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Einführung in die Stochastik, Prof. Lerche - Abteilung für ...

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INHALTSVERZEICHNIS<br />

Inhaltsverzeichnis<br />

1 E<strong>in</strong>führung 1<br />

1.1 Was ist <strong>Stochastik</strong>? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1<br />

1.2 Stochastische Tätigkeiten im Alltag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1<br />

1.3 Bemerkungen zu Gew<strong>in</strong>nchancen und Gew<strong>in</strong>nquoten . . . . . . . . . . . . 3<br />

1.4 Geschichtliches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5<br />

2 Wahrsche<strong>in</strong>lichkeiten bekannter Zufallsmechanismen 7<br />

2.1 Elementare Mengenlehre und Sprechweisen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7<br />

2.2 Beispiele mit dem Würfel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7<br />

2.3 Etwas anderere Würfel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10<br />

2.4 Das Münzwurfmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11<br />

3 Grundbegriffe 13<br />

3.1 Diskreter Wahrsche<strong>in</strong>lichkeitsraum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13<br />

4 Gleichverteilungen und Komb<strong>in</strong>atorik 19<br />

4.1 Die Gleichverteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19<br />

4.2 Das Komb<strong>in</strong>ationspr<strong>in</strong>zip . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19<br />

4.3 Urnen- und Schachtelmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20<br />

4.4 Verteilungen, <strong>die</strong> aus Gleichverteilungen entstehen . . . . . . . . . . . . . . 22<br />

4.5 Hypergeometrische Verteilung und B<strong>in</strong>omialverteilung . . . . . . . . . . . . 23<br />

4.6 Kompliziertere Verteilungen, <strong>die</strong> aus Gleichverteilungen entstehen . . . . . 26<br />

4.7 Die probalilistische Methode <strong>in</strong> der Komb<strong>in</strong>atorik . . . . . . . . . . . . . . 27<br />

5 Bed<strong>in</strong>gte Wahrsche<strong>in</strong>lichkeiten und Unabhängigkeit 29<br />

5.1 Bed<strong>in</strong>gte Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit: Def<strong>in</strong>ition und Folgerungen . . . . . . . . . . 29<br />

5.2 Satz von der vollständigen Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . 32<br />

5.3 Bayessche Formel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33<br />

5.4 Unabhängigkeit von Ereignissen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35<br />

5.5 Anwendung der Unabhängigkeit <strong>in</strong> der Zahlentheorie . . . . . . . . . . . . 41<br />

6 Zufallsvariable und ihre Verteilung 43<br />

6.1 Zufallsvariable, Verteilung e<strong>in</strong>er Zufallsvariable . . . . . . . . . . . . . . . . 43<br />

6.2 Unabhängigkeit von Zufallsvariablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

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