Die Vorlesung hat drei Blöcke:
1. Stochastische Modellierung: Kurzabriss von linearer Regression, nichtlineare Regression, Autoregressionen, diskrete Wahlmodelle.
2. Markov-Ketten und -prozesse
3. Anwendungen.
HINWEIS: aufgrund der Abstimmung in der ersten Vorlesung findet die Vorlesung von 8:30-10:00 statt.
Die Vorlesung behandelt die Grundlagen stochastischer Modellierung. Grundkenntnisse in Statistik und Stochastik sind von Vorteil, alle Konzepte und die verwendete Notation werden in den ersten Vorlesungen wiederholt.
Waldmann und Stocker: Stochastische Modelle (2013)
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
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Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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31-M18 Profilmodul Quantitative BWL | Stochastische Methoden | Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Studiengang/-angebot | Gültigkeit | Variante | Untergliederung | Status | Sem. | LP | |
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Statistische Wissenschaften / Master | (Einschreibung bis SoSe 2014) | SW2A | 4 | ||||
Studieren ab 50 | |||||||
Wirtschaftsmathematik (1-Fach) / Bachelor | (Einschreibung bis SoSe 2011) | M.WM.20 | 4 | ||||
Wirtschaftswissenschaften (Kernfach) / Bachelor | (Einschreibung bis SoSe 2011) | Kernfach | Modul 17; Modul 18 | Wahlpflicht | 5. 6. | 4 | |
Wirtschaftswissenschaften (Nebenfach) / Bachelor | (Einschreibung bis SoSe 2011) | Nebenfach | Modul 41 | Wahlpflicht | 5. 6. | 4 | |
Wirtschaftswissenschaften (1-Fach) / Bachelor | (Einschreibung bis SoSe 2011) | Modul 35 | 2 | unbenotet | |||
Wirtschaftswissenschaften (1-Fach) / Bachelor | (Einschreibung bis SoSe 2011) | Modul 17; Modul 18; Modul 31; Modul 33 | Wahlpflicht | 5. 6. | 4 |
Nötige Vorkenntnisse im Detail:
+ lineare Algebra (Matrizenrechnung, Lösung von Gleichungssystemen)
+ Differentialrechnung
+ Zufallsvariablen und Verteilungen
+ deskriptive Statistik (Mittelwert, Varianz, Kovarianz)