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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Faltung und Messfehler<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 />

Beispiel (Faltung von zwei Poissonverteilungen)<br />

Es seien X 1 und X 2 Poisson-verteilt gemäß Po(λ 1) bzw. Po(λ 2). Die<br />

charakteristische Funktion von X i lautet:<br />

∞∑ e ikt λ k i e −λ i<br />

ϕ Xi (t) =<br />

= exp[λ i(e it − 1)]<br />

k!<br />

k=0<br />

Die charakteristische Funktion von X = X 1 + X 2 ist daher gleich<br />

ϕ X(t) = exp[λ 1(e it − 1)] exp[λ 2(e it − 1)] = exp[(λ 1 + λ 2)(e it − 1)]<br />

X ist also Poisson-verteilt gemäß Po(λ) mit λ = λ 1 + λ 2.<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 267/587

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