Temario: Capítulo Conjuntos



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Medida y Probabilidad

Medida e Integración


Temario:


Capítulo 1. Conjuntos

1.1 Límites de conjuntos.

1.2 Colecciones de conjuntos: álgebra, -álgebra, clases monótonas, sistemas .

1.3 Conjuntos de Borel en Rn.


Capítulo 2. Espacios de Medida y Probabilidad

2.1 Medida de Lebesgue en el intervalo unitario

2.2 Definición y propiedades de una medida de probabilidad.

2.3 Construcción, medida exterior y teorema de extensión de Carathéodory.

2.4 Medidas de Lebesgue-Stieltjes.
Capítulo 3. Funciones Medibles y Variables Aleatorias

3.1 Definiciones, convergencia y aproximación a través de funciones simples.

3.2 Funciones medibles y continuas.

3.3 Medidas de distribución.

3.4 Funciones de distribución.
Capítulo 4. Independencia

4.1 Variables aleatorias independientes.

4.2 Espacio producto.

4.3 Existencia de variables aleatorias independientes.

4.4 Leyes 0-1 y lema de Borel-Cantelli.
Capítulo 5. Integración

5.1 Definición de la integral y esperanza.

5.2 Propiedades fundamentales.

5.3 Lema de Fatou y teorema de convergencia dominada.

5.4 Fórmula de cambio de variable.

5.5 Integral de Lebesgue y su relación con la integral de Riemann.

5.6 Teorema de Fubini.

5.7 Convolución.

5.8 Sumas de variables aleatorias independientes.
Si hay tiempo incluiremos el estudio de la convergencia de variables aleatorias.

Bibliografía

Libros de texto:


  1. Ash, R.B., Doleans-Dade, C.A.: Probability and Measure Theory, 2nd. Ed., Academic Pres, 1999.

  2. Bartle, R. G.: The elements of integration and Lebesgue measure. J. Wiley, 1995.

  3. Billingsley, P.: Probability and Measure, 3rd. ed. Wiley, 1995.

  4. Breiman, L.: Probability, SIAM, 1992.

  5. Chung, K.L.: A Course in Probability Theory Revised Academic Press, 2000.

  6. Jacod, J. & Protter, Ph. Probability Essentials. Springer 2000.

  7. Kallenberg, O.: Foundations of Modern Probability 2nd ed. Springer, 2002.

  8. Resnick, S.I.: A Probability Path, Birkhauser, 2001.

  9. Royden, H.L.: Real Analysis, 3rd. ed.Prentice-Hall, 1988.

Libros de apoyo y consulta:



  1. Gut, A. Probability: A Graduate Course. Springer 2005.

  2. Lamperti, J.: Probability, J. Wiley, 1996.

  3. Lieb, E. H. & Loss, M.: Analysis, 2nd. Ed. A.M.S. 2001.

  4. Loéve, M.: Probability Theory 3rd ed., Springer, 1978.

  5. Neveu, J.: Bases Mathématiques du Calcul des Probabilités, Dunod.

  6. Pollard, D.: A Users Guide to Measure Theoretic Probability, Cambridge, 2002.

  7. Shiryaev, A.N.,: Probability, 2nd ed., Springer, 1984.

  8. Stromberg, K.R.: Probability for Analysts, Chapman & Hall, 1994.

  9. Tucker, A.: A Graduate Course in Probability, Academic Press, 1967.

Clases:


Lunes y miércoles, 11 a 12:20, Salón 5.

Viernes, 11 a 12:20, Salón K4.

Evaluación

Tres exámenes parciales. Cada uno vale 25% de la nota definitiva.

Tareas semanales. El promedio vale el 25% restante.

Las fechas tentativas son semana 3, semana 9 y final del curso.


Profesor:

Joaquín Ortega Sánchez, Oficina A-1.

Horas de consulta: Lunes y miércoles de 5 a 6.

Correo: jortega@cimat.mx

Página personal: http://www.cimat.mx/~jortega

Página del curso: http://www.cimat.mx:88/~jortega/myp09.html


Ayudante:

Alejandra Donají Herrera Reyes.


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