Wahrscheinlichkeitstheorie

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Wahrscheinlichkeitstheorie"

Transkript

1 Springer-Lehrbuch Masterclass Wahrscheinlichkeitstheorie von Achim Klenke überarbeitet Wahrscheinlichkeitstheorie Klenke schnell und portofrei erhältlich bei beck-shop.de DIE FACHBUCHHANDLUNG Thematische Gliederung: Wahrscheinlichkeitsrechnung Springer 2008 Verlag C.H. Beck im Internet: ISBN

2 tsverzeichnis ndlagen der Maßtheorie... 1 Mengensysteme... 1 Mengenfunktionen FortsetzungvonMaßen Messbare Abbildungen Zufallsvariablen abhängigkeit UnabhängigkeitvonEreignissen UnabhängigkeitvonZufallsvariablen Kolmogorov sches 0-1 Gesetz Beispiel:Perkolation eugendenfunktion Definition und Beispiele Poisson-Approximation Verzweigungsprozesse Integral KonstruktionundeinfacheEigenschaften Monotone Konvergenz und Lemma von Fatou Lebesgue-IntegralversusRiemann-Integral mente und Gesetze der Großen Zahl Momente...103

3 .3 StarkesGesetzderGroßenZahl KonvergenzrateimstarkenGGZ Der Poissonprozess onvergenzsätze Fast-überall-undstochastischeKonvergenz GleichgradigeIntegrierbarkeit Vertauschung von Integral und Ableitung p -Räume und Satz von Radon-Nikodym Definitionen Ungleichungen und Satz von Fischer-Riesz Hilberträume Lebesgue scher Zerlegungssatz Ergänzung: Signierte Maße Ergänzung: Dualräume edingte Erwartungen ElementarebedingteWahrscheinlichkeiten Bedingte Erwartungen ReguläreVersionderbedingtenVerteilung artingale Prozesse, Filtrationen, Stoppzeiten Martingale DiskretesstochastischesIntegral DiskreterMartingaldarstellungssatzundCRRModell ptional Sampling Sätze Doob-Zerlegung und quadratische Variation Optional Sampling und Optional Stopping GleichgradigeIntegrierbarkeitundOptionalSampling...215

4 IX Die Doob sche Ungleichung Martingalkonvergenzsätze Beispiel: Verzweigungsprozess ckwärtsmartingale und Austauschbarkeit Austauschbare Familien von Zufallsvariablen Rückwärtsmartingale SatzvondeFinetti vergenz von Maßen Wiederholung Topologie SchwacheundvageKonvergenz Der Satz von Prohorov Anwendung: Satz von de Finetti anders angeschaut Maße auf Produkträumen Produkträume Endliche Produkte und Übergangskerne Satz von Ionescu-Tulcea und Projektive Familien Markov sche Halbgruppen arakteristische Funktion und Zentraler Grenzwertsatz TrennendeFunktionenklassen CharakteristischeFunktionen:Beispiele Der Lévy schestetigkeitssatz CharakteristischeFunktionundMomente DerZentraleGrenzwertsatz MehrdimensionalerZentralerGrenzwertsatz begrenzt teilbare Verteilungen Die Lévy-KhinchinFormel Stabile Verteilungen...343

5 7.1 Begriffsbildung und Konstruktion DiskreteMarkovketten,Beispiele DiskreteMarkovprozesseinstetigerZeit DiskreteMarkovketten,RekurrenzundTransienz Anwendung: Rekurrenz und Transienz von Irrfahrten Invariante Verteilungen onvergenz von Markovketten PeriodizitätvonMarkovketten Kopplung und Konvergenzsatz Markovketten Monte Carlo Methode Konvergenzgeschwindigkeit arkovketten und elektrische Netzwerke HarmonischeFunktionen ReversibleMarkovketten EndlicheElektrischeNetzwerke RekurrenzundTransienz Netzwerkreduktion Irrfahrt in zufälliger Umgebung rgodentheorie Begriffsbildung Ergodensätze Beispiele Anwendung: Rekurrenz von Irrfahrten Mischung ie Brown sche Bewegung Stetige Modifikationen KonstruktionundPfadeigenschaften StarkeMarkoveigenschaft...463

6 XI Konstruktion durch L 2 -Approximation Der Raum C([0, )) Konvergenz von W-Maßen auf C([0, )) Satz von Donsker Pfadweise Konvergenz von Verzweigungsprozessen QuadratischeVariationundlokaleMartingale etz vom iterierten Logarithmus Iterierter Logarithmus für die Brown sche Bewegung Skorohod scher Einbettungssatz SatzvonHartman-Wintner ße Abweichungen Satz von Cramér Prinzip der großen Abweichungen SatzvonSanov Varadhan scheslemmaundfreieenergie Poisson sche Punktprozess Zufällige Maße Eigenschaften des Poisson schen Punktprozesses Die Poisson-Dirichlet-Verteilung Itô-Integral Das Itô-Integral bezüglich der Brown schen Bewegung Itô-Integral bezüglichdiffusionen Die Itô-Formel Dirichlet-Problem und Brown sche Bewegung Rekurrenz und Transienz der Brown schen Bewegung chastische Differentialgleichungen Starke Lösungen

7 atur ion ar englischer Ausdrücke nsregister egister

Wahrscheinlichkeitstheorie

Wahrscheinlichkeitstheorie Achim Klenke Wahrscheinlichkeitstheorie 3., überarbeitete und ergänzte Auflage ~ Springer Spektrum Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen der Maßtheorie. 1.1 Mengensysteme. 1.2 Mengenfunktionen, 12 1.3 Fortsetzung

Mehr

Maß und Wahrscheinlichkeit

Maß und Wahrscheinlichkeit Springer-Lehrbuch Maß und Wahrscheinlichkeit Bearbeitet von Klaus D. Schmidt 1. Auflage 2011. Taschenbuch. xii, 484 S. Paperback ISBN 978 3 642 21025 9 Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm Gewicht: 775 g Weitere

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

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

Wahrscheinlichkeitsrechnung

Wahrscheinlichkeitsrechnung i Dominique Foata Aime Fuchs Wahrscheinlichkeitsrechnung Aus dem Französischen von Volker Strehl Birkhäuser Verlag Basel Boston Berlin INHALTSVERZEICHNIS Vorwort zur deutschen Ausgabe Liste der benutzten

Mehr

Kompendium der ANALYSIS - Ein kompletter Bachelor-Kurs von Reellen Zahlen zu Partiellen Differentialgleichungen

Kompendium der ANALYSIS - Ein kompletter Bachelor-Kurs von Reellen Zahlen zu Partiellen Differentialgleichungen Kompendium der ANALYSIS - Ein kompletter Bachelor-Kurs von Reellen Zahlen zu Partiellen Differentialgleichungen Band 2: Maß- und Integrationstheorie, Funktionentheorie, Funktionalanalysis, Partielle Differentialgleichungen

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

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

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

Vorstellung des Lehrangebots - Bereich F: Stochastik

Vorstellung des Lehrangebots - Bereich F: Stochastik Vorstellung des Lehrangebots - Bereich F: Stochastik Andreas Eberle Institut für angewandte Mathematik Juli 2013 Stochastikvorlesungen im Bachelor I Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (WiSem)

Mehr

Themen des Bachelorseminars zur Stochastik (N.N., Paulsen) Übersicht der Themen

Themen des Bachelorseminars zur Stochastik (N.N., Paulsen) Übersicht der Themen Themen des Bachelorseminars zur Stochastik (N.N., Paulsen) Literatur: 1. G. Kersting, A. Wakolbinger; Stochastische Prozesse; Birkhäuser 2. L. Rüschendorf; Mathematische Statistik; Springer http://link.springer.com/book/10.1007%2f978-3-642-41997-3

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

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

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

10 Der Satz von Radon-Nikodym

10 Der Satz von Radon-Nikodym uch im Sinne einer Vorabinformation vor der Stochastik-Vorlesung wollen wir abschließend kurz absolut stetige Maße und den Satz von Radon-Nikodym streifen. Definition 10.1. Seien (, M) ein messbarer Raum

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

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Springer-Lehrbuch Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Bearbeitet von Karl Mosler, Friedrich Schmid 4., verb. Aufl. 2010. Taschenbuch. XII, 347 S. Paperback ISBN 978 3 642 15009 8 Format

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

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik

Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Springer-Lehrbuch Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik von Karl Mosler, Friedrich Schmid Neuausgabe Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik Mosler / Schmid schnell und portofrei

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

2 Martingale in stetiger Zeit

2 Martingale in stetiger Zeit 2 Martingale in stetiger Zeit Ziel dieses Abschnitts ist es die wichtigsten Resultate für Martingale aus diskreter Zeit in stetige Zeit zu übertragen. Wie zu erwarten ist treten in stetiger Zeit einige

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

Die drei Engel der Weihnacht

Die drei Engel der Weihnacht Die drei Engel der Weihnacht Freude, Liebe und Licht zum schönsten Fest des Jahres von Sabine Fels 1. Auflage tredition 2013 Verlag C.H. Beck im Internet: www.beck.de ISBN 978 3 8495 5070 7 schnell und

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

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

3 Bedingte Erwartungswerte

3 Bedingte Erwartungswerte 3 Bedingte Erwartungswerte 3.3 Existenz und Eindeutigkeit des bedingten Erwartungswertes E A 0(X) 3.6 Konvexitätsungleichung für bedingte Erwartungswerte 3.9 Konvergenzsätze von Levi, Fatou und Lebesgue

Mehr

KAPITEL 1. Martingale

KAPITEL 1. Martingale KAPITEL 1 Martingale 1.1. Stochastische Prozesse Sei (Ω, F, P) ein Wahrscheinlichkeitsraum. Das heißt, Ω ist eine Menge, F ist eine σ-algebra auf Ω, und P ein Wahrscheinlichkeitsmaß auf (Ω, F ). Zuerst

Mehr

Maß- und Integrationstheorie

Maß- und Integrationstheorie Jürgen Elstrodt Maß- und Integrationstheorie Siebte, korrigierte und aktualisierte Auflage ~ Springer Inhaltsverzeichnis Kapitel 1. o-alqebreii und Boreische Mengen 1 l. Das Inhaltsproblem und das Maßproblem

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

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie Ulrich Krengel Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik 8., erweiterte Auflage vieweg vn Inhaltsverzeichnis Kapitel I Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume 1 1 Modelle für Zufallsexperimente,

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

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

Stochastik Wiederholung von Teil 1

Stochastik Wiederholung von Teil 1 Stochastik Wiederholung von Teil 1 Andrej Depperschmidt Sommersemester 2016 Wahrscheinlichkeitsraum Definition Das Tripple (Ω, A, P) heißt Wahrscheinlichkeitsraum, falls gilt: (i) A ist eine σ-algebra,

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

Funktionentheorie erkunden mit Maple

Funktionentheorie erkunden mit Maple Springer-Lehrbuch Funktionentheorie erkunden mit Maple Bearbeitet von Wilhelm Forst, Dieter Hoffmann 1. Auflage 2012. Taschenbuch. xviii, 328 S. Paperback ISBN 978 3 642 29411 2 Format (B x L): 15,5 x

Mehr

Hawkes Prozesse Grundlagen

Hawkes Prozesse Grundlagen Hawkes Prozesse Grundlagen Im Folgenden sei (Ω, F, F, P) eine stochastische Basis. Das heißt F = (F t ) t ist eine rechtsstetige Filtration mit F t F für alle t und P ein Wahrscheinlichkeitsmaß auf dem

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

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

Stochastische Integration Stochastische Differentialgleichungen Stochastische Partielle Differentialgleichungen. Dominic Breit

Stochastische Integration Stochastische Differentialgleichungen Stochastische Partielle Differentialgleichungen. Dominic Breit Dominic Breit 14.12.213 Outline 1 Stochastische Integration 2 3 Brwonsche Bewegung (1) Eine Brownsche Bewegung W = (W t ) t [,T ] über einem Wahrscheinlichkeitsraum (Ω, F, P) ist ein zeitstetiger stochastischer

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

8 Die quadratische Variation, und die Integration bzgl. stetiger Semimartingale

8 Die quadratische Variation, und die Integration bzgl. stetiger Semimartingale 8 Die quadratische Variation, und die Integration bzgl. stetiger Semimartingale 8.1 Der quadratische Variationsprozess eines stetigen, lokalen Martingals 8.3 Die quadratische Variation einer reellen Brownschen

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

1. Übungsblatt. Markus Reiß Kursusvorlesung Stochastische Prozesse Sommersemester 2006

1. Übungsblatt. Markus Reiß Kursusvorlesung Stochastische Prozesse Sommersemester 2006 Sommersemester 26 1. Übungsblatt 1. Zeige: Ist X Poisson(s)- und Y Poisson(t)-verteilt und sind X und Y unabhängig, so ist X + Y Poisson(t + s)-verteilt (t, s > ). Das heißt, es gilt die Eigenschaft einer

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

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

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

Erfolgsgeschichte eines stochastischen Prozesses: Die Brown sche Bewegung

Erfolgsgeschichte eines stochastischen Prozesses: Die Brown sche Bewegung Erfolgsgeschichte eines stochastischen Prozesses: Die Brown sche Bewegung Wolfgang König Weierstraß-Institut Berlin und Technische Universität Berlin W. König Tag der Mathematik 8. Mai 2010 p.1/10 Robert

Mehr

Wahrscheinlichkeitstheorie. von Peter Pfaffelhuber Version: 21. Oktober 2013

Wahrscheinlichkeitstheorie. von Peter Pfaffelhuber Version: 21. Oktober 2013 Wahrscheinlichkeitstheorie von Peter Pfaffelhuber Version: 21. Oktober 2013 2 Vorbemerkung Dieses Manuskript ist parallel zu Vorlesungen entstanden, die ich im Wintersemester 2010 (Wahrscheinlichkeitstheorie),

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

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

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

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

Portfoliotheorie, Risikomanagement und die Bewertung von Derivaten

Portfoliotheorie, Risikomanagement und die Bewertung von Derivaten Springer-Lehrbuch Portfoliotheorie, Risikomanagement und die Bewertung von Derivaten Bearbeitet von Jürgen Kremer 1. Auflage 2011. Taschenbuch. xvi, 471 S. Paperback ISBN 978 3 642 20867 6 Format (B x

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

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

Statistik mit und ohne Zufall

Statistik mit und ohne Zufall Christoph Weigand Statistik mit und ohne Zufall Eine anwendungsorientierte Einführung Mit 118 Abbildungen und 10 Tabellen Physica-Verlag Ein Unternehmen von Springer Inhaltsverzeichnis Teil I Deskriptive

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

Partielle Differentialgleichungen

Partielle Differentialgleichungen Springer-Lehrbuch Masterclass Partielle Differentialgleichungen Eine anwendungsorientierte Einführung Bearbeitet von Ben Schweizer 1. Auflage 2013. Taschenbuch. xvi, 583 S. Paperback ISBN 978 3 642 40637

Mehr

Skript. Martingale. Prof. Dr. Zakhar Kabluchko. Universität Münster Institut für Mathematische Stochastik

Skript. Martingale. Prof. Dr. Zakhar Kabluchko. Universität Münster Institut für Mathematische Stochastik Skript Martingale Prof. Dr. Zakhar Kabluchko Universität Münster Institut für Mathematische Stochastik Inhaltsverzeichnis Vorwort 2 Literatur 2 1. Stochastische Prozesse 3 2. Filtrationen 3 3. Martingale

Mehr

Arbeitsbuch Mathematik

Arbeitsbuch Mathematik Arbeitsbuch Mathematik für die Fachoberschule für Sozial- und Gesundheitswesen von Norbert Gödde, Jörg Langenbach, Carsten Püttmann 1. Auflage Arbeitsbuch Mathematik Gödde / Langenbach / Püttmann schnell

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

Strukturen in der Mathematik mit physikalischem Hintergrund Profil im Studiengang Master of Science Mathematik

Strukturen in der Mathematik mit physikalischem Hintergrund Profil im Studiengang Master of Science Mathematik Strukturen in der Mathematik mit physikalischem Hintergrund Profil im Studiengang Master of Science Mathematik Institut für Mathematik der Universität Potsdam Stand: 27. September 2017 1 Überblick In den

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

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

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

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

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

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

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

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

Elementare Stochastik

Elementare Stochastik Mathematik für das Lehramt Elementare Stochastik Eine Einführung in die Mathematik der Daten und des Zufalls Bearbeitet von Andreas Büchter, Hans-Wolfgang Henn Neuausgabe 2007. Taschenbuch. xii, 572 S.

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

Kapitel II. Brownsche Bewegung. Literatur: Karatzas, Shreve (1999, Chap. 2).

Kapitel II. Brownsche Bewegung. Literatur: Karatzas, Shreve (1999, Chap. 2). Kapitel II Brownsche Bewegung Literatur: Karatzas, Shreve (1999, Chap. 2). Gegeben: Wahrscheinlichkeitsraum (Ω, A, P) mit Filtration F = (F t ) t I, wobei I = [0, [. Definition 1. W = (W t ) t I Brownsche

Mehr

Schwache Lösungen von SDEs und das lokale Martingalproblem

Schwache Lösungen von SDEs und das lokale Martingalproblem Inhalt Schwache Lösungen von SDEs und das lokale Martingalproblem Christin Strampe February 16, 211 Christin Strampe () SDEs und das lokale Martingalproblem February 16, 211 1 / 24 Inhalt Motivation Schwache

Mehr

Mathematik für Informatiker

Mathematik für Informatiker examen.press Mathematik für Informatiker Band 1: Diskrete Mathematik und Lineare Algebra von Gerald Teschl, Susanne Teschl Neuausgabe Mathematik für Informatiker Teschl / Teschl schnell und portofrei erhältlich

Mehr

Konvergenz gegen einen Prozess mit unabhängigen Zuwächsen - Anwendungen

Konvergenz gegen einen Prozess mit unabhängigen Zuwächsen - Anwendungen Konvergenz gegen einen rozess mit unabhängigen Zuwächsen - Anwendungen Saskia F. Glaffig 20.07.17 "Wiederholung" Definition (vgl. Jacod, Shiryaev, I.3.26: oissonprozess). Ein erweiterter oissonprozess

Mehr

Mathematik für Ingenieure

Mathematik für Ingenieure Mathematik für Ingenieure Grundlagen - Anwendungen in Maple Bearbeitet von Ziya Sanal 3., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage 2015. Buch mit CD-ROM. XII, 816 S. Kartoniert ISBN 978 3 658 10641

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

Mathematik zum Studieneinstieg

Mathematik zum Studieneinstieg Springer-Lehrbuch Mathematik zum Studieneinstieg Grundwissen der Analysis für Wirtschaftswissenschaftler, Ingenieure, Naturwissenschaftler und Informatiker Bearbeitet von Gabriele Adams, Hermann-Josef

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

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

x x 2 + y + 2y 2 y x 2 + y = 2 (x 2 + y 2 ) 2 = 0, (x,y) =r

x x 2 + y + 2y 2 y x 2 + y = 2 (x 2 + y 2 ) 2 = 0, (x,y) =r Funktionentheorie, Woche 8 Harmonische Funktionen 8. Folgen der Holomorphie Im letzten Kapitel sahen wir, dass der Realteil einer holomorphen Funktion harmonisch ist, und dass es zu jeder harmonischen

Mehr

2.6 Der Satz von Fubini

2.6 Der Satz von Fubini 1 2.6 Der Satz von Fubini Unser Ziel ist der Beweis des folgenden Ergebnisses. 6.1. Satz von Fubini Sei f : R n+m R integrierbar. Dann gibt es eine Nullmenge N R m, so dass gilt: 1. Für alle y R m \ N

Mehr

Kenneth J. Falconer. Fraktale Geometrie. Mathematische Grundlagen und Anwendungen. Aus dem Englischen von Jens Meyer. Mit 98 Abbildungen

Kenneth J. Falconer. Fraktale Geometrie. Mathematische Grundlagen und Anwendungen. Aus dem Englischen von Jens Meyer. Mit 98 Abbildungen Kenneth J. Falconer Fraktale Geometrie Mathematische Grundlagen und Anwendungen Aus dem Englischen von Jens Meyer Mit 98 Abbildungen Spektrum Akademischer Verlag Heidelberg Berlin Oxford Inhalt Vorwort

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

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

Endliche Markov-Ketten - eine Übersicht

Endliche Markov-Ketten - eine Übersicht Endliche Markov-Ketten - eine Übersicht Diese Übersicht über endliche Markov-Ketten basiert auf dem Buch Monte Carlo- Algorithmen von Müller-Gronbach et. al. und dient als Sammlung von Definitionen und

Mehr

Kapitel 4. Stochastische Grundlagen. 4.1 Filtrationen und Stoppzeiten

Kapitel 4. Stochastische Grundlagen. 4.1 Filtrationen und Stoppzeiten Kapitel 4 Stochastische Grundlagen An dieser Stelle möchte ich auf einige stochastische Grundlagen eingehen, die bisher im Kapitel 3 Anwendung gefunden haben und im Folgenden Anwendung finden werden. Grundproblem

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. 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

Makroökonomik und neue Makroökonomik

Makroökonomik und neue Makroökonomik Springer-Lehrbuch Makroökonomik und neue Makroökonomik von Bernhard Felderer, Stefan Homburg 8., neu bearb. Aufl. Makroökonomik und neue Makroökonomik Felderer / Homburg schnell und portofrei erhältlich

Mehr

1.3 Zufallsvariablen

1.3 Zufallsvariablen 1.3 Zufallsvariablen Beispiel Irrfahrt zwischen drei Zuständen Start in G bei t = 0, Zeithorizont T N Grundraum σ-algebra Ω = {ω = (ω 0, ω 1,..., ω T ) {G, R, B} T +1, ω 0 = G} Wahrscheinlichkeitsmaß P

Mehr

Homöopathische Konstitutionsmittel für Pferde

Homöopathische Konstitutionsmittel für Pferde Homöopathische Konstitutionsmittel mit 25 Cartoons von Carolin Quast, Klaus Gerd Scharf 1. Auflage Homöopathische Konstitutionsmittel Quast / Scharf schnell und portofrei erhältlich bei beck-shop.de DIE

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