250140 VO Höhere Wahrscheinlichkeitstheorie (2015S)
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The lectures will be in English.
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
- Donnerstag 16.07.2015
- Donnerstag 23.07.2015
- Dienstag 25.08.2015
- Montag 12.10.2015
- Freitag 20.11.2015
- Freitag 27.11.2015
- Donnerstag 14.01.2016
- Mittwoch 20.01.2016
- Montag 08.02.2016
- Donnerstag 14.04.2016
- Mittwoch 27.04.2016
- Mittwoch 05.10.2016
- Montag 20.02.2017
- Mittwoch 14.06.2017
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 04.03. 13:00 - 14:30 Seminarraum 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 06.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 11.03. 13:00 - 14:30 Seminarraum 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 13.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Mittwoch 18.03. 13:00 - 14:30 Seminarraum 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 20.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
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- Mittwoch 06.05. 13:00 - 14:30 Seminarraum 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 08.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
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- Mittwoch 24.06. 13:00 - 14:30 Seminarraum 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Freitag 26.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
oral exam
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
understanding the theory
Prüfungsstoff
lectures
Literatur
will be announced during the lectures
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MSTW
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:40
formalised and analysed once measure theory is available. The lectures
offer an introduction to this "advanced" theory. We shall discuss the
existence of suitable models, and the most important limit theorems for
sequences of random variables, like the law of large numbers (and, more
generally, the ergodic theorem), the central limit theorem and extensions
(e.g. to function spaces), and study some important types of stochastic
processes (including Brownian motion).