Vorlesung Stochastik für Informatiker und Bioinformatiker; 26. Stunde

Wolff, Manfred , 14.07.2004

Table of Contents:

00:00:00 Stochastik-Vorlesung, Korrektur zu Übungsaufgabe
00:00:45 stochastische Matrix, irreduzible (Existenz einer invarianten Wahrscheinlichkeitsverteilung: Fortsetzung des Beweises)
00:11:02 stochastische Matrix, primitive (Konvergenz jeder Anfangsverteilung gegen die invariante Wahrscheinlichkeitsverteilung: Theorem)
00:14:55 stochastische Matrix, primitive (Konvergenz jeder Anfangsverteilung: Anwendung)
00:14:55 Jukes-Cantor-Modell
00:15:24 Jukes-Cantor-Modell, Übergangsmatrix ist doppelt stochastisch
00:15:24 doppelt stochastische Matrix, Bezeichnung
00:17:42 doppelt stochastische Matrix, Gleichverteilung ist die invariante Wahrscheinlichkeitsverteilung
00:18:09 Jukes-Cantor-Modell, Übergangsmatrix ist primitiv
00:19:41 stochastische Matrix, nicht doppelt stochastische (Beispiel)
00:20:37 stochastische Matrix, primitive (Konvergenz jeder Anfangsverteilung gegen die invariante Wahrscheinlichkeitsverteilung: Beweis)
00:34:45 Markoff-Kette, und Nukleotid-Substitution (Bemerkung)
00:36:06 Stochastik-Vorlesung, Aufgabe der Vorklausur (doppelt stochastische Matrix)
00:37:42 Irrfahrten, auf Graphen (Bemerkung)
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