Wahrscheinlichkeitstheorie – Serlo „Mathe für Nicht-Freaks“

Inhaltsverzeichnis

Wahrscheinlichkeitsräume

• Messbare Räume
• Wahrscheinlichkitsmaße
• Verteilungsfunktionen
• Eindeutigkeit von Wahrscheinlichkeitsmaßen
• Satz von Radon Nikodym
• Wahrscheinlichkeitsdichten

Zufallsvariablen

• Definition und Motivation
• Bildmaß
• Beispiel von Verteilungen
• Dichte-Transformationsformel
• Zufallsvektoren
• Randverteilungen

Erwartungswert, Varianz und höhere Momente

• Definition und Motivation
• Beispiele verschiedener Verteilungen
• Momentenerzeugende Funktion

Unabhängigkeit

• Einführung Unabhängigkeit
• Satz von Bayes
• Unabhängigkeit von Mengensystemen
• Unabhängigkeit von Zufallsvariablen
• Lemma von Borel Cantelli
• 0-1-Gesetz von Kolmogorov

Konstruktion von Wahrscheinlichkeitsräumen

• Warum notwendig?
• Erweiterungssatz von Kolmogorov

Konvergenzarten

• Warum verschiedene Konvergenzarten?
• Fast sichere Konvergenz
• Konvergenz im p-ten Mittel
• Konvergenz in Wahrscheinlichkeit

Gesetz der großen Zahlen

• Intuition
• Ungleichungen
• Schwaches Gesetz der großen Zahlen
• Starkes Gesetz der großen Zahlen
• Anwendungen

Schwache Konvergenz

• Motivation und Intuition
• Definition
• Weitere Charkaterisierungen

Charakteristische Funktionen

• Motivation und Definiton
• Eigenschaften
• Liste charakteristischer Funktionen
• Eindeutigkeitssatz
• Stetigkeitssatz von Levy

Zentraler Grenzwertsatz

• Intuition, Motivation und Satz von Moivre-Laplace
• klassischer Zentraler Grenzwertsatz
• Anwendungen
• Zentraler Grenzwertsatz von Lindeberg-Feller

Bedingte Erwartungen

• Einführende Beispiele
• Definition
• Eigenschaften

Martingale

• Motivation und erste Beispiele
• Stoppzeiten
• Gestoppte Martingale
• Optional Stopping Theorem
• Konvergenzsätze
  • Fast sichere Konvergenz
  • Konvergenz fast sicher und im p-ten Mittel (p>1)
  • Konvergenz bei gleichgradiger Integrierbarkeit