Titlebook: Stochastik für Einsteiger; Eine Einführung in d Norbert Henze Textbook 201711th edition Springer Fachmedien Wiesbaden 2017 Stochastik.Wahrs

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Grundbegriffe der deskriptiven Statistik,Wohl jeder hat das Wort . schon einmal gehört oder benutzt. Es gibt . usw. Derartige . überhäufen uns täglich mit Daten aus fast allen Lebensbereichen, und oft wird . mit Zahlenkolonnen, Tabellen und grafischen Darstellungen gleichgesetzt.

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Laplace-Modelle,Es gibt zahlreiche Zufallsexperimente mit endlich vielen Ausgängen wie z.B. den Wurf mit einem exakt gefertigten Würfel, bei denen wir alle Ausgänge als gleich wahrscheinlich ansehen würden.

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Der Erwartungswert,In diesem Kapitel lernen wir mit dem Erwartungswert einen weiteren Grundbegriff der Stochastik kennen. Da diese Namensgebung historisch gesehen aus der Beschäftigung mit Glücksspielen entstand, wollen wir die formale Definition des Begriffes auch anhand einer Glücksspielsituation motivieren.

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Bedingte Wahrscheinlichkeiten,In diesem etwas längeren Kapitel geht es hauptsächlich um Fragen der vernünftigen Verwertung von Teilinformationen über stochastische Vorgänge und um den Aspekt des Lernens aufgrund von Erfahrung. Zur Einstimmung betrachten wir einige Beispiele.

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Gemeinsame Verteilung von Zufallsvariablen,Ist . eine Zufallsvariable, so heißt nach 6.3 das W-Maß ℙ., das jeder Teilmenge . von .(Ω) die Wahrscheinlichkeit ℙ(. ∈ .) zuordnet, die Verteilung von .. Im Folgenden betrachten wir mehrere Zufallsvariablen über demselben W-Raum (Ω,ℙ).

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Die Binomialverteilung und die Multinomialverteilung,In diesem Kapitel lernen wir mit der . und der . zwei grundlegende Verteilungsgesetze der Stochastik kennen. Beide treten in natürlicher Weise bei Zählvorgängen in unabhängigen und gleichartigen Experimenten auf.