Titlebook: Einführung in die Stochastik; Mit Elementen der Ba Reinhard Karl Wolfgang Viertl Textbook 2003Latest edition Springer-Verlag Wien 2003 Baye

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0938-9504 Overview: 978-3-211-00837-9978-3-7091-6080-0Series ISSN 0938-9504

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Vertical and Horizontal Fallacies,zy sets) vorgenommen. Außerdem ist die Beschreibung von Vorinformation in Bayes’schen Modellen mit sogenannten unscharfen Dichtefunktionen möglich. Aus diesem Grunde werden die dazu grundlegenden Konzepte hier beschrieben.

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Wachstum lohnt sich mehr denn je,ängigkeit genannt, grundlegend. Dieser wird zunächst für Ereignisse eingeführt und später (siehe Abschnitt 17) für stochastische Größen. Die stochastische Unabhängigkeit soll jene Situation beschreiben, wenn der Eintritt eines Ereignisses die Wahrscheinlichkeit eines anderen Ereignisses nicht beeinflusst.

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https://doi.org/10.1057/978-1-137-43413-5heinlichkeit, dass eine bestimmte reelle Zahl angenommen wird, immer gleich Null ist. Eine kontinuierliche Verteilung ist durch eine Dichtefunktion festgelegt. Eine Dichtefunktion f(•) ist eine reelle Funktion

Between

Michael D. Max,Arthur H. Johnsonhlenwert, der das Zentrum der Wahrscheinlichkeitsverteilung Wx anzeigt. Deshalb wird der Erwar-tungswert auch Mittel der Verteilung von Xgenannt. Die mathematische Definition des Mittels einer Wahrscheinlichkeitsverteilung auf (R, 0) ist durch folgendes Beispiel motiviert.

Between

Michael D. Max,Arthur H. Johnsoneilung einer stochastischen Größe ist daher der Erwartungswert IEzp(X) der so entstandenen stochastischen Größe p(X) von Interesse. Dieser Erwartungswert lässt sich mit Hilfe der Verteilung der stochastischen Größe X berechnen.

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Mathematische Ergänzungenzy sets) vorgenommen. Außerdem ist die Beschreibung von Vorinformation in Bayes’schen Modellen mit sogenannten unscharfen Dichtefunktionen möglich. Aus diesem Grunde werden die dazu grundlegenden Konzepte hier beschrieben.

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Stochastische Unabhängigkeit und Produktwahrscheinlichkeitsräumeängigkeit genannt, grundlegend. Dieser wird zunächst für Ereignisse eingeführt und später (siehe Abschnitt 17) für stochastische Größen. Die stochastische Unabhängigkeit soll jene Situation beschreiben, wenn der Eintritt eines Ereignisses die Wahrscheinlichkeit eines anderen Ereignisses nicht beeinflusst.

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