Titlebook: Vorlesungen über Wahrscheinlichkeitstheorie; Norbert Schmitz Textbook 1996 B. G. Teubner Stuttgart 1996 Einheit.Informationstheorie.Mathem

Assault

爭(zhēng)論

Textbook 1996 Konvergenzen gegen Extremwertverteilungen. - Anschlie?end werden zufallsabh?ngige zeitliche Entwicklungen (stoachastische Prozesse) untersucht. Insbesondere werden Poisson- und Wiener-Prozesse behandelt und Martingale untersucht. 160 übungsaufgaben erg?nzen den Text.

Inelasticity

1615-3405 rtsatz und Konvergenzen gegen Extremwertverteilungen. - Anschlie?end werden zufallsabh?ngige zeitliche Entwicklungen (stoachastische Prozesse) untersucht. Insbesondere werden Poisson- und Wiener-Prozesse behandelt und Martingale untersucht. 160 übungsaufgaben erg?nzen den Text.978-3-519-02572-6978-3-322-89225-6Series ISSN 1615-3405

AVOW

Das wahrscheinlichkeitstheoretische Modell, Lotto-Ziehungen gel?ufig. Hierbei tritt der Zufall in einer besonders einfachen und ?durchsichtigen“ Form auf, und man hat Erfahrungen über gewisse ?Gesetzm??igkeiten“ sammeln k?nnen — z.B. da? beim Würfeln (mit einem ungef?lschten Würfel) zwar eine sichere Vorhersage des n?chsten Ergebnisses unm?g

tolerance

,Kenngr??en von Wahrscheinlichkeitsverteilungen über (IR,, IB,), auf . Zur Beschreibung eines Zufallsexperiments ist also insbesondere die Angabe der Funktion P: . → [0; 1] erforderlich, deren Definitionsbereich . im allgemeinen sehr gro? ist — selbst bei abz?hlbar unendlichem Ω ist die σ-Algebra . in allen nicht-trivialen F?llen bereits überabz?hlbar. Es fragt

Fibrillation

,Gekoppelte Zufallsexperimente; stochastische Unabh?ngigkeit,ererseits ist offensichtlich, da? dieses Zufallsexperiment aus . Teilexperimenten, n?mlich den . einzelnen Würfelwürfen, zusammengesetzt ist — dementsprechend ergab sich in (2.26) bei der Projektion auf die erste Komponente als induzierte Verteilung die Laplace-Verteilung über Ω..

騷擾

,Starke Gesetze der gro?en Zahlen,nittswertes bei wiederholter Durchführung desselben Zufallsexperiments“ (s. (1.1)) geben k?nnen. Insbesondere zeigte es sich (s. (4.54)), da? bei unabh?ngigen Versuchswiederholungen — d.h. stochastisch unabh?ngigen . mit jeweils derselben Verteilung — die Voraussetzungen des schwachen Gesetzes der g

減弱不好

無聊點(diǎn)好

,Verteilungskonvergenz über (IR,, IB,); zentraler Grenzwertsatz, es ergab sich ?schwache“ bzw. ?starke“ Konvergenz gegen eine Konstante, d.h. gegen eine ?ausgeartete“ Verteilung (Einpunktverteilung). Im weiteren wollen wir auch Konvergenzen gegen nicht-ausgeartete Verteilungen untersuchen. Dazu mu? jedoch zun?chst pr?zisiert werden, was unter ?Konvergenz von Ver

NIB

,Weitere Konvergenzs?tze für unabh?ngige Zufallsgr??en,ufallsgr??en bei wachsender Anzahl der Summanden. Diese Aussagen wollen wir nun auf den Fall verallgemeinern, da? auch die Anzahl der Summanden vom Zufall beeinflu?t wird. Solche . treten z.B. auf bei versicherungsmathematischen Risikoprozessen, bei denen sich der Gesamtschaden aus einer zufalligen