312.181 (20S) Stochastic Processes, exercises

Sommersemester 2020

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
12.03.2020 11:00 - 12:00 N.2.01 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Stochastic Processes, exercises
LV-Art Übung (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n 1.0
ECTS-Anrechnungspunkte 2.0
Anmeldungen 18 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
mögliche Sprache/n der Leistungserbringung Englisch
LV-Beginn 12.03.2020
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

The students should be able to define a stochastic process.

The students should be able to work with Markov chains.

The students should know branching processes.

The students should understand martingales.

The students should know Brownian motion and properties thereof.

The students should know Poisson processes and compound Poisson processes.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Mandatory Exercises

Presentation of solution to exercises on the blackboard by the students

Inhalt/e

Examples and Definitions
Markov chains
Martingales
Brownian motion
Poisson process
Compound Poisson process

Erwartete Vorkenntnisse

Stochastics 2

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Geänderte Prüfungsinformationen (COVID-19 Ausnahmeregelung)

The evaluation of the exercises remains unchanged. 

The only difference is that the presentation of the solutions is online via BigBlueButton.

Prüfungsmethode/n

There are 100 p. in total. The number of exercises solved counts 80 p., the presentation in total counts 20 p.

The point scheme is as follows:
100-87 p. -> 1
86-75 p. -> 2
74-62 p. -> 3
61-50 p. -> 4
49-0 p. -> 5

Prüfungsinhalt/e

Everything that is covered in the lecture Stochastic Processes.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

The mark depends only on the number of points the student achieves.

Since the students will be graded during the course, students can unsubscribe without being graded only until inclusively 31.03.2020.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Doktoratsprogramm Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (SKZ: ---, Version: 16W.1)
    • Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (Pflichtfach)
      • Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems ( 0.0h XX / 0.0 ECTS)
        • 312.181 Stochastic Processes, exercises (1.0h UE / 2.0 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 18W.1)
    • Fach: Statistics (Pflichtfach)
      • 3.2 Stochastic Processes ( 1.0h UE / 2.0 ECTS)
        • 312.181 Stochastic Processes, exercises (1.0h UE / 2.0 ECTS)
  • Masterstudium Technische Mathematik (SKZ: 401, Version: 13W.1)
    • Fach: Statistik (Pflichtfach)
      • Stochastische Prozesse 1 ( 3.0h VU / 5.0 ECTS)
        • 312.181 Stochastic Processes, exercises (1.0h UE / 2.0 ECTS)
  • Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Technischen Wissenschaften (SKZ: 786, Version: 12W.4)
    • Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (Pflichtfach)
      • Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums ( 16.0h XX / 32.0 ECTS)
        • 312.181 Stochastic Processes, exercises (1.0h UE / 2.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2024
  • 312.181 UE Stochastic Processes, exercises (1.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2023
  • 312.181 UE Stochastic Processes, exercises (1.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2022
  • 312.181 UE Stochastic Processes, exercises (1.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2021
  • 312.181 UE Stochastic Processes, exercises (1.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2019
  • 312.181 UE Stochastic Processes, exercises (1.0h / 2.0ECTS)