Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

Erwartung
Statistische Metoden
der Datenanalyse
R. Frühwirth
Eindimensionale
Zufallsvariable
Grundbegriffe
Diskrete Zufallsvariable
Stetige Zufallsvariable
Mehrdimensionale
Zufallsvariable
Grundbegriffe
Randverteilungen und
bedingte Verteilungen
Wichtige Verteilungen
Diskrete Verteilungen
Stetige Verteilungen
Die Normalverteilung
und verwandte
Verteilungen
Momente
Erwartung
Varianz
Schiefe
Rechnen mit Verteilungen
Faltung und Messfehler
Fehlerfortpflanzung,
Transformation von
Dichten
Systematische Fehler
Grenzverteilungssätze
Definition (Erwartung)
Es sei X eine (diskrete oder stetige) Zufallsvariable mit der
Dichte f(x). Ferner sei g eine beliebige stetige reelle oder
komplexe Funktion. Man definiert E X [g] = E[g(X)] durch:
E[g(X)] = ∑
k∈N 0
g(k)f(k) bzw. E[g(X)] =
∫ ∞
−∞
g(x)f(x) dx
E X [g] = E[g(X)] heißt die Erwartung von g(X). Ist g ein
k-dimensionaler Vektor von Funktionen, dann ist auch E[g(X)]
ein k-dimensionaler Vektor.
R. Frühwirth Statistische Metodender Datenanalyse 242/587