[ 5MSSPKV ] KV Stochastische Prozesse und Zeitreihenmodellierung
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Es ist eine neuere Version 2021W dieser LV im Curriculum Masterstudium Statistics and Data Science 2024W vorhanden. |
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Workload |
Ausbildungslevel |
Studienfachbereich |
VerantwortlicheR |
Semesterstunden |
Anbietende Uni |
4 ECTS |
M1 - Master 1. Jahr |
Statistik |
Milan Stehlik |
2 SSt |
Johannes Kepler Universität Linz |
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Detailinformationen |
Anmeldevoraussetzungen |
keine
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Quellcurriculum |
Masterstudium Statistik 2012W |
Ziele |
Teilgebiete der Stochastischen Prozesse und Zeitreihenanalyse verstehen und richtig anwenden können.
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Lehrinhalte |
1. Wahrscheinlichkeitstheorie: bedingte Wahrscheinlichkeit und bedingter Erwartungswert 2. diskreter und stetiger stochastischer Prozess, Markowkette. 3. Punktprozess, regulärer Markow-Erneuerungsprozess 4. Poisson-Prozess 5. MA, ARMA, ARIMA; GARCH 6. Simulation 7. Anwendungen
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Beurteilungskriterien |
Abgabe von ausgearbeiteten Hausübungen, Klausur.
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Lehrmethoden |
Vortrag, Diskussion der Hausübungen.
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Abhaltungssprache |
Englisch |
Literatur |
Skriptum von Helga Wagner: Stochastische Prozesse und Zeitreihenanalyse
N.T.J. Bailey, The elements of Stochastic Processes, Wiley, 1964
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Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
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Präsenzlehrveranstaltung |
Teilungsziffer |
40 |
Zuteilungsverfahren |
Zuteilung nach Vorrangzahl |
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