312.181 (19S) Stochastic Processes, exercises

Sommersemester 2019

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
14.03.2019 16:00 - 17:30 V.1.07 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch
Stochastic Processes, exercises
LV-Art
Übung (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n
1.0
ECTS-Anrechnungspunkte
2.0
Anmeldungen
2 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache
Englisch
LV-Beginn
14.03.2019
eLearning
zum Moodle-Kurs

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

Mandatory Exercises

Presentation of solution to exercises on the blackboard by the students

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 are 100 p. in total. The number of exercises solved counts 80 p., the presentation in total counts 20 p.

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 Stochastic Processes.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

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

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)
        • 312.181 Stochastic Processes, exercises (1.0h UE / 2.0 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 18W.1)
    • Fach: Statistics (Pflichtfach)
      • 3.2 Stochastic Processes ( 1.0h UE / 2.0 ECTS)
        • 312.181 Stochastic Processes, exercises (1.0h UE / 2.0 ECTS)
  • Masterstudium Technische Mathematik (SKZ: 401, Version: 13W.1)
    • Fach: Statistik (Pflichtfach)
      • Stochastische Prozesse 1 ( 3.0h VU / 5.0 ECTS)
        • 312.181 Stochastic Processes, exercises (1.0h UE / 2.0 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)
        • 312.181 Stochastic Processes, exercises (1.0h UE / 2.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2021
  • 312.181 UE Stochastic Processes, exercises (1.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2020
  • 312.181 UE Stochastic Processes, exercises (1.0h / 2.0ECTS)