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Inhalt:

• Konstruktion stochastischer Prozesse;
• bedingte Erwartungen;
• Martingale in diskreter Zeit: Konvergenz, Stoppsätze, Ungleichungen;
• Konvergenzarten der Stochastik;
• gleichgradige Integrierbarkeit;
• Markovketten in diskreter und stetiger Zeit: Rekurrenz und Transienz, invariante Maße;
• Konvergenz in Verteilung für stochastische Prozesse;
• Brownsche Bewegung und Invarianzprinzip

Nähere Informationen finden Sie auf der Homepage der Vorlesung 19212901 Basismodul: Stochastics II.

Literatur

Literature:

• Klenke: Probability Theory. A Comprehensive Course
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• Durrett: Probability. Theory and Examples.
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Further references are contained in the lecture notes.

Zusätzliche Informationen

Voraussetzung: Stochastik I  und  Analysis I — III.