纺织品
发表于 2025-3-28 17:15:32
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JAMB
发表于 2025-3-28 22:18:33
Zufallsvariablen mit DichteZufallsvariablen ein, und lernen dann einige besonders wichtige Verteilungen kennen, die mithilfe einer Dichte beschrieben werden können. Mithilfe von Dichten können Wahrscheinlichkeiten und Kenngrößen berechnet werden. Wichtige Beispiele sind die Normalverteilung und die Exponentialverteilung. Auße
SLING
发表于 2025-3-29 02:09:17
Grenzwertsätzeere für die Statistik bilden. Dabei werden nun nicht mehr eine oder endlich viele Zufallsvariablen betrachtet, sondern Folgen von Zufallsvariablen, und deren Konvergenzverhalten untersucht. Anwendung des Zentralen Grenzwertsatzes führt auf eine Approximation der Binomialverteilung durch die Normalve
吞没
发表于 2025-3-29 06:48:09
Konfidenzbereichech bei Schätzern mit günstigen Eigenschaften prinzipiell immer möglich, dass die gemessenen Daten für die zugrunde liegende Verteilung untypisch sind, also eher extreme Ergebnisse darstellen. In solchen Fällen wird der aus den Daten berechnete Schätzer trotz guter Methoden vom echten Wert stark abwe
justify
发表于 2025-3-29 07:30:23
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Hypomania
发表于 2025-3-29 12:07:09
Markov-Kettenhastische Matrizen verwendet. In diesem Kapitel lernen wir die wichtigsten Aspekte der Theorie von Markov-Ketten in diskreter Zeit kennen, insbesondere was deren Langzeitverhalten angeht. Zentral dafür sind invariante Verteilungen, deren Berechnung und Bedeutung wir kennenlernen. Anwendungen gibt es
Tremor
发表于 2025-3-29 19:12:18
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滋养
发表于 2025-3-29 22:57:47
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通便
发表于 2025-3-30 02:51:10
Warteschlangenmodelle und Markov-Ketten in stetiger Zeitn Modellen sind Fragen der Stabilität von Interesse, d. h., ob die Bediener die Menge der eingehenden Kunden abarbeiten können. Wir betrachten eine Klasse von Warteschlangenmodellen in stetiger Zeit, bei denen gewisse spezielle Eigenschaften der Exponentialverteilung eine wichtige Rolle spielen. Die
巫婆
发表于 2025-3-30 07:26:32
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