LV-Archiv: Sommersemester 2010 - 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 |
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Tutor
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Ü |
Mo |
2. DS |
3 Gruppen: WIL C203, C205 und B122 |
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Die Übungen beginnen in der 2. Woche. |
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Teil 1 - Maßtheorie: Prof. Schilling
Literatur: Schilling, R.; Measures, Integrals and Martingales, 2005.
Teil 2 - Wahrscheinlichkeitstheorie: Prof. Sasvári |
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Webseite zur Vorlesung
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| Proseminar Mathematische Stochastik: Ungleichungen |
| 0+2+0 |
F01/411 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Vorkenntnisse |
- |
| Inhalt |
siehe Webseite zum Proseminar bei Prof. Schilling |
| Einschreibung |
über OPAL bis 24.02.2010, siehe Webseite Proseminare |
| Leistungsnachweis |
Schein |
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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 |
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Ü |
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Die Vorlesung ist für das WS 2010/2011 geplant. |
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| Elementare Stochastik |
| 4+2+0 |
F01/419 |
| Zielgruppe |
Technomathematiker (4. Sem.; wahlweise 'Maßtheorie und Stochastik' möglich), Studierende Informatik (6. Sem.) |
| Vorkenntnisse |
- |
| Inhalt |
Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariable, Verteilungen, Grenzwertsätze, schließende Statistik (Punktschätzung, Konfidenzintervalle, statistische Testverfahren) |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Prüfungsvorleistung |
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| Modul-BaL-ELST: Elementare Stochastik |
| 4+2+0 |
F01/419* |
| Zielgruppe |
Lehramtsbezogene Bachelor-Studiengänge ABS mit Option Grundschule (gemeinsam mit Studiengang Technomathematik, Studierende Informatik) |
| Vorkenntnisse |
- |
| Inhalt |
Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariable, Verteilungen, Grenzwertsätze, schließende Statistik (Punktschätzung, Konfidenzintervalle, statistische Testverfahren) |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
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| Zuverlässigkeitstheorie |
| 2+0+0 |
F01/435 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Leistungsnachweis |
Prüfung oder Prüfungsvorleistung |
| Dozent/Zeit/Ort |
Franz, J.
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V |
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Die Vorlesung findet in diesem Semester nicht statt. (03.03.2010) |
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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
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V |
Mo |
3.DS |
WIL A222 |
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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
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V |
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06.04.2010: Die Vorlesung findet in diesem Semester nicht statt. |
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| Stochastic Processes |
| 3+1+0 |
F01/430 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker, Technomathematiker |
| Klassifizierung |
Reine Mathematik, Angewandte Mathematik, Spezialisierung |
| Vorkenntnisse |
Measure & Integration; Probability Theory; (discrete-parameter) Martingales. |
| Inhalt |
Construction of stochastic processes; transition functions; Markov property; Brownian motion; properties of Brownian motion; stochastic integrals (driven by a Brownian motion) |
| Einschreibung |
1. Vorlesung |
| Leistungsnachweis |
Schein bzw. Prüfung |
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Schilling
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V |
Do |
3.DS |
WIL A120 |
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06.04.2010: Vorlesung im Umfang 3+1+0.
Die Übung ist in die Vorlesung integriert. |
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| Seminar: Ausgewählte Anwendungen der Wahrscheinlichkeitstheorie |
| 2+0+0 |
F01/427 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker (ab 6. Sem.) |
| Leistungsnachweis |
Schein |
| Dozent/Zeit/Ort |
Sasvári
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S |
Mo |
4.DS |
WIL A124 |
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| Seminar Mathematische Statistik |
| 0+2+0 |
F01/437 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Vorkenntnisse |
Maßtheorie und Stochastik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Asymptotische Statistik |
| Inhalt |
Anforderungen für die Vergabe des Scheins: ein guter Seminarvortrag, die Abgabe einer schriftlichen Vortragsausarbeitung (max. 8 Seiten).
und die Beteiligung an allen Seminarveranstaltungen |
| Einschreibung |
siehe Webseite Seminare |
| Leistungsnachweis |
Schein |
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| 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 |
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| Arbeitsgemeinschaft Stochastische Vielteilchensysteme in der Mathematischen Biologie |
| 0+2+0 |
F01/451 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker u.a. Interessenten |
| Vorkenntnisse |
Wahrscheinlichkeitstheorie, Maßtheorie und Stochastik erwünscht, Funktionalanalysis |
| Inhalt |
Grundlagen interagierender stochastischer Vielteilchensysteme nach Liggett (1985); Analyse spezieller Vielteilchensysteme, die für die Entwicklungsbiologie von Bedeutung sind (ausgewählte Veröffentlichungen).
Internet: www.math.tu-dresden.de/~avoss/. |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
- |
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| Arbeitsgemeinschaft Mathematische Statistik |
| 0+2+0 |
F01/452 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Vorkenntnisse |
Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik |
| Inhalt |
Ausgewählte Probleme der Mathematischen Statistik. |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
- |
| Dozent/Zeit/Ort |
Ferger
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AG |
Di |
5.DS |
WIL A124 |
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| Arbeitsgemeinschaft Analysis und Stochastik |
| 0+2+0 |
F01/454 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker |
| Vorkenntnisse |
Wahrscheinlichkeitstheorie |
| Inhalt |
Ausgewählte Kapitel zur Theorie und Steuerung stochastischer Prozesse. |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
- |
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| 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 |
- |
| Dozent/Zeit/Ort |
Sasvári
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S |
Di |
4.DS |
WIL A124 |
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| Dresdner Kolloquium zur Stochastik |
| 0+2+0 |
F01/446 |
| Zielgruppe |
Mathematiker, Technomathematiker, Wirtschaftsmathematiker und Wirtschaftswissenschaftler (ab 5. Sem.) |
| Vorkenntnisse |
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| Inhalt |
Gastvorträge aus Wissenschaft und Wirtschaft.
(siehe Aushang und Internet:www.math.tu-dresden.de/sto/veranstaltungen.htm) |
| Einschreibung |
- |
| Leistungsnachweis |
- |
| Dozent/Zeit/Ort |
Sasvári
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S |
Fr |
3.DS |
WIL A124 |
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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.) (gemeinsam mit Mechatronik) |
| Vorkenntnisse |
Mathematik I/1 |
| Inhalt |
Differential- und Integralrechnung für Funktionen mehrerer Variabler, Vektoranalysis, unendliche Reihen, gewöhnliche Differentialgleichungen |
| Einschreibung |
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| Leistungsnachweis |
Klausur |
| Dozent/Zeit/Ort |
Sasvári
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V |
Mo |
2. DS |
BAR SCHÖ E |
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Kuhlisch
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Ü |
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Kursassistent |
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Webseite zur Vorlesung bei der Kursassistentin. |
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| Mathematik II (Mechatronik) |
| 4+4+0 |
F01/682* |
| Zielgruppe |
Studierende Mechatronik (gemeinsam mit Elektrotechnik, Informationssystemtechnik) |
| Vorkenntnisse |
Mathematik I (Mechatronik) |
| Inhalt |
Differential- und Integralrechnung für Funktionen mehrerer Variabler, Vektoranalysis, unendliche Reihen, gewöhnliche Differentialgleichungen |
| Einschreibung |
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| Leistungsnachweis |
Klausur |
| Dozent/Zeit/Ort |
Sasvári
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V |
Mo |
2. DS |
BAR SCHÖ E |
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Kuhlisch
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Ü |
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Kursassistent |
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Webseite zur Vorlesung bei der Kursassistentin. |
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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
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V |
Mi |
3.DS |
HSZ 03 |
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| |
Müller
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Ü |
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Für Informationen zur Vorlesung und den Übungen siehe Webseite beim Dozenten. |
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| Mathematische Statistik |
| 2+2+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 |
Kuhlisch
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V |
Do |
3.DS |
TOE 317 |
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Röder
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Ü |
Do |
2. DS |
WIL C107 |
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Autor: Lehrveranstaltungsmanagement Mathematik
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