q eine Intensitätsmatrix. Dann hat die Satz 2.8.3: Sei Q eine Intensitätsmatrix. Dann hat die Rückwärtsgleichung P (t) = QP (t), P (0) = E eine minimale nicht negative Lösung (P (t) : t 0). Die Lösung bildet eine Matrix Halbgruppe, d.h. P (s)p

Mehr

7 Der Satz von Girsanov

7 Der Satz von Girsanov 7 Der Satz von Girsanov Der Satz von Girsanov wird uns eine neue Perspektive auf die Rolle des Drifts liefern. Die Prozesse Brownsche Bewegung B t, Brownsche Bewegung mit Drift X t = B t + µt haben wir

Mehr

Zufallsvariable, Verteilung, Verteilungsfunktion

Zufallsvariable, Verteilung, Verteilungsfunktion Kapitel 5 Zufallsvariable, Verteilung, Verteilungsfunktion 5.1 Zufallsvariable Sei (Ω, A, P ) ein beliebiger Wahrscheinlichkeitsraum. Häufig interessiert nicht ω selbst, sondern eine Kennzahl X(ω), d.h.

Mehr

I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen...

I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit Reellwertige Zufallsvariablen... Inhaltsverzeichnis I Grundbegriffe 1 1 Wahrscheinlichkeitsräume......................... 1 2 Bedingte Wahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit........... 7 3 Reellwertige Zufallsvariablen........................

Mehr

2 Brownsche Bewegung. Wahrscheinlichkeitstheorie III Teil Der Wienerraum

2 Brownsche Bewegung. Wahrscheinlichkeitstheorie III Teil Der Wienerraum 8 Wahrscheinlichkeitstheorie III Teil 3 Brownsche Bewegung Wir haben die Brownsche Bewegung bereits als Grenzwert reskalierter Irrfahrten in der VL WTH II kennengelernt siehe dazu Abschnitt 5.. In diesem

Mehr

Stochastische Analysis

Stochastische Analysis PD Dr. Jürgen Dippon, Universität Stuttgart Stochastische Analysis Stuttgart, Wintersemester 211/212 Version: 15. Februar 212 Für Hinweise auf Druckfehler und Kommentare jeder Art bin ich dankbar. 1 Viel

Mehr

WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE I und II. Vorlesungsskript

WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE I und II. Vorlesungsskript WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE I und II Wolfgang König Vorlesungsskript Universität Leipzig Sommersemester 2005 und Wintersemester 2005/06 überarbeitet im Wintersemester 2008/09 2 Version vom 4. Februar 2009

Mehr

Euler-Approximation. Leonie van de Sandt. TU Dortmund Prof. Dr. Christine Müller. 5. Juni 2012

Euler-Approximation. Leonie van de Sandt. TU Dortmund Prof. Dr. Christine Müller. 5. Juni 2012 Euler-Approximation Leonie van de Sandt TU Dortmund Prof. Dr. Christine Müller 5. Juni 2012 Leonie van de Sandt (TU Dortmund) Euler-Approximation 5. Juni 2012 1 / 26 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung Leonie

Mehr

4.8.1 Shortley Weller-Approximation Interpolation in randnahen Punkten... 81

4.8.1 Shortley Weller-Approximation Interpolation in randnahen Punkten... 81 Inhaltsverzeichnis 1 Partielle Differentialgleichungen und ihre Typeneinteilung... 1 1.1 Beispiele... 1 1.2 Typeneinteilungen bei Gleichungen zweiter Ordnung.................. 5 1.3 Typeneinteilungen bei

Mehr

Klausur,,Einführung in die W theorie

Klausur,,Einführung in die W theorie Institut für angewandte Mathematik Wintersemester 017/18 Andreas Eberle, Maximilian Fels Klausur,,Einführung in die W theorie Bitte diese Felder in Druckschrift ausfüllen Name: Matrikelnr.: Vorname: Studiengang:

Mehr

Einführung in die Statistik

Einführung in die Statistik Einführung in die Statistik Analyse und Modellierung von Daten von Prof. Dr. Rainer Schlittgen Universität Hamburg 12., korrigierte Auflage Oldenbourg Verlag München Inhaltsverzeichnis 1 Statistische Daten

Mehr

Mathematik für Informatik und Biolnformatik

Mathematik für Informatik und Biolnformatik M.P.H. Wolff P. Hauck W. Küchlin Mathematik für Informatik und Biolnformatik Springer Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung und Überblick... 1 1.1 Ziele und Entstehung des Buchs... 1 1.2 Wozu dient die Mathematik

Mehr

Stochastische Analysis. Karl-Theodor Sturm

Stochastische Analysis. Karl-Theodor Sturm Stochastische Analysis Karl-Theodor Sturm Literatur: I. Karatzas, S. Shreve: Brownian Motion and Stochastic Calculus. 2nd ed. Springer 91 D. Revuz, M. Yor: Continuous Martingales and Brownian Motion,

Mehr

Lineare. Funktionalanalysis. Hans Wilhelm Alt. Eine anwendungsorientierte Einführung. Zweite, verbesserte Auflage mit 19 Abbildungen

Lineare. Funktionalanalysis. Hans Wilhelm Alt. Eine anwendungsorientierte Einführung. Zweite, verbesserte Auflage mit 19 Abbildungen Springer-Lehrbuch Hans Wilhelm Alt Lineare Funktionalanalysis Eine anwendungsorientierte Einführung Zweite, verbesserte Auflage mit 19 Abbildungen Springer-Verlag Berlin Heidelberg GmbH Prof. Dr. Hans

Mehr

Gesetz der großen Zahlen

Gesetz der großen Zahlen Gesetz der großen Zahlen Marie Reichstein Technische Universität Wien 19. Jänner 2012 Übersicht Geschichte Fragestellung schwaches Gesetz der großen Zahlen starkes Gesetz der großen Zahlen Null-Eins-Gesetze

Mehr

8. Formelsammlung. Pr[ ] = 0. 0 Pr[A] 1. Pr[Ā] = 1 Pr[A] A B = Pr[A] Pr[B] DWT 8.1 Gesetze zum Rechnen mit Ereignissen 203/467 Ernst W.

8. Formelsammlung. Pr[ ] = 0. 0 Pr[A] 1. Pr[Ā] = 1 Pr[A] A B = Pr[A] Pr[B] DWT 8.1 Gesetze zum Rechnen mit Ereignissen 203/467 Ernst W. 8. Formelsammlung 8.1 Gesetze zum Rechnen mit Ereignissen Im Folgenden seien A und B, sowie A 1,..., A n Ereignisse. Die Notation A B steht für A B und zugleich A B = (disjunkte Vereinigung). A 1... A

Mehr

Reelle Zufallsvariablen

Reelle Zufallsvariablen Kapitel 3 eelle Zufallsvariablen 3. Verteilungsfunktionen esultat aus der Maßtheorie: Zwischen der Menge aller W-Maße auf B, nennen wir sie W B ), und der Menge aller Verteilungsfunktionen auf, nennen

Mehr

Ereignisdiskrete Systeme

Ereignisdiskrete Systeme Ereignisdiskrete Systeme Modellierung und Analyse dynamischer Systeme mit Automaten, Markovketten und Petrinetzen von Jan Lunze Mit 340 Abbildungen, 80 Anwendungsbeispielen und 110 Übungsaufgaben Oldenbourg

Mehr

Stochastische Prozesse

Stochastische Prozesse Ingo Bürk Skript vom Wintersemester 2011/2012 Stochastische Prozesse Mathematics, rightly viewed, possesses not only truth, but supreme beauty. Bertrand Russell Universität Stuttgart 2011 Dieses Skript

Mehr

1. Übungsblatt zu Stochastische Prozesse

1. Übungsblatt zu Stochastische Prozesse 1. Übungsblatt zu Stochastische Prozesse Aufgabe 1: Es sei (X n ) n N0 ein stochastischer Prozess mit abzählbarem Zustandsraum E. Man zeige: (X n ) n N0 ist genau dann eine Markov-Kette, wenn für alle

Mehr

Reelle Funktionen und Funktionalanalysis

Reelle Funktionen und Funktionalanalysis Reelle Funktionen und Funktionalanalysis von A. N. Kolmogorov und S. V. Foniin Mit 24 Abbildungen VEB Deutscher Verlag der Wissenschaften Berlin 1975 Inhalt 1. Elemente der Mengenlehre 1.1. Der Begriff

Mehr

Stochastische Prozesse

Stochastische Prozesse INSTITUT FÜR STOCHASTIK SS 29 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Blatt 6 Priv.-Doz. Dr. D. Kadelka Dipl.-Math. W. Lao Übungen zur Vorlesung Stochastische Prozesse Musterlösungen Aufgabe 27: Sei X eine R + -wertige

Mehr

Abgabetermin: 5. Mai 2017, Uhr

Abgabetermin: 5. Mai 2017, Uhr Übungsblatt Nr. 1 26. April 2017 1. Sei F k, k K, eine Familie von σ-algebren, wobei K eine beliebige Menge ist. Zeigen Sie, daß F d = k K F k ebenfalls eine σ-algebra ist! Beweisen Sie, daß die Vereinigung

Mehr

Stochastische Prozesse Gliederung zur Vorlesung im Sommersemester 2006

Stochastische Prozesse Gliederung zur Vorlesung im Sommersemester 2006 Stochastische Prozesse Gliederung zur Vorlesung im Sommersemester 26 Markus Reiß Universität Heidelberg reiss@statlab.uni-heidelberg.de VORLÄUFIGE FASSUNG: 28. Juli 26 Inhaltsverzeichnis 1 Der Poissonprozess

Mehr

3. MARTINGALE 47. 1I Ai = IIE[X1I Ai ] = i=1. i=1

3. MARTINGALE 47. 1I Ai = IIE[X1I Ai ] = i=1. i=1 3. MARTINGALE 47 3. Martingale 3.1. Bedingte Erwartungswerte Definition 3.1. (Kolmogorov, 1933) Sei X 0 eine Zufallsvariable auf einem Wahrscheinlichkeitsraum (Ω, F, IIP) und G F eine σ-algebra. Eine Zufallsvariable

Mehr

Numerische Mathematik für Ingenieure und Physiker

Numerische Mathematik für Ingenieure und Physiker Willi Törnig Peter Spellucci Numerische Mathematik für Ingenieure und Physiker Band 1: Numerische Methoden der Algebra Zweite, überarbeitete und ergänzte Auflage Mit 15 Abbildungen > Springer-Verlag Berlin

Mehr

Inhaltsverzeichnis.

Inhaltsverzeichnis. Inhaltsverzeichnis 1 Mengenlehre 1 1.1 Definition 1 1.2 Mengenoperationen 2 1.3 Potenzmenge 3 1.4 Mengensysteme 3 1.5 Mengengesetze 4 1.6 Geordnetes Paar 4 1.7 Relation 5 1.8 Äquivalenzrelation 5 2 Inferenzregeln

Mehr

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung Marco Cattaneo Institut für Statistik Ludwig-Maximilians-Universität München Sommersemester 2011 1. Wahrscheinlichkeitsrechnung 2. Diskrete Zufallsvariable 3. Stetige Zufallsvariable 4. Grenzwertsätze

Mehr

Einführung in die Diskrete Finanzmathematik

Einführung in die Diskrete Finanzmathematik Springer-Lehrbuch Einführung in die Diskrete Finanzmathematik Bearbeitet von Jürgen Kremer 1. Auflage 2005. Taschenbuch. XVI, 500 S. Paperback ISBN 978 3 540 25394 5 Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm Gewicht:

Mehr

Einführung in Operations Research

Einführung in Operations Research Wolfgang Domschke Andreas Drexl Einführung in Operations Research Achte Auflage fyj Springer Inhaltsverzeichnis Vorwort Symbolverzeichnis V XIII Kapitel 1: Einführung 1 1.1 Begriff des Operations Research

Mehr