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| LEADER |
04802nmm a2200313 u 4500 |
| 001 |
EB000669183 |
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EBX01000000000000000522265 |
| 005 |
00000000000000.0 |
| 007 |
cr||||||||||||||||||||| |
| 008 |
140122 ||| ger |
| 020 |
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|a 9783642667497
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| 100 |
1 |
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|a Gänssler, Peter
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| 245 |
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0 |
|a Wahrscheinlichkeitstheorie
|h Elektronische Ressource
|c von Peter Gänssler, Winfried Stute
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| 250 |
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|a 1st ed. 1977
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| 260 |
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|a Berlin, Heidelberg
|b Springer Berlin Heidelberg
|c 1977, 1977
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| 300 |
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|a XII, 420 S.
|b online resource
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|a 1.16 Null-Eins-Gesetze -- 1.17 Charakteristische Funktionen -- 1.18 Stochastische Ungleichungen -- 1.19 Normalverteilungen -- 1.20 Laplace-Transformierte -- II. Gesetze der großen Zahlen -- 2.1 Das schwache Gesetz der großen Zahlen -- 2.2 Der Kolmogoroffsehe Dreireihensatz -- 2.3 Das starke Gesetz der großen Zahlen -- III. Empirische Verteilungen -- 3.1 Uniforme Klassen -- 3.2 Gleichmäßige Konvergenz empirischer Verteilungen -- 3.3 Eindimensionale empirische Verteilungen -- IV. Der zentrale Grenzwertsatz -- 4.1 Der zentrale Grenzwertsatz -- 4.2 Der Satz von Berry-Esseen -- 4.3 Der zentrale Grenzwertsatz und das Gesetz vom iterierten Logarithmus -- V. Bedingte Erwartungen und bedingte Verteilungen -- 5.1 Spezielle bedingte Erwartungen -- 5.2 Allgemeine Definition und grundlegende Eigenschaften bedingter Erwartungen -- 5.3 Regulärebedingte Wahrscheinlichkeitsverteilungen -- 5.4 Die Jensensche Ungleichung -- VI. Martingale -- 6.1 Martingale und Sub-Martingale --
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|a 6.2 Das Optional Sampling Theorem -- 6.3 Stopzeiten und Transformation durch Stopzeiten -- 6.4 Martingalkonvergenzsätze -- 6.5 Inverse Martingale und Inverse Sub-Martingale -- 6.6 Stochastische Ungleichungen für Martingale und Sub-Martingale 22 -- 6.7 Gesetze der großen Zahlen für nichtnegative Sub-Martingale und MDF -- 6.8 Ein Gesetz vom iterierten Logarithmus für Sub-Martingale mit einer Anwendung auf die Konvergenz empirischer Verteilungen -- 6.9 U-Statistiken -- 6.10 Anwendungen in der Sequentialanalyse -- VII. Stochastische Prozesse -- 7.1 Allgemeine Existenzaussagen (Satz von Kolmogoroff) -- 7.2 Maße in Funktionenräumen X?RI, I = [0,1] -- 7.3 Maße in Funktionenräumen X?RT, T?[0,?] -- 7.4 Prozesse mit unabhängigen Zuwächsen -- 7.5 Der Poissonsche Prozeß -- 7.6 Der Brownsche Bewegungsprozeß -- VIII. Zufallselemente in metrischen Räumen -- 8.1 Einige allgemeine Eigenschaften von Zufallselementen -- 8.2 Konvergenzbegriffe für Zufallselemente in metrischen Räumen --
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|a 8.3 Ein Gesetz der großen Zahlen für Zufallselemente in einem separablen Banachraum -- 8.4 Schwache Konvergenz -- 8.5 Zwei Konvergenzsätze von Wichura -- 8.6 Die Cramerschen Sätze -- 8.7 Die Sätze von Levy-Cramer und Cramer-Wold -- 8.8 Der klassische mehrdimensionale zentrale Grenzwertsatz -- IX. Zentrale Grenzwertsätze für Martingaldifferenzschemata -- 9.1 Die konditionierte Lindeberg-Bedingung -- 9.2 Ein zentraler Grenzwertsatz für Martingaldifferenzschemata -- 9.3 Das Lindeberg-Levy Theorem für Martingale -- X. Invarianzprinzipien -- 10.1 Ein Invarianzprinzip für den Partialsummenprozeß -- 10.2 Ein Invarianzprinzip für den empirischen Prozeß -- 10.3 Ein Invarianzprinzipfür U-Statistiken -- 10.4 Starke Approximationen für Partialsummen unabhängiger identisch verteilter Variabler -- Formelanhang -- Zeichenindex -- Sach- und Namenregister
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|a 0. Grundlegende Definitionen und Hilfsmittel -- 0.1 Logische Kürzel, Abkürzungen -- 0.2 Mengen und Mengenoperationen -- 0.3 Zahlenmengen -- 0.4 Zahlenfolgen -- 0.5 Mengenfolgen -- 0.6 Abbildungen -- 0.7 Beziehungen zwischen Mengen und Indikatorvariablen -- 0.8 Topologische Begriffe und Bezeichnungen -- 0.9 Konvexe Mengen und konvexe Funktionen -- 0.10 Der Satz von Hahn-Banach -- I. Maßtheoretische Hilfsmittel und Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie -- 1.1 Mengensysteme -- 1.2 Meßbare Abbildungen -- 1.3 Produkträume -- 1.4 Konstruktion von Maßen -- 1.5 Inneres und äußeres Maß -- 1.6 Übergang vom Maß zum Integral -- 1.7 µ-fast überall Eigenschaften -- 1.8 Übergangs- und Produktwahrscheinlichkeiten -- 1.9 Der Satz von Ionescu Tulcea -- 1.10 Verteilungen und Verteilungsfunktionen -- 1.11 P-fast sichere und P-stochastische Konvergenz -- 1.12 Verteilungskonvergenz -- 1.13 Konvergenz im p-ten Mittel -- 1.14 Gleichgradige Integrierbarkeit -- 1.15 Unabhängigkeit --
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|a Applications of Mathematics
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|a Mathematics
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| 700 |
1 |
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|a Stute, Winfried
|e [author]
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| 041 |
0 |
7 |
|a ger
|2 ISO 639-2
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| 989 |
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|b SBA
|a Springer Book Archives -2004
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| 490 |
0 |
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|a Hochschultext
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| 028 |
5 |
0 |
|a 10.1007/978-3-642-66749-7
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| 856 |
4 |
0 |
|u https://doi.org/10.1007/978-3-642-66749-7?nosfx=y
|x Verlag
|3 Volltext
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| 082 |
0 |
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|a 519
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