LV-Archiv: Sommersemester 2008 - Ausgewählte Kataloganzeige
Gesamtübersicht
Institut für Mathematische Stochastik
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| Maßtheorie und Stochastik |
| 6+2+0 |
F01/425 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker, (für Technomathematiker empfohlen durch Studienordnung, wahlweise 'Elementare Stochastik' möglich) |
| Vorkenntnisse |
Analysis I, II, Lineare Algebra I |
| Inhalt |
Grundzüge der Maß- und Integrationstheorie, Wahrscheinlichkeitsräume, Zufallsgrößen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Folgen von unabhängigen Zufallsvariablen, Unabhängigkeit, Gesetze der großen Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Prüfungsvorleistung |
| Dozent/Zeit/Ort |
Schilling
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V |
Mo |
3. DS |
WIL B321 |
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| Elementare Stochastik |
| 4+2+0 |
F01/419 |
| Zielgruppe |
Technomathematiker (4. Sem.; wahlweise 'Maßtheorie und Stochastik' möglich), Lehramt: Gymnasium (6. Sem.), Berufsschule (6. Sem.); Wirtschaftspädagogen mit Doppelwahlpflichtfach Mathematik und Studierende Informatik (6. Sem.) |
| Vorkenntnisse |
- |
| Inhalt |
Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariable, Verteilungen, Grenzwertsätze, schließende Statistik (Punktschätzung, Konfidenzintervalle, statistische Testverfahren) |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Prüfungsvorleistung |
| Dozent/Zeit/Ort |
Franz, J.
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V |
Mo |
2. DS |
WIL B 321 |
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07.04.2008: Raumänderung eingetragen |
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Franz, J.
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V |
Mi |
2. DS |
TOE 317 |
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07.04.2008: Raumänderung eingetragen |
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Hudak
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U |
Mo |
4. DS |
WIL C107 |
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Kursassistent |
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| Proseminar Mathematische Stochastik: Einführung in die Funktionentheorie (Funktionen aus C × C) |
| 0+2+0 |
F01/411 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker, Technomathematiker |
| Vorkenntnisse |
- |
| Inhalt |
Der Körper C der komplexen Zahlen als Erweiterung des Körpers der rellen Zahlen R.
Konvergenzbegriff (Topologie) in C.
Stetigkeit und Differenzierbarkeit von Funktionen f ⊂ C × C.
Potenzreihen in C.
Elementar-transzendente Funktionen.
Komplexe Integration.
Nullstellen und Singularitäten.
Laurentreihen.
Der Residuensatz.
Für Organisatorisches siehe: www.math.tu-dresden.de/math/lvk/so08prosem.htm |
| Einschreibung |
siehe Webseite Proseminare |
| Leistungsnachweis |
Schein |
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| Asymptotische Statistik |
| 3+1+0 |
F01/421 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker, Technomathematiker |
| Klassifizierung |
Angewandte Mathematik, Spezialisierung, VS |
| Vorkenntnisse |
Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik |
| Inhalt |
Asymptotische Konzepte der Statistik, mehrdimensionaler Zentraler Grenzwertsatz, Anwendungen |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Schein |
| Dozent/Zeit/Ort |
Ferger
|
V |
Mi |
2. DS |
WIL A120 |
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| |
Ferger
|
V |
Do |
3. DS |
WIL A124 |
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Übung in die Vorlesung integriert. |
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| Funktionale Grenzwertsätze 2 |
| 2+0+0 |
F01/439 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Klassifizierung |
Angewandte Mathematik, Spezialisierung |
| Vorkenntnisse |
Funktionale Grenzwertsätze 1 |
| Inhalt |
Anwendungen des Invarianzprinzips von Donsker in der Wahrscheinlichkeitstheorie, Skorokhod-Raum D[0,1], Verteilungskonvergenz in D[0,1], Invarianzprinzip für den empirischen Prozess |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
Schein bzw. Prüfung |
| Dozent/Zeit/Ort |
Ferger
|
V |
Do |
5. DS |
WIL C129 |
|
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| Lineare Modelle |
| 3+1+0 |
F01/424 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker (empfohlen für 6. Sem.) |
| Klassifizierung |
Angewandte Mathematik, Spezialisierung |
| Vorkenntnisse |
Maßtheorie und Stochastik oder Elementare Stochastik |
| Inhalt |
Grundelemente der linearen Modelle (LM), Parameterschätzung, Verteilungstheorie, Tests und Konfidenzintervalle in LM, Lineare Regression, Varianzanalyse |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Prüfungsvorleistung |
| Dozent/Zeit/Ort |
Franz, J.
|
V |
Mo |
6. DS |
WIL C133 |
ungerade Woche |
|
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Kuhlisch
|
U |
Mo |
6. DS |
WIL C133 |
gerade Woche |
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| Zeitreihenanalyse |
| 2+0+0 |
F01/429 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker, Technomathematiker, Naturwissenschaftler |
| Klassifizierung |
Angewandte Mathematik, Spezialisierung, VS |
| Vorkenntnisse |
Grundkenntnisse Stochastik |
| Inhalt |
Statistische Analyse im Zeit- und Frequenzbereich: Trendschätzung, Schätzung der Korrelationsfunktion, Spektraldichteschätzung, ARIMA-Modelle, nichtlineare Modelle, Vorhersage stationärer Prozesse |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Schein bzw. Prüfung |
| Dozent/Zeit/Ort |
Kuhlisch
|
V |
Mo |
4. DS |
WIL A124 |
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Vorlesungsbeginn: Montag, 14.4.2008 |
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| Computerstatistik |
| 2+0+0 |
F01/432 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker, Naturwissenschaftler, Ingenieure |
| Vorkenntnisse |
Grundkenntnisse Stochastik |
| Inhalt |
Explorative Methoden; Homogenitäts- und Anpassungstests; Analyse von Abhängigkeiten: Varianzanalysen, Regressionsanalysen, Kreuztabellen; Cluster- und Diskriminanzanalysen, Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse.
Die Vorlesung findet im PC-Pool statt, wo die Verfahren direkt mit Hilfe von Standardsoftware (vorrangig SPSS) umgesetzt werden. |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Schein bzw. Prüfung |
| Dozent/Zeit/Ort |
Müller
|
V |
Di |
5. DS |
WIL A222 / P |
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| Finanzmathematik |
| 2+0+0 |
F01/428 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Klassifizierung |
Angewandte Mathematik, Spezialisierung, VS |
| Vorkenntnisse |
Maßtheorie und Stochastik |
| Inhalt |
- Ein-Perioden-Wertpapiermärkte
- Portfoliotheorie
- Mehr-Perioden-Modelle
- Optionen und Futures
- Risikomanagement |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Schein |
| Dozent/Zeit/Ort |
Nollau
|
V |
Di |
1. DS |
WIL A124 |
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| Charakteristische Funktionen mehrerer Variablen |
| 2+0+0 |
F01/427 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker und Wirtschaftswissenschaftler (ab 6. Sem.) |
| Vorkenntnisse |
Wahrscheinlichkeitstheorie |
| Inhalt |
Grundlegende Eigenschaften, Differenzierbarkeit, Umkehrsätze, positiv definite Funktionen, Lévy's Stetigkeitssatz, die Sätze von Bochner und Herglotz, Anwendungen für die Fourier-Transformation, die mehrdimensionale Gauss-Verteilung und weitere spezielle Verteilungen |
| Einschreibung |
|
| Leistungsnachweis |
Schein bzw. Prüfung |
| Dozent/Zeit/Ort |
Sasvári
|
V |
Fr |
2. DS |
WIL A124 |
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| |
| Die klassischen Grenzwertsätze der Wahrscheinlichkeitstheorie |
| 2+0+0 |
F01/422 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Klassifizierung |
Reine Mathematik, Angewandte Mathematik, Spezialisierung, VS |
| Vorkenntnisse |
Einführung in die Stochastik |
| Inhalt |
Das Bernoullische Gesetz der großen Zahlen, der lokale Grenzwertsatz von de Moivre-Laplace, der integrale Grenzwertsatz, Satz von Poisson, Gesetz vom iterierten Logarithmus, Grenzverteilungssätze über die empirischen Verteilungsfunktionen, Grenzwertsätze über Irrfahrtprobleme |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Schein bzw. Prüfung |
| Dozent/Zeit/Ort |
Sasvári
|
V |
Mi |
4. DS |
WIL A124 |
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| |
| Stochastic Processes |
| 3+1+0 |
F01/430 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker, Technomathematiker, |
| Klassifizierung |
Reine Mathematik, Angewandte Mathematik, Spezialisierung |
| Vorkenntnisse |
Maßtheorie und Stochastik |
| Inhalt |
Construction of stochastic processes, Markov processes, Brownian motion, stochastic integration, continuous time martingales |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Schein bzw. Prüfung |
| Dozent/Zeit/Ort |
Schilling
|
V |
Mo |
5. DS |
WIL A124 |
ungerade Woche |
|
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| |
Böttcher
|
U |
Mo |
5. DS |
WIL A124 |
gerade Woche |
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| Versicherungsmathematik II: Erfahrungstarifierung |
| 2+0+0 |
F01/431 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker (ab 6. Sem.) |
| Klassifizierung |
Angewandte Mathematik, Spezialisierung, VS |
| Vorkenntnisse |
Wahrscheinlichkeitstheorie |
| Inhalt |
Hilbert-Räume, Lineare und affin-lineare Prognosen, Credibility-Modelle, Spieltheorie |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
Schein ohne Note |
| |
| Versicherungsmathematik IV: Schadenreservierung |
| 2+0+0 |
F01/433 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker (ab 6. Sem.) |
| Klassifizierung |
Angewandte Mathematik, Spezialisierung, VS |
| Vorkenntnisse |
Wahrscheinlichkeitstheorie |
| Inhalt |
Die Vorlesung behandelt verschiedene Methoden und Modelle der Schadenreservierung. |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
Schein ohne Note |
| |
| Hilbert-Räume in der Stochastik II |
| 2+0+0 |
F01/423 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Klassifizierung |
Angewandte Mathematik, Spezialisierung |
| Vorkenntnisse |
Maßtheorie und Stochastik |
| Inhalt |
In der Vorlesung sollen Anwendungen von Hilbert-Raum Methoden in der Stochastik, unter anderem in der Kapitalmarkt-Theorie und der Versicherungsmathematik, diskutiert werden. |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
Schein bzw. Prüfung |
| |
| Introduction to Mathematical Biology I |
| 2+1+0 |
F01/630 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker, Biologen, Informatiker, Physiker u.a. Interessenten |
| Klassifizierung |
Angewandte Mathematik, Spezialisierung |
| Vorkenntnisse |
Mathematische Grundkenntnisse (Analysis und Lineare Algebra, Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie) |
| Inhalt |
Die mathematische Biologie beschäftigt sich mit solchen Problemen der Biologie, die mit Hilfe mathematischer Modelle und Methoden untersucht werden können. Diese Vorlesung bietet eine fundierte Einführung in die mathematische Modellierung sowohl mittels deterministischer als auch stochastischer Methoden und demonstriert deren Anwendung anhand konkreter Fragestellungen vorwiegend aus der Zell- und Entwicklungsbiologie. Die Vorlesung wird wahlweise in englischer Sprache gehalten. Vorlesungsbegleitend können Projekte bearbeitet werden. |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
möglich |
| Dozent/Zeit/Ort |
|
V |
Di |
6. DS |
WIL C129 |
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|
| |
Dozenten: Brusch, Deutsch (ZIH), Voß-Böhme (Mathematische Stochastik) |
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Webseite zur Vorlesung
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| Seminar Statistik |
| 0+2+0 |
F01/437 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Klassifizierung |
Spezialisierung, VS |
| Vorkenntnisse |
Maßtheorie und Stochastik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, Asymptotische Statistik |
| Inhalt |
Martingalmethoden in der Statistik
Für Organisatorisches siehe: www.math.tu-dresden.de/math/lvk/so08seminare.htm |
| Einschreibung |
siehe Webseite Seminare |
| Leistungsnachweis |
Schein |
| |
| Seminar Mathematical Finance & Financial Engineering |
| 0+2+0 |
F01/461 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Klassifizierung |
Spezialisierung |
| Vorkenntnisse |
Maßtheorie und Stochastik |
| Inhalt |
This seminar consists of a workshop block course in Mathematical Finance (April 25/26, 2008) and a practical Financial Engineering-group work (June 6/7, 2008). The seminar is limited to 15 students only. The course will be held in English. More Information: www.math.tu-dresden.de/~rudl/ss08/finanz/Finance.pdf |
| Einschreibung |
siehe Webseite Seminare |
| Leistungsnachweis |
Schein |
| |
| Seminar Versicherungsmathematik |
| 0+2+0 |
F01/448 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Klassifizierung |
Spezialisierung |
| Vorkenntnisse |
Maßtheorie und Stochastik, Wahrscheinlichkeitstheorie |
| Inhalt |
Mean Variance Optimization in Finance and Insurance.
Seminar in englischer Sprache, Literatur: Schmidt: Projections in Hilbert-Spaces and Their Applications. |
| Einschreibung |
siehe Webseite Seminare |
| Leistungsnachweis |
Schein |
| |
| Mathematisches Grundpraktikum |
| 0+0+4 |
F01/540* |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Vorkenntnisse |
Vordiplom |
| Inhalt |
Implementierung und Testung von Algorithmen zur Numerik/Optimierung/Stochastik bzw. Lösung datenanalytisch/statistischer Probleme mit Hilfe von Standardsoftware; Zusammenfassung der Ergebnisse in einer schriftlichen Ausarbeitung; Kurzvortrag über die Resultate der Praktikumsarbeit.
Für Details siehe:
www.math.tu-dresden.de/~poenisch/lehre.html |
| Einschreibung |
siehe Webseite zum Praktikum |
| Leistungsnachweis |
Schein |
| |
| Arbeitsgemeinschaft Mathematische Biologie |
| 0+4+0 |
F01/451 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker u.a. Interessenten |
| Leistungsnachweis |
fakultativ |
| Dozent/Zeit/Ort |
Schenk
|
AG |
Mi |
5. DS |
WIL C203 |
|
|
|
| |
| Arbeitsgemeinschaft Mathematische Statistik |
| 0+2+0 |
F01/452 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Vorkenntnisse |
Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik |
| Inhalt |
Ausgewählte Probleme der Mathematischen Statistik. |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
fakultativ |
| Dozent/Zeit/Ort |
Ferger
|
AG |
Di |
5. DS |
WIL A124 |
|
|
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| |
| Arbeitsgemeinschaft Versicherungsmathematik |
| 0+2+0 |
F01/453 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker und Wirtschaftswissenschaftler (ab 6. Sem.) |
| Vorkenntnisse |
Wahrscheinlichkeitstheorie |
| Inhalt |
Ausgewählte Probleme der Versicherungsmathematik. |
| Einschreibung |
|
| Leistungsnachweis |
fakultativ |
| |
| Arbeitsgemeinschaft Wahrscheinlichkeitstheorie |
| 0+2+0 |
F01/454 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Vorkenntnisse |
Wahrscheinlichkeitstheorie |
| Inhalt |
Ausgewählte Kapitel zur Theorie und Steuerung stochastischer Prozesse. |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
fakultativ |
| |
| Seminar des Institutes für Mathematische Stochastik |
| 0+2+0 |
F01/445 |
| Zielgruppe |
Diplomanden und Doktoranden des Instituts |
| Vorkenntnisse |
- |
| Inhalt |
Bekanntgabe der Vorträge durch Aushang und im Internet:
www.math.tu-dresden.de/sto/veranstaltungen.htm |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
- |
| |
| Dresdner Kolloquium zur Stochastik |
| 0+2+0 |
F01/446 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker und Wirtschaftswissenschaftler (ab 5. Sem.) |
| Vorkenntnisse |
|
| Inhalt |
Gastvorträge aus Wissenschaft und Wirtschaft.
(siehe Aushang und Internet: www.math.tu-dresden.de/sto/veranstaltungen.htm) |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
- |
| Für Studiengänge anderer Fachrichtungen und Fakultäten |
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| Mathematik I / 2 (Mehrdimensionale Differential- und Integralrechnung) |
| 4+4+0 |
F01/682 |
| Zielgruppe |
Studierende Elektrotechnik, Informationssystemtechnik (2. Sem.) |
| Vorkenntnisse |
Mathematik I/1 |
| Inhalt |
Differential- und Integralrechnung für Funktionen mehrerer Variabler, Vektoranalysis, unendliche Reihen, gewöhnliche Differentialgleichungen |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
Klausur |
| Dozent/Zeit/Ort |
Sasvári
|
V |
Mo |
2. DS |
BAR / SCHÖ |
|
|
|
| |
Sasvári
|
V |
Mi |
1. DS |
BAR / SCHÖ |
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Kursassistent |
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| |
Kuhlisch
|
U |
|
|
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|
Kursassistent |
|
| |
Für die Übungen siehe Information beim Kursassistenten oder beim Vorlesenden. |
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| Statistik II für Sozialwissenschaften |
| 2+2+0 |
F01/486 |
| Zielgruppe |
Studierende Sozialwissenschaften (Haupt- und Nebenfach) |
| Vorkenntnisse |
Statistik I |
| Inhalt |
Ausgewählte Verfahren der multivariaten Datenanalyse/Statistik und ihre Umsetzung in SPSS: Varianzanalyse, Regressionsanalyse, Analyse von Abhängigkeiten in Kontingenztafeln, Klassifikationsverfahren, dimensionsreduzierende Verfahren, Skalierungsverfahren und Reliabilitätsanalyse |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Klausur |
| Dozent/Zeit/Ort |
Müller
|
V |
Mi |
3. DS |
HSZ 02 |
|
|
|
| |
Müller
|
U |
|
|
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|
Kursassistent |
14.03.2008: Die Vorlesung wird von Dr. Müller gehalten. |
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Für Übungen und PC-Praktika siehe Informationen in der Vorlesung und auf den genannten Webseiten. |
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Webseiten zur Vorlesung
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| |
| Mathematische Statistik |
| 2+1+0 |
F01/485 |
| Zielgruppe |
Studierende Hydrologie, Abfall/Altlasten u.a. Interessenten |
| Vorkenntnisse |
Mathematik I bis III |
| Inhalt |
Auswahl und praktische Anwendung von Verfahren der Statistik zur Auswertung hydrologischer Daten (beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Punkt- und Konfidenzschätzungen, Tests, Regressions-, Korrelations- und Zeitreihenanalyse) |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Prüfung (Klausur) |
| Dozent/Zeit/Ort |
Franz, J.
|
V |
Di |
2. DS |
WIL A317 |
|
|
|
| |
Röder
|
U |
Do |
4. DS |
WIL B122 |
gerade Woche |
|
|
| |
Röder
|
U |
Do |
4. DS |
WIL B122 |
ungerade Woche |
|
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Autor: Lehrveranstaltungsmanagement Mathematik
Für Impressum, Datenschutzerklärung und Barrierefreiheit siehe Startseite des Lehrveranstaltungsarchivs
