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Asymptotische Stochastik: Eine Einführung mit Blick auf die Statistik

Autor Norbert Henze
de Limba Germană Paperback – 3 mai 2024
Dieses Lehrbuch liefert einen verständnisorientierten Einstieg in die asymptotische Stochastik. Es ist vom Niveau her zu Beginn eines Mathematik-Masterstudiums angesiedelt und deckt den Stoff ab, der in einer vierstündigen Vorlesung mit zweistündigen Übungen vermittelt werden kann. Einzelne Kapitel eignen sich zudem für Seminare am Ende eines Bachelorstudiums. Neben eher grundständigen Themen wie der Momentenmethode zum Nachweis von Verteilungskonvergenz oder dem multivariaten zentralen Grenzwertsatz und der Delta-Methode werden unter anderem Grenzwertsätze für U-Statistiken und der Satz von Donsker sowie die Brown'sche  Brücke mit Anwendungen auf die Statistik behandelt. Das Buch schließt mit einem zentralen Grenzwertsatz für hilbertraumwertige Zufallselemente mit Anwendungen auf gewichtete L²-Statistiken.
Ein besonderes Merkmal des Buches sind mehr als 130 Selbstfragen, die am Ende des jeweiligen Kapitels beantwortet werden, sowie mehr als 180 Übungsaufgaben mit Lösungen. Hierdurch eignet sich dieses Werk sehr gut zum Selbststudium.
Die 2. Auflage ist vollständig durchgesehen und thematisch unter anderem um die starke Konsistenz der Maximum-Likelihood-Schätzung sowie zentrale Grenzwertsätze für Dreiecksschemata von Zufallsvektoren und hilbertraumwertigen Zufallsvariablen erweitert. Hinzugekommen sind auch weitere Beispiele sowie 11 neue Aufgaben mit Lösungen.

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Specificații

ISBN-13: 9783662684450
ISBN-10: 3662684454
Ilustrații: XX, 443 S. 31 Abb., 24 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 168 x 240 mm
Greutate: 0.77 kg
Ediția:2. Aufl. 2024
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer Spektrum
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Cuprins

Vorwort.- Symbolverzeichnis.- 1 Grundlagen aus der Wahrscheinlichkeitstheorie .- 2 Ein poissonscher Grenzwertsatz für Dreiecksschemata.- 3 Die Momentenmethode.- 4 Ein zentraler Grenzwertsatz für stationäre m-abhängige Folgen.- 5 Die multivariate Normalverteilung.- 6 Verteilungskonvergenz und zentraler Grenzwertsatz in Rd.- 7 Empirische Verteilungsfunktion.- 8 Grenzwertsätze für U-Statistiken.- 9 Grundbegriffe der Schätztheorie.- 10 Maximum-Likelihood-Schätzung.- 11 Asymptotische (relative) Effizienz von Schätzern.- 12 Likelihood-Quotienten-Tests.- 13 Wahrscheinlichkeitsmaße auf metrischen Räumen.- 14 Verteilungskonvergenz in metrischen Räumen.- 15 Wiener-Prozess, Satz von Donsker und Brown’sche Brücke.- 16 Der Raum D[0,1], empirische Prozesse.- 17 Zufallselemente in separablen Hilberträumen.- Nachwort.- Lösungen der Übungsaufgaben.- Literaturverzeichnis.- Index.

Notă biografică

Norbert Henze ist Professor i.R. für Stochastik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Er wurde mit dem Ars legendi-Fakultätenpreis 2014 für exzellente Hochschullehre in Mathematik ausgezeichnet.

Textul de pe ultima copertă

Dieses Lehrbuch liefert einen verständnisorientierten Einstieg in die asymptotische Stochastik. Es ist vom Niveau her zu Beginn eines Mathematik-Masterstudiums angesiedelt und deckt den Stoff ab, der in einer vierstündigen Vorlesung mit zweistündigen Übungen vermittelt werden kann. Einzelne Kapitel eignen sich zudem für Seminare am Ende eines Bachelorstudiums.
Neben eher grundständigen Themen wie der Momentenmethode zum Nachweis von Verteilungskonvergenz oder dem multivariaten zentralen Grenzwertsatz und der Delta-Methode werden unter anderem Grenzwertsätze für U-Statistiken und der Satz von Donsker sowie die Brown'sche  Brücke mit Anwendungen auf die Statistik behandelt. Das Buch schließt mit einem zentralen Grenzwertsatz für hilbertraumwertige Zufallselemente mit Anwendungen auf gewichtete L²-Statistiken.
Ein besonderes Merkmal des Buches sind mehr als 130 Selbstfragen, die am Ende des jeweiligen Kapitels beantwortet werden,sowie mehr als 180 Übungsaufgaben mit Lösungen. Hierdurch eignet sich dieses Werk sehr gut zum Selbststudium.

Die 2. Auflage ist vollständig durchgesehen und thematisch unter anderem um die starke Konsistenz der Maximum-Likelihood-Schätzung sowie zentrale Grenzwertsätze für Dreiecksschemata von Zufallsvektoren und hilbertraumwertigen Zufallsvariablen erweitert.  Hinzugekommen sind auch weitere Beispiele sowie 11 neue Aufgaben mit Lösungen.
Der Autor
Norbert Henze ist Professor i.R. für Stochastik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Er wurde mit dem Ars legendi-Fakultätenpreis 2014 für exzellente Hochschullehre in Mathematik ausgezeichnet.

Caracteristici

Bietet eine verständliche Einführung in die asymptotische Stochastik Enthält über 150 Übungsaufgaben mit Lösungen Enthält Selbstfragen zum Prüfen des Verständnisses beim Lesen