observatory 发表于 2025-3-28 17:59:03
http://reply.papertrans.cn/103/10203/1020279/1020279_41.pngDALLY 发表于 2025-3-28 22:45:01
http://reply.papertrans.cn/103/10203/1020279/1020279_42.pngThrombolysis 发表于 2025-3-28 23:11:42
Statistische Tests und Vertrauensintervalle für eine Stichprobenicht. Dieses Kapitel führt in das hierzu verwendete Konzept des statistischen Tests ein. Anhand eines Beispiels werden die wichtigsten Begriffe entwickelt. Ein besonderes Augenmerk wird dabei auf ein intuitives Verständnis gelegt, um die in der Praxis häufigsten Fehlschlüsse zu vermeiden. Schließli问到了烧瓶 发表于 2025-3-29 03:32:40
http://reply.papertrans.cn/103/10203/1020279/1020279_44.pngdelta-waves 发表于 2025-3-29 09:24:09
http://reply.papertrans.cn/103/10203/1020279/1020279_45.pngbizarre 发表于 2025-3-29 12:02:55
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnungden entsprechenden mathematischen Anforderungen und den verschiedenen Interpretationsmöglichkeiten. Anhand von vielen kleinen Beispielen werden erste einfache Modelle betrachtet, das Konzept von sogenannten bedingten Wahrscheinlichkeiten erläutert und die häufigsten Denkfehler in der Praxis aufgezei灯丝 发表于 2025-3-29 16:19:57
Wahrscheinlichkeitsverteilungentetige Fall behandelt wird. Es wird aufgezeigt, wie die verschiedenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen aufeinander aufbauen (bzw. zusammenhängen) und in welchen Anwendungsfällen diese typischerweise eingesetzt werden. Mit dem entsprechenden Wissen können schon diverse Praxisprobleme angegangen werden我要威胁 发表于 2025-3-29 23:18:08
http://reply.papertrans.cn/103/10203/1020279/1020279_48.pngChandelier 发表于 2025-3-30 01:59:13
Mehrdimensionale Verteilungenr so entsprechende Abhängigkeiten adäquat modellieren bzw. durch Kennzahlen charakterisieren. Wie früher betrachten wir sowohl den diskreten als auch den stetigen Fall. Eine Übersicht über die Gemeinsamkeiten und Unterschiede findet man gewohnt am Kapitelende.overshadow 发表于 2025-3-30 06:14:30
Parameterschätzungen Dabei wird der Frage nachgegangen, wie man basierend auf einer Stichprobe überprüfen kann, ob eine Verteilungsfamilie zu Daten passt und mit welchen Methoden man deren Parameter schätzen kann. Zusätzlich wird ein erster Einblick gegeben, wie man mit sogenannten Vertrauensintervallen die entsprechen