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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Diskrete Verteilungen<br />

<strong>Statistische</strong> Metoden<br />

<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong><br />

R. Frühwirth<br />

Eindimensionale<br />

Zufallsvariable<br />

Grundbegriffe<br />

Diskrete Zufallsvariable<br />

Stetige Zufallsvariable<br />

Mehrdimensionale<br />

Zufallsvariable<br />

Grundbegriffe<br />

Randverteilungen und<br />

bedingte Verteilungen<br />

Wichtige Verteilungen<br />

Diskrete Verteilungen<br />

Stetige Verteilungen<br />

Die Normalverteilung<br />

und verwandte<br />

Verteilungen<br />

Momente<br />

Erwartung<br />

Varianz<br />

Schiefe<br />

Rechnen mit Verteilungen<br />

Faltung und Messfehler<br />

Fehlerfortpflanzung,<br />

Transformation von<br />

Dichten<br />

Systematische Fehler<br />

Grenzverteilungssätze<br />

Die Poissonverteilung Po(λ)<br />

Die Poissonverteilung entsteht aus <strong>der</strong> Binomialverteilung<br />

durch den Grenzübergang n → ∞ unter <strong>der</strong> Bedingung<br />

n · p = λ.<br />

Das klassische Beispiel einer Poissonverteilten<br />

Zufallsvariablen ist die Anzahl <strong>der</strong> Zerfälle pro Zeiteinheit in<br />

einer radioaktiven Quelle.<br />

Allgemein gilt: Ist die Wartezeit zwischen zwei Ereignissen<br />

eines Zufallsprozesses exponentialverteilt, so ist die Anzahl<br />

<strong>der</strong> Ereignisse pro Zeiteinheit Poissonverteilt.<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 211/587

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