標(biāo)題: Titlebook: Einführung in die Stochastik; mit Elementen der Ba Reinhard Karl Wolfgang Viertl Textbook 19901st edition Springer-Verlag Wien 1990 Sch?tzm [打印本頁(yè)] 作者: 從未沮喪 時(shí)間: 2025-3-21 16:53
書目名稱Einführung in die Stochastik影響因子(影響力)
書目名稱Einführung in die Stochastik影響因子(影響力)學(xué)科排名
書目名稱Einführung in die Stochastik網(wǎng)絡(luò)公開度
書目名稱Einführung in die Stochastik網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名
書目名稱Einführung in die Stochastik被引頻次
書目名稱Einführung in die Stochastik被引頻次學(xué)科排名
書目名稱Einführung in die Stochastik年度引用
書目名稱Einführung in die Stochastik年度引用學(xué)科排名
書目名稱Einführung in die Stochastik讀者反饋
書目名稱Einführung in die Stochastik讀者反饋學(xué)科排名
作者: 龍卷風(fēng) 時(shí)間: 2025-3-21 23:03 作者: receptors 時(shí)間: 2025-3-22 00:53 作者: 拍下盜公款 時(shí)間: 2025-3-22 06:47 作者: 加強(qiáng)防衛(wèi) 時(shí)間: 2025-3-22 11:35 作者: 貿(mào)易 時(shí)間: 2025-3-22 16:52 作者: 貿(mào)易 時(shí)間: 2025-3-22 18:54 作者: Entrancing 時(shí)間: 2025-3-23 01:05
Charakteristische Funktionenkeitsverteilungen sind die Verteilungsfunktionen oft von Nutzen, für mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind die zugeh?rigen Verteilungsfunktionen jedoch unhandlich. Es gibt aber zu jeder Wahrscheinlichkeitsverteilung auf (IR ., B.) eine Punktfunktion, die in eindeutiger Weise dieser W作者: avenge 時(shí)間: 2025-3-23 04:34
Funktionen stochastischer Gr??enngswertes von . (X., ..., .) wurde in den Abschnitten 12 und 13 beschrieben. Oft ist jedoch die Wahrscheinlichkeitsverteilung von . (X., ..., .) von Interesse. Solche Wahrscheinlichkeitsverteilungen k?nnen auf verschiedene Arten berechnet werden.作者: Directed 時(shí)間: 2025-3-23 07:28
Second Language Listening Expertise?ngigkeit genannt, grundlegend. Dieser wird zun?chst für Ereignisse eingeführt und sp?ter (siehe Abschnitt 14) für stochastische Gr??en. Die stochastische Unabh?ngigkeit soll jene Situation beschreiben, wenn der Eintritt eines Ereignisses die Wahrscheinlichkeit eines anderen Ereignisses nicht beeinflu?t.作者: VICT 時(shí)間: 2025-3-23 10:22
Kirill I. Tumanov,Gerasimos Spanakisr das Zentrum der Wahrscheinlichkeitsverteilung . anzeigt. Deshalb wird der Erwartungswert auch . von . genannt. Die mathematische Definition des Mittels einer Wahrscheinlichkeitsverteilung auf (IR, B) ist durch folgendes Beispiel motiviert.作者: 滋養(yǎng) 時(shí)間: 2025-3-23 16:02 作者: 制造 時(shí)間: 2025-3-23 19:37 作者: Pamphlet 時(shí)間: 2025-3-23 22:25 作者: 發(fā)起 時(shí)間: 2025-3-24 02:31 作者: circuit 時(shí)間: 2025-3-24 09:24
Erwartungswert einer eindimensionalen stochastischen Gr??er das Zentrum der Wahrscheinlichkeitsverteilung . anzeigt. Deshalb wird der Erwartungswert auch . von . genannt. Die mathematische Definition des Mittels einer Wahrscheinlichkeitsverteilung auf (IR, B) ist durch folgendes Beispiel motiviert.作者: 厚臉皮 時(shí)間: 2025-3-24 10:45 作者: 羊欄 時(shí)間: 2025-3-24 17:51 作者: 莎草 時(shí)間: 2025-3-24 22:09
Funktionen stochastischer Gr??enngswertes von . (X., ..., .) wurde in den Abschnitten 12 und 13 beschrieben. Oft ist jedoch die Wahrscheinlichkeitsverteilung von . (X., ..., .) von Interesse. Solche Wahrscheinlichkeitsverteilungen k?nnen auf verschiedene Arten berechnet werden.作者: cuticle 時(shí)間: 2025-3-25 00:00
http://image.papertrans.cn/e/image/304715.jpg作者: 扔掉掐死你 時(shí)間: 2025-3-25 06:23 作者: Complement 時(shí)間: 2025-3-25 11:28 作者: VOC 時(shí)間: 2025-3-25 15:30
Experts and the Will of the PeopleIst . eine eindimensionale stochastische Gr??e, definiert auf dem Wahrscheinlichkeitsraum (.), d. h. . nimmt reelle Zahlen als Werte an, symbolisch .R so ist die Wahrscheinlichkeitsverteilung . von . auf (IR, B), wobei B die eindimensionalen Borel-Mengen bezeichnet, durch Gl. (6.1) aus Abschnitt 6 festgelegt.作者: escalate 時(shí)間: 2025-3-25 19:02
Elke Kurz-Milcke,Gerd GigerenzerEine Wahrscheinlichkeitsverteilung W auf (IR, B) hei?t ., wenn es h?chstens abz?hlbar viele verschiedene Zahlen . ∈ IR, . ∈ . ? IN gibt, die keinen H?ufungspunkt haben und für die gilt . ({a.}) > 0.作者: CON 時(shí)間: 2025-3-25 22:10 作者: Clumsy 時(shí)間: 2025-3-26 04:03
Explainability for Linear Supervised Models,Diskrete und kontinuierliche Verteilungen sind nicht für alle praktischen Anwendungen ausreichend. Manchmal mu? eine Kombination dieser beiden Verteilungstypen herangezogen werden.作者: 不理會(huì) 時(shí)間: 2025-3-26 07:36 作者: 高原 時(shí)間: 2025-3-26 09:04 作者: notification 時(shí)間: 2025-3-26 13:57 作者: overwrought 時(shí)間: 2025-3-26 20:41 作者: 根除 時(shí)間: 2025-3-26 23:23 作者: Esophagus 時(shí)間: 2025-3-27 05:11
Diskrete eindimensionale VerteilungenEine Wahrscheinlichkeitsverteilung W auf (IR, B) hei?t ., wenn es h?chstens abz?hlbar viele verschiedene Zahlen . ∈ IR, . ∈ . ? IN gibt, die keinen H?ufungspunkt haben und für die gilt . ({a.}) > 0.作者: 宏偉 時(shí)間: 2025-3-27 07:24
Kontinuierliche eindimensionale VerteilungenKontinuierliche Verteilungen dienen zur Beschreibung stochastischer Gr??en, welche alle Werte eines Intervalles annehmen k?nnen und für welche die Wahrscheinlichkeit, da? eine bestimmte reelle Zahl angenommen wird, immer gleich Null ist. Eine kontinuierliche Verteilung ist durch eine . festgelegt.作者: 和平主義 時(shí)間: 2025-3-27 12:08
Gemischte eindimensionale VerteilungenDiskrete und kontinuierliche Verteilungen sind nicht für alle praktischen Anwendungen ausreichend. Manchmal mu? eine Kombination dieser beiden Verteilungstypen herangezogen werden.作者: Ejaculate 時(shí)間: 2025-3-27 16:43
Stochastische Vektoren und mehrdimensionale WahrscheinlichkeitsverteilungenIst der Merkmalraum einer stochastischen Gr??e eine Menge von .-dimensionalen reellen Vektoren (., ..., .) ∈ IR., so hei?t diese stochastische Gr??e auch .-dimensionaler .. Durch jeden stochastischen Vektor . = (., ..., .) wird gem?? Abschnitt 6 eine Wahrscheinlichkeitsverteilung . auf (IR., B.) erzeugt.作者: appall 時(shí)間: 2025-3-27 18:04 作者: 鉗子 時(shí)間: 2025-3-28 00:40
https://doi.org/10.1007/978-3-663-10021-8Modell beschrieben werden k?nnen. Solche Sachverhalte k?nnen beispielsweise Prognosen über den Ausgang von Versuchen sein oder nichtdeterministische Zusammenh?nge zwischen me?baren Gr??en. Die folgenden drei Beispiele sind als begleitende Beispiele durch das Buch gedacht, anhand derer die vorkommend作者: braggadocio 時(shí)間: 2025-3-28 05:56 作者: GLOOM 時(shí)間: 2025-3-28 08:41
Second Language Listening Expertise?ngigkeit genannt, grundlegend. Dieser wird zun?chst für Ereignisse eingeführt und sp?ter (siehe Abschnitt 14) für stochastische Gr??en. Die stochastische Unabh?ngigkeit soll jene Situation beschreiben, wenn der Eintritt eines Ereignisses die Wahrscheinlichkeit eines anderen Ereignisses nicht beeinf作者: 散開 時(shí)間: 2025-3-28 13:15 作者: 根除 時(shí)間: 2025-3-28 18:12 作者: 暫時(shí)過來 時(shí)間: 2025-3-28 20:13 作者: Bernstein-test 時(shí)間: 2025-3-28 23:09 作者: BRIEF 時(shí)間: 2025-3-29 03:41
?smail Kirba?,Kür?ad Yi?itarslankeitsverteilungen sind die Verteilungsfunktionen oft von Nutzen, für mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind die zugeh?rigen Verteilungsfunktionen jedoch unhandlich. Es gibt aber zu jeder Wahrscheinlichkeitsverteilung auf (IR ., B.) eine Punktfunktion, die in eindeutiger Weise dieser W作者: 過渡時(shí)期 時(shí)間: 2025-3-29 07:28 作者: 荒唐 時(shí)間: 2025-3-29 11:27
https://doi.org/10.1007/978-3-7091-3319-4Sch?tzmethode; Statistik; Stochastik; Wahrscheinlichkeit作者: Condescending 時(shí)間: 2025-3-29 16:23
Springer-Verlag Wien 1990作者: 字謎游戲 時(shí)間: 2025-3-29 22:53 作者: 公理 時(shí)間: 2025-3-30 00:53 作者: Indicative 時(shí)間: 2025-3-30 05:11
von Daten entsprechend behandelt wird. Neu ist die Erweiterung der statistischen Sch?tzmethoden auf den Fall von in der Praxis oft vorkommenden nicht exakten Daten: dadurch, sowie durch die Aufnahme der Bayesschen Statistik, unterscheidet sich das vorliegende Werk grundlegend von vergleichbaren Büchern im deutschen Sprachraum.978-3-7091-3319-4作者: Inexorable 時(shí)間: 2025-3-30 08:11
Textbook 19901st edition statistischen Sch?tz- und Testverfahren und Regressionsmodellen wird der Bayesschen Statistik gebührender Raum gewidmet. Ziel des Buches ist es, eine Einführung in die stochastische Beschreibung realer Ph?nomene zu geben, wobei die statistische Sch?tzung solcher Modelle auf der Grundlage von Daten 作者: pineal-gland 時(shí)間: 2025-3-30 14:04
Wahrscheinlichkeitenht behandelt. Die Wissenschaft konstruiert Modelle, in denen Wahrscheinlichkeiten numerische Beschreibungen der Vetrauensgrade in den Eintritt von Ereignissen sind. Die wichtigsten dieser Modelle sind in diesem Abschnitt angeführt.作者: 大廳 時(shí)間: 2025-3-30 19:56 作者: 不溶解 時(shí)間: 2025-3-30 22:29
https://doi.org/10.1007/978-3-663-12111-4en, werden als . bezeichnet. Da solche Gr??en als zuf?llig variierend erscheinen, werden sie auch als Zufallsgr??en bezeichnet. In vielen F?llen sind diese Gr??en nur Teilaspekte von Experimenten, die durch viel kompliziertere Wahrscheinlichkeitsr?ume beschrieben werden.作者: forebear 時(shí)間: 2025-3-31 03:27
lassischen statistischen Sch?tz- und Testverfahren und Regressionsmodellen wird der Bayesschen Statistik gebührender Raum gewidmet. Ziel des Buches ist es, eine Einführung in die stochastische Beschreibung realer Ph?nomene zu geben, wobei die statistische Sch?tzung solcher Modelle auf der Grundlage 作者: 易彎曲 時(shí)間: 2025-3-31 07:19 作者: 誰(shuí)在削木頭 時(shí)間: 2025-3-31 10:49
?smail Kirba?,Kür?ad Yi?itarslanfunktionen jedoch unhandlich. Es gibt aber zu jeder Wahrscheinlichkeitsverteilung auf (IR ., B.) eine Punktfunktion, die in eindeutiger Weise dieser Wahrscheinlichkeitsverteilung entspricht. Diese Funktionen hei?en charakteristische Funktionen.作者: 盡忠 時(shí)間: 2025-3-31 16:51
