Stochastik (Lehramt) WS 2022/23

Termine: Montags 14 (c.t.)-16 und Donnerstags 14 (c.t.)-16, wöch, Raum: We10 / Großer Hörsaal.  

Vorlesung: Adrien Schertzer

Übungen: Sid Maibach

Tutorien: 

• Freitag 10 (c.t.)-12, MATH/SemR 1.007, Simon Brands (simon.brands@uni-bonn.de)

• Dienstag 8 (c.t.)-10, MATH/SemR 1.007, Xenia Fleure Gerloff (s06xgerl@uni-bonn.de)

Materialien zur Vorlesung: Skript zu dieser Vorlesung von A. Erberle (finale Version, 4.2.).

Übungsblätter:

• Blatt 1 
• Blatt 2 (Abgabe bis 20.10.)
• Blatt 3 (Abgabe bis 27.10.)
• Blatt 4 (Abgabe bis 03.11.)
• Blatt 5 (Abgabe bis 10.11.)
• Blatt 6 (Abgabe bis 17.11.)
• Blatt 7 (Abgabe bis 24.11.)
• Blatt 8 (Abgabe bis 01.12.)
• Blatt 9 (Abgabe bis 08.12.)
• Blatt 10 (Abgabe bis 15.12.)
• Blatt 11 (Abgabe bis 22.12.)
• Blatt 12 (Abgabe bis 12.01.)
• Blatt 13 (Abgabe bis 19.1.)
• Blatt 14 (Abgabe bis 26.1.)
• Hinweise zur Klausurvorbereitung
• Klausur mit Musterlösung (2021/2022) 

Klausurtermin: 21.02.2023 9:00-11:00 GHS: Prüfung

Wiederholungsprüfung: 22.03.2023 9:00-11:00 KHS

Vorlesungsinhalte (Abschnitt im Skript):

• 10.10. Stochastische Modellierung, Ereignisse als Mengen (Skript Einführung)
• 13.10. Kolmogorov Axiome (Skript 1.1)
• 17.10. Gleichverteilung (Skript 1.1)
• 20.10. Diskrete Verteilungen (1.1)
• 24.10. Zufallsvariablen und ihre Verteilung (1.2)
• 27.10. Binomialverteilung, Poissonverteilung, Hypergeometrische Verteilung (1.2)
• 31.10. Erwartungswert (1.3)
• 3.11. Bedingte Wahrscheinlichkeiten (2.1)
• 7.11. Bayessche Formel, Mehrstufige Modelle (2.1, 2.2)
• 10.11. Produktmodelle, Markovketten (2.2)
• 14.11. Markovketten, Gleichgewichte (2.2)
• 17.11. Unabhängigkeit, gemeinsame Verteilung (2.3)
• 21.11. Unabhängigkeit von Zufallsvariablen (2.3, 2.4)
• 24.11. Schwaches Gesetz der großen Zahlen für unabhängige Ereignisse (3.1)
• 28.11. Starkes GGZ für unabhängige Ereignisse, Kovarianz (3.1, 3.2)
• 1.12. Korrelation, lineare Prognosen (3.2)
• 5.12. Gesetze der großen Zahlen für Zufallsvariablen, Schätzer (3.3)
• 8.12. Allgemeine W'räume, reellwertige ZV (4.1, 4.2)
• 12.12. Verteilungsfunktionen, Dichten, spezielle Verteilungen (4.2, 4.3)
• 15.12. Gleichgewichte von Markovketten (3.4)
• 19.12. Konvergenz ins Gleichgewicht (3.4)
• 22.12. Erwartungswert (4.4)
• 9.1. Transformationen von Zufallsvariablen (4.5)
• 12.1. Quantiltransformation (4.5), mehrdimensionale Verteilungen (4.6)

Dieser Teil ist nicht klausurrelevant:

• 16.1. Normalapproximation der Binomialverteilung (5.1)
• 19.1. Zentraler Grenzwertsatz, Konfidenzintervalle im Binomialmodell (5.1, 5.2)
• 23.1. Konfidenzintervalle im Binomial- und Gaußmodell (5.2)
• 26.1. Konfidenzintervalle für Quantile, Hypothesentests (5.2, 5.3)
• 30.1.  Überprüfen von Verteilungsannahmen (5.3), Pseudozufallszahlen (5.4)
• 02.2.  Fragen und Zusammenfassung