Titlebook: Maß-und Wahrscheinlichkeitstheorie; Eine Einführung Norbert Kusolitsch Textbook 2014Latest edition Springer Berlin Heidelberg 2014 Maß- und

Mendicant

,Das Integral – Der Erwartungswert,Wir werden das Integral in 4 Schritten einführen:

剥皮

,Zerlegungssätze und Integraldarstellung,Ist . das unbestimmte Integral einer Funktion . bezüglich ., so gilt klarerweise .. Wir zeigen in diesem Abschnitt, dass es zu jedem signierten Maß . eine Menge . gibt mit ..

conflate

Integral und Ableitung,Wie aus der Differential- und Integralrechnung bekannt, ist das unbestimmte Riemann-Integral . einer stetigen Funktion . : [a, b] → ℝ stetig differenzierbar mit ., d.h. . ist eine Stammfunktion von ..

其他

semiskilled

戏法

Martingale,Ist . eine Folge unabhängiger Zufallsvariabler mit ., so sind die akkumulierten Summen . nicht mehr unabhängig.

故意

,Verteilungskonvergenz und Grenzwertsätze,Häufig muss man in der Wahrscheinlichkeitstheorie Verteilungen approximieren. Dem dient das folgende Konvergenzkonzept, das wir hier nur für den Raum (.) vorstellen, obwohl es in einfacher Weise auf metrische Räume verallgemeinert werden kann.

小说

自作多情

,Messbare Funktionen – Zufallsvariable,l betrachten. So wird beispielsweise bei „6 aus 45“ den Spieler weniger sein konkreter Tipp, als vielmehr die Anzahl . der richtigen Zahlen auf seinem Tipp interessieren. Bei einer Gesundenuntersuchung könnten wieder Größe und Gewicht der untersuchten Personen von Bedeutung sein.

流浪者

,Produkträume,ren Zufallsvariablen, wie etwa dem Körpergewicht und der Körpergröße, untersucht werden soll. Um aber Verteilungen auf einem Produktraum definieren zu können, benötigt man eine geeignete .-Algebra darauf.