Titlebook: Asymptotische Stochastik: Eine Einführung mit Blick auf die Statistik; Norbert Henze Textbook 20221st edition Der/die Herausgeber bzw. der

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Fourier-Mukai on Abelian varieties,gen von arithmetischen Mitteln bilden und erwartungstreue Schätzer darstellen. Erstes zentrales Resultat ist ein mithilfe der Hájek-Projektion gewonnener zentraler Grenzwertsatz für nicht-ausgeartete Ein-Stichproben-U-Statistiken. Ein mathematisch tief liegenderes Ergebnis ist die Limesverteilung ei

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Stability conditions for derived categories,en. Dazu gehört auch eine spezifische Notation. Grundkenntnisse der mathematischen Statistik sind hilfreich, aber nicht unbedingt notwendig. Zentral sind die Begriffe parametrisches Modell, statistischer Raum und kanonisches Modell. Außerdem lernen wir die Begriffe Schätzer und Schätzfolge sowie wün

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E. Menzel,W. Mirandé,I. Weingärtnerh die mit dem Namen R.A. Fisher verknüpfte Maximum-Likelihood-Methode (ML-Methode). Diese setzt die Existenz eines dominierenden Maßes sowie parameterabhängige Dichten bezüglich dieses Maßes voraus. Die Grundidee der ML-Schätzmethode besteht darin, bei vorliegenden Daten denjenigen Parameterwert für

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https://doi.org/10.1007/978-3-658-24850-5otiententests. Diese Tests setzen wie bei der Maximum-Likelihoodmethode Dichten bezüglich eines sigma-endlichen dominierenden Maßes voraus. Die Prüfgröße ist ein logarithmisch transformierter verallgemeinerter Likelihood-Quotient, bei im Zähler bzw. im Nenner eine Maximum-Likelihood-Bildung über den

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Optimales Empfangsfilter (Wiener Filter),inen metrischen Räumen. Zunächst wird anhand des uniformen empirischen Prozesses sowie eines Partialsummenprozesses motiviert, warum es sich lohnt, Wahrscheinlichkeitsmaße in dieser Allgemeinheit zu studieren. Nach einem Abriss über metrische Räume und deren wichtigste Eigenschaften liegt ein Haupta

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Fourierist Communities of Reformmetrischen Räumen. Stichworte in diesem Zusammenhang sind das Portmanteau-Theorem, der Abbildungssatz sowie das Teilfolgenkriterium für schwache Konvergenz. Zudem werden verschiedene hinreichende Bedingungen für schwache Konvergenz hergeleitet. Beispiele betreffen den Raum aller reellen Zahlenfolgen

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Fourierist Communities of Reform], deren linksseitige Grenzwerte an jeder Stelle . mit . existieren. Themen sind die Prokhorow-Metrik sowie Kriterien für Verteilungskonvergenz in D[0,1], wobei nicht alle technischen Details ausgeführt werden. Hauptergebnisse bilden der Satz von Donsker im Raum D[0,1] sowie die Verteilungskonvergen