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Statistische Methoden der Datenanalyse - HEPHY

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Einleitung<br />

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

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

Einleitung<br />

R. Frühwirth<br />

Simulation von diskreten<br />

Zufallsvariablen<br />

Allgemeine <strong>Methoden</strong><br />

Alternativverteilung<br />

Binomialverteilung<br />

Poissonverteilung<br />

Multinomialverteilung<br />

Simulation von stetigen<br />

Zufallsvariablen<br />

Allgemeine <strong>Methoden</strong><br />

Exponentialverteilung<br />

Normalverteilung<br />

Multivariate<br />

Normalverteilung<br />

Gamma-,χ 2 -, t- und<br />

F-Verteilung<br />

Um das Ergebnis eines Experiments korrekt interpretieren zu<br />

können, muss <strong>der</strong> Einfluss des experimentellen Aufbaues auf<br />

die zu messenden Verteilungen berücksichtigt werden.<br />

Dabei bedient sich die experimentelle Mathematik einer<br />

statistischen Methode, <strong>der</strong> nach dem Roulette benannten<br />

Monte Carlo-Methode.<br />

Es wird ein Modell des Experiments erstellt, das sowohl die<br />

deterministischen Abläufe als auch die stochastischen<br />

Einflüsse (quantenmechanische Prozesse, Messfehler)<br />

modelliert.<br />

R. Frühwirth <strong>Statistische</strong> Metoden<strong>der</strong> <strong>Datenanalyse</strong> 554/587

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