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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Fehlerfortpflanzung, Transformation von Dichten<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 />

Ist h = (h 1 , . . . , h n ) eine umkehrbar eindeutige Abbildung<br />

h : R n → R n , so läßt sich die Dichte von<br />

Y = (Y 1 , . . . , Y n ) = h(X 1 , . . . , X n ) berechnen.<br />

Es sei X = (X 1 , . . . , X d ) eine d-dimensionale Zufallsvariable<br />

mit <strong>der</strong> Dichte f X (x 1 , . . . , x d ), h eine umkehrbare<br />

Abbildung h : R d → R d , g die Umkehrfunktion von h,<br />

Y = h(X) und f Y (y 1 , . . . , y d ) die Dichte von Y . Dann gilt:<br />

Transformation <strong>der</strong> Dichte<br />

f Y (y 1 , . . . , y d ) = f X (g(y 1 , . . . , y d )) ·<br />

∂g<br />

∣∂y<br />

∣<br />

wobei<br />

∂g<br />

∣∂y<br />

∣ <strong>der</strong> Betrag <strong>der</strong> Funktionaldeterminante ist.<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 272/587

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