Spezielle Themen der Stochastik

• ihre in den Grundvorlesungen erworbenen Kenntnisse im Bereich Stochastik vertiefen,
• Anwendungsbereiche stochastischer Modelle und der entsprechenden numerischen Verfahren verstehen, …
• Basiswissen für die weiteren Module der Profillinien Stochastik oder Numerik erwerben,
• anhand spezifischer Anwendungen Erfahrungen im selbstständigen wissenschaftlichen Arbeiten gewinnen.

• Erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben
• Mündliche Prüfung (30 min.)

• S. Asmussen, P.W. Glynn. Stochastic Simulation: Algorithms and Analysis, Springer, 2007.
• P.J. Brockwell, R.A. Davis. Introduction to Time Series and Forecasting. Springer, 2010.
• E. Pardoux. Markov Processes and Applications, Wiley, 2008.
• S. Reich, C. Cotter. Probabilistic Forecasting and Bayesian Data Assimilation. Cambridge University Press, 2015.

Bewertungen von Studierenden

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