312.180 (19S) Stochastic Processes

Sommersemester 2019

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
07.03.2019 10:00 - 12:00 N.2.01 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Stochastic Processes
LV-Art Vorlesung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
Anmeldungen 5
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 07.03.2019

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

􏰀 The students should be able to define a stochastic process.

The students should be able to work with Markov chains.

The students should know branching processes.

􏰀 The students should understand martingales.

􏰀 The students should know Brownian motion and properties thereof.

The students should know Poisson processes and compound Poisson processes.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Lecture with practical examples
Combination of slides and blackboard

Inhalt/e

Examples and Definitions
Markov chains
Martingales
Brownian motion
Poisson process
Compound Poisson process

Erwartete Vorkenntnisse

Stochastics 2

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

There will be a final exam, presumably at the end of June.
The point scheme is as follows:
100-87 p. -> 1
86-75 p. -> 2
74-62 p. -> 3
61-50 p. -> 4
49-0 p. -> 5

Prüfungsinhalt/e

Everything that is covered in the lecture.
If additional reading is required for the lecture, this will be clearly announced in the lecture.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

The mark depends only on the number of points the student achieves at the final exam.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Doktoratsprogramm Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (SKZ: ---, Version: 16W.1)
    • Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (Pflichtfach)
      • Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems ( 0.0h XX / 0.0 ECTS)
        • 312.180 Stochastic Processes (2.0h VO / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 18W.1)
    • Fach: Statistics (Pflichtfach)
      • 3.2 Stochastic Processes ( 2.0h VO / 3.0 ECTS)
        • 312.180 Stochastic Processes (2.0h VO / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Technische Mathematik (SKZ: 401, Version: 13W.1)
    • Fach: Statistik (Pflichtfach)
      • Stochastische Prozesse 1 ( 3.0h VU / 5.0 ECTS)
        • 312.180 Stochastic Processes (2.0h VO / 3.0 ECTS)
  • Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Technischen Wissenschaften (SKZ: 786, Version: 12W.4)
    • Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (Pflichtfach)
      • Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums ( 16.0h XX / 32.0 ECTS)
        • 312.180 Stochastic Processes (2.0h VO / 3.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2024
  • 312.180 VO Stochastic Processes (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2023
  • 312.180 VO Stochastic Processes (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2022
  • 312.180 VO Stochastic Processes (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2021
  • 312.180 VO Stochastic Processes (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2020
  • 312.180 VO Stochastic Processes (2.0h / 3.0ECTS)