Maßtheorie für Statistiker

Dieses Buch vermittelt ein solides Grundwissen über Maßtheorie, indem es die wichtigsten Teile derselben in detaillierten, gut nachvollziehbaren Schritten darlegt sowie mit zahlreichen Beispielen verbindet. Viele Übungsaufgaben unterschiedlicher Schwierigkeitsgrade unterstützen dabei das Verständnis des Stoffes. Zur Selbstkontrolle werden im Anhang Lösungen zu sämtlichen Übungsaufgaben angegeben. Anwendungen der Maßtheorie in der Stochastik werden in Kapiteln über bedingte Erwartungen und Likelihood-Funktionen aufgezeigt.

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.

Autorentext

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.

Zusammenfassung
"This is a nice introduction to measure theory which addresses students having some basic knowledge of probability theory and a strong interest in statistics ... . the core of this book is well-written and contains many good explanations, helpful examples and illustrations, and numerous exercises." (Klaus D. Schmidt, zbMATH 1358.28001, 2017)

Inhalt
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.