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Maßtheorie für Statistiker = Grundla...
~
Küchler, Uwe.
Maßtheorie für Statistiker = Grundlagen der Stochastik /
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Maßtheorie für Statistiker/ von Uwe Küchler.
其他題名:
Grundlagen der Stochastik /
作者:
Küchler, Uwe.
面頁冊數:
XII, 318 S. 34 Abb., 8 Abb. in Farbe.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
標題:
Measure theory. -
電子資源:
https://doi.org/10.1007/978-3-662-46375-8
ISBN:
9783662463758
Maßtheorie für Statistiker = Grundlagen der Stochastik /
Küchler, Uwe.
Maßtheorie für Statistiker
Grundlagen der Stochastik /[electronic resource] :von Uwe Küchler. - 1st ed. 2016. - XII, 318 S. 34 Abb., 8 Abb. in Farbe.online resource. - Statistik und ihre Anwendungen. - Statistik und ihre Anwendungen.
Grundbegriffe -- Mengensysteme -- Mengenfunktionen und Maße -- Maße und Maßräume -- Messbare Abbildungen -- Integration messbarer Funktionen -- Ungleichungen und Lp-Raume -- Konvergenzarten für Folgen messbarer Funktionen -- Produktmaße -- Der Satz von Radon-Nikodym -- Bedingte Erwartungen -- Likelihoodfunktionen -- A. Normierte Räume -- B. Reellwertige Funktionen -- C. Großer Umsatzordnungssatz.
In diesem Buch werden die wichtigsten Teile der Maßtheorie, wie z.B. Borel-messbare Funktionen, Maße, Integrale und Konvergenzarten, in detaillierten, gut nachvollziehbaren Schritten dargelegt sowie mit zahlreichen Beispielen und Bezügen zur Stochastik verbunden. Als Anwendungen der Maßtheorie in der Stochastik werden darüber hinaus Einblicke in anspruchsvolle Gebiete wie bedingte Erwartungen und Likelihood-Funktionen gewährt. Viele Übungsaufgaben unterschiedlicher Schwierigkeitsgrade unterstützen das Verständnis des Stoffes. Zur Selbstkontrolle werden im Anhang Lösungen zu sämtlichen Übungsaufgaben angegeben. Die benötigten Vorkenntnisse sind auf ein Minimum beschränkt, da zu Beginn in übersichtlicher Form notwendige Grundlagen aus Mengenlehre und Theorie der reellen Zahlen wiederholt und vertieft werden. Das Buch richtet sich somit an Studierende und Wissenschaftler, die an einer Hochschule eine Grundausbildung in Mathematik absolviert haben, und möchte diesen sowohl zu einem weitreichenden Verständnis der Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematischen Statistik verhelfen, als auch eine durchdachte Anwendung ihrer Methoden in Wirtschaftswissenschaften, Naturwissenschaften und Medizin ermöglichen. Der Autor Prof. Dr. Uwe Küchler ist Professor im Ruhestand an der Humboldt-Universität zu Berlin und war viele Jahre in Forschung und Lehre auf den Gebieten der Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematischen Statistik tätig.
ISBN: 9783662463758
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In diesem Buch werden die wichtigsten Teile der Maßtheorie, wie z.B. Borel-messbare Funktionen, Maße, Integrale und Konvergenzarten, in detaillierten, gut nachvollziehbaren Schritten dargelegt sowie mit zahlreichen Beispielen und Bezügen zur Stochastik verbunden. Als Anwendungen der Maßtheorie in der Stochastik werden darüber hinaus Einblicke in anspruchsvolle Gebiete wie bedingte Erwartungen und Likelihood-Funktionen gewährt. Viele Übungsaufgaben unterschiedlicher Schwierigkeitsgrade unterstützen das Verständnis des Stoffes. Zur Selbstkontrolle werden im Anhang Lösungen zu sämtlichen Übungsaufgaben angegeben. Die benötigten Vorkenntnisse sind auf ein Minimum beschränkt, da zu Beginn in übersichtlicher Form notwendige Grundlagen aus Mengenlehre und Theorie der reellen Zahlen wiederholt und vertieft werden. Das Buch richtet sich somit an Studierende und Wissenschaftler, die an einer Hochschule eine Grundausbildung in Mathematik absolviert haben, und möchte diesen sowohl zu einem weitreichenden Verständnis der Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematischen Statistik verhelfen, als auch eine durchdachte Anwendung ihrer Methoden in Wirtschaftswissenschaften, Naturwissenschaften und Medizin ermöglichen. Der Autor Prof. Dr. Uwe Küchler ist Professor im Ruhestand an der Humboldt-Universität zu Berlin und war viele Jahre in Forschung und Lehre auf den Gebieten der Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematischen Statistik tätig.
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Life Science and Basic Disciplines (German Language) (SpringerNature-11777)
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