- Das Konzept der bedingten Erwartung verstehen, deren Eigenschaften nachvollziehen und anwenden;
- Grundlegende Eigenschaften von stochastischen Prozessen kennen;
- Zeitabhängige Zufallsexperimente mit diskreten Ausgängen mit Markovketten modellieren und deren Eigenschaften untersuchen;
- Verschiedene Konstruktionsmöglichkeiten für den Poissonprozess kennen;
- Mit dem Poissonprozess modellieren, z.B. für Anwendungen in der Versicherungsmathematik;
- Gaußprozesse, speziell den Wienerprozess und seine Eigenschaften verstehen;
- Die Markoveigenschaft und die Chapman-Kolmogorov Gleichung für stochastische Prozesse nachvollziehen;
- Stochastische Prozesse auf die Martingaleigenschaft untersuchen;
- Martingalkonvergenzsätze kennen und nachvollziehen
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