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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 />

Beispiel (Transformation mit <strong>der</strong> inversen Verteilungsfunktion)<br />

Es sei U gleichverteilt im Intervall [0, 1], F (x) (f(x)) die<br />

Verteilungsfunktion (Dichtefunktion) einer stetigen Verteilung, und<br />

X = F −1 (U). Dann ist die Dichte von X gegeben durch:<br />

g(x) = 1 ·<br />

∣ dF<br />

dx ∣ = f(x)<br />

X ist also verteilt mit <strong>der</strong> Verteilungsfunktion F und <strong>der</strong> Dichte f.<br />

Beispiel<br />

Es sei X gleichverteilt im Intervall [0, 1] und Y = − ln(X). Dann ist<br />

g(y) = exp(−y) und<br />

f Y (y) = f X(exp(−y)) ·<br />

∣ dg<br />

dy ∣ = e−y<br />

Y ist daher exponentialverteilt mit τ = 1.<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 274/587

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