forager
发表于 2025-3-25 05:51:18
Schwache KonvergenzBedeutung. Prototyp ist der zentrale Grenzwertsatz (s. Kap. 9). Schwache Konvergenz ist definiert als Konvergenz der Maße von geeigneten Mengen. Wir beweisen äqivalente Bedingungen, u.a. die Konvergenz der Integrale aller stetigen, beschränkten Funtkionen. Wir behandeln anschließend relativ schwache
概观
发表于 2025-3-25 08:48:55
http://reply.papertrans.cn/103/10204/1020309/1020309_22.png
社团
发表于 2025-3-25 12:29:12
http://reply.papertrans.cn/103/10204/1020309/1020309_23.png
MORPH
发表于 2025-3-25 18:31:13
Schwache KonvergenzBedeutung. Prototyp ist der zentrale Grenzwertsatz (s. Kap. 9). Schwache Konvergenz ist definiert als Konvergenz der Maße von geeigneten Mengen. Wir beweisen äqivalente Bedingungen, u.a. die Konvergenz der Integrale aller stetigen, beschränkten Funtkionen. Wir behandeln anschließend relativ schwache
Middle-Ear
发表于 2025-3-25 20:17:41
http://reply.papertrans.cn/103/10204/1020309/1020309_25.png
LIMN
发表于 2025-3-26 03:46:31
http://reply.papertrans.cn/103/10204/1020309/1020309_26.png
Gullible
发表于 2025-3-26 06:37:48
http://reply.papertrans.cn/103/10204/1020309/1020309_27.png
commensurate
发表于 2025-3-26 09:20:37
Der zentrale Grenzwertsatzrwartungswert gegen den Erwartungswert f.s. Der zentrale Grenzwertsatz ist für Zufallsvariablen mit endlicher Varianz die nächste Approximation von der Größenordnung der Standardabweichung, durch eine Normalverteilung. Wir beweisen den ein- und mehrdimensionalen zentralen Grenzwertsatz und beschreib
foreign
发表于 2025-3-26 13:41:49
Markov-Ketten wir allgemeine stochastische Prozesse behandeln, beschäftigen wir uns in diesem Kapitel mit einer speziellen Klasse, den Markov-Ketten. Bei ihnen handelt es sich um Prozesse mit diskreter Zeit und Wertebereich und einer speziellen Annahme über ihre zeitliche Entwicklung. Wegen ihrer diskreten Struk
amnesia
发表于 2025-3-26 20:27:11
Stochastische Prozesse: Grundlagennen gelernt haben, stellen wir zunächst noch einige Beispiele von Prozessen mit kontinuierlicher Zeit und Wertebereich vor. Dabei werden wir auf neue Probleme stoßen und feststellen, durch welche Verteilungen ihr stochastisches Verhalten charakterisiert werden kann. Danach beschäftigen wir uns mit d