Titlebook: Vorlesungen über Wahrscheinlichkeitstheorie; Norbert Schmitz Textbook 1996 B. G. Teubner Stuttgart 1996 Einheit.Informationstheorie.Mathem

Assault

争论

Textbook 1996 Konvergenzen gegen Extremwertverteilungen. - Anschließend werden zufallsabhängige zeitliche Entwicklungen (stoachastische Prozesse) untersucht. Insbesondere werden Poisson- und Wiener-Prozesse behandelt und Martingale untersucht. 160 Übungsaufgaben ergänzen den Text.

Inelasticity

1615-3405 rtsatz und Konvergenzen gegen Extremwertverteilungen. - Anschließend werden zufallsabhängige zeitliche Entwicklungen (stoachastische Prozesse) untersucht. Insbesondere werden Poisson- und Wiener-Prozesse behandelt und Martingale untersucht. 160 Übungsaufgaben ergänzen den Text.978-3-519-02572-6978-3-322-89225-6Series ISSN 1615-3405

AVOW

Das wahrscheinlichkeitstheoretische Modell, Lotto-Ziehungen geläufig. Hierbei tritt der Zufall in einer besonders einfachen und „durchsichtigen“ Form auf, und man hat Erfahrungen über gewisse „Gesetzmäßigkeiten“ sammeln können — z.B. daß beim Würfeln (mit einem ungefälschten Würfel) zwar eine sichere Vorhersage des nächsten Ergebnisses unmög

tolerance

,Kenngrößen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen über (IR,, IB,), auf . Zur Beschreibung eines Zufallsexperiments ist also insbesondere die Angabe der Funktion P: . → [0; 1] erforderlich, deren Definitionsbereich . im allgemeinen sehr groß ist — selbst bei abzählbar unendlichem Ω ist die σ-Algebra . in allen nicht-trivialen Fällen bereits überabzählbar. Es fragt

Fibrillation

,Gekoppelte Zufallsexperimente; stochastische Unabhängigkeit,ererseits ist offensichtlich, daß dieses Zufallsexperiment aus . Teilexperimenten, nämlich den . einzelnen Würfelwürfen, zusammengesetzt ist — dementsprechend ergab sich in (2.26) bei der Projektion auf die erste Komponente als induzierte Verteilung die Laplace-Verteilung über Ω..

骚扰

,Starke Gesetze der großen Zahlen,nittswertes bei wiederholter Durchführung desselben Zufallsexperiments“ (s. (1.1)) geben können. Insbesondere zeigte es sich (s. (4.54)), daß bei unabhängigen Versuchswiederholungen — d.h. stochastisch unabhängigen . mit jeweils derselben Verteilung — die Voraussetzungen des schwachen Gesetzes der g

减弱不好

无聊点好

,Verteilungskonvergenz über (IR,, IB,); zentraler Grenzwertsatz, es ergab sich „schwache“ bzw. „starke“ Konvergenz gegen eine Konstante, d.h. gegen eine „ausgeartete“ Verteilung (Einpunktverteilung). Im weiteren wollen wir auch Konvergenzen gegen nicht-ausgeartete Verteilungen untersuchen. Dazu muß jedoch zunächst präzisiert werden, was unter „Konvergenz von Ver

NIB

,Weitere Konvergenzsätze für unabhängige Zufallsgrößen,ufallsgrößen bei wachsender Anzahl der Summanden. Diese Aussagen wollen wir nun auf den Fall verallgemeinern, daß auch die Anzahl der Summanden vom Zufall beeinflußt wird. Solche . treten z.B. auf bei versicherungsmathematischen Risikoprozessen, bei denen sich der Gesamtschaden aus einer zufalligen