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Einführung in die Stochastik Prof.
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INHALTSVERZEICHNIS iii 7 Erwartungs
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1 1 Einführung 1.1 Was ist Stochas
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1.3 Bemerkungen zu Gewinnchancen un
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1.4 Geschichtliches 5 1.4 Geschicht
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7 2 Wahrscheinlichkeiten bekannter
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2.2 Beispiele mit dem Würfel 9 ist
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2.4 Das Münzwurfmodell 11 2.4 Das
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13 3 Grundbegriffe 3.1 Diskreter Wa
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3.1 Diskreter Wahrscheinlichkeitsra
- Seite 21 und 22:
3.1 Diskreter Wahrscheinlichkeitsra
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19 4 Gleichverteilungen und Kombina
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4.3 Urnen- und Schachtelmodelle 21
- Seite 27 und 28:
4.5 Hypergeometrische Verteilung un
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4.5 Hypergeometrische Verteilung un
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4.7 Die probalilistische Methode in
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29 5 Bedingte Wahrscheinlichkeiten
- Seite 35 und 36:
5.1 Bedingte Wahrscheinlichkeit: De
- Seite 37 und 38:
5.3 Bayessche Formel 33 5.2.2 Beisp
- Seite 39 und 40:
5.4 Unabhängigkeit von Ereignissen
- Seite 41 und 42:
5.4 Unabhängigkeit von Ereignissen
- Seite 43 und 44:
5.4 Unabhängigkeit von Ereignissen
- Seite 45 und 46:
5.5 Anwendung der Unabhängigkeit i
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43 6 Zufallsvariable und ihre Verte
- Seite 49 und 50:
6.2 Unabhängigkeit von Zufallsvari
- Seite 51 und 52:
6.2 Unabhängigkeit von Zufallsvari
- Seite 53 und 54:
6.2 Unabhängigkeit von Zufallsvari
- Seite 55 und 56:
7.1 Der Erwartungswert 51 7.1.4 Eig
- Seite 57 und 58:
7.2 Beispiele von Erwartungswerten
- Seite 59 und 60:
7.3 Varianz und Kovarianz 55 Antwor
- Seite 61 und 62:
7.4 Varianzen einiger Verteilungen
- Seite 63 und 64:
7.5 Die Tschebychew-Ungleichung und
- Seite 65 und 66:
7.6 Approximation stetiger Funktion
- Seite 67 und 68: 8.1 Der Satz von de Moivre-Laplace
- Seite 69 und 70: 8.2 Die Landauschen Symbole und die
- Seite 71 und 72: 8.3 Approximation der Binomialverte
- Seite 73 und 74: 8.4 Der Zentrale Grenzwertsatz 69 S
- Seite 75 und 76: 71 9 Erzeugende Funktionen 9.1 Defi
- Seite 77 und 78: 9.1 Definition und Eigenschaften er
- Seite 79 und 80: 9.3 Ausgedünnte Poisson-Prozesse 7
- Seite 81 und 82: 9.4 Poisson-Prozess über dem Einhe
- Seite 83 und 84: 79 10 Markov-Ketten 10.1 Die Kain u
- Seite 85 und 86: 10.2 Markov-Ketten 81 Zur Existenz:
- Seite 87 und 88: 10.3 Absorbierende Zustände 83 4)
- Seite 89 und 90: 10.3 Absorbierende Zustände 85 Sei
- Seite 91 und 92: 10.4 Rekurrente und transiente Zust
- Seite 93 und 94: 10.5 Stationäre Verteilungen 89 =
- Seite 95 und 96: 10.6 Konvergenz gegen die stationä
- Seite 97 und 98: 93 11 Wahrscheinlichkeitsmaße mit
- Seite 99 und 100: 11.2 Wahrscheinlichkeitsmaße und Z
- Seite 101 und 102: 11.4 Unabhängigkeit von Zufallsvar
- Seite 103 und 104: 11.4 Unabhängigkeit von Zufallsvar
- Seite 105 und 106: 11.6 χ 2 k-Verteilung 101 = β α
- Seite 107 und 108: 11.7 t n -Verteilung 103 11.6.4 Sat
- Seite 109 und 110: 105 12 Schließende Statistik 12.1
- Seite 111 und 112: 12.2 Punktschätzer 107 3) Exponent
- Seite 113 und 114: 12.4 Konfidenzintervalle 109 12.3.3
- Seite 115 und 116: 12.4 Konfidenzintervalle 111 = 1
- Seite 117: 12.4 Konfidenzintervalle 113 12.4.5