Bitte mein Manuskript (liegt im Bibliotheksgebäude aus) nicht nach Außerhalb tragen. Die Weitergabe an Dritte (d. h. an Personen, die nicht Hörer der Vorlesung.

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung - Verteilungen -
Advertisements

Masterstudiengang IE (Industrial Engineering)
Stochastik in der Sek. II Sabrina Schultze.
K. Desch - Statistik und Datenanalyse SS05
Wahrscheinlichkeitstheorie
Statistische Methoden II SS 2008 Vorlesung:Prof. Dr. Michael Schürmann Zeit:Freitag (Pause: ) Ort:Hörsaal Makarenkostraße (Kiste)
Statistische Methoden I
Statistische Methoden I
Statistische Methoden II SS 2007 Vorlesung:Prof. Dr. Michael Schürmann Zeit:Freitag (Pause: ) Ort:Hörsaal Loefflerstraße Übungen.
Nachholung der Vorlesung vom Freitag
Wahrscheinlichkeitstheorie. Statistische Methoden I WS 2002/2003 Zur Geschichte der Statistik I. Beschreibende Statistik 1. Grundlegende Begriffe 2. Eindimensionales.
Statistische Methoden II SS 2008
Vorlesung Die Vorlesung Statistische Methoden II nächste Woche vom 6. Juni ( nächste Woche ) wird auf den 4. Juni (Mittwoch) vorverlegt ! 14 – 16 Zeit:
Nachholung der Vorlesung vom Freitag
Konfidenzintervalle Intervallschätzung
Statistische Methoden II SS 2008 Vorlesung:Prof. Dr. Michael Schürmann Zeit:Freitag (Pause: ) Ort:Hörsaal Makarenkostraße (Kiste)
Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit I
Die Student- oder t-Verteilung
Statistische Methoden I WS 2007/2008 Donnerstag, 31. Januar 2008 und Freitag, 1. Februar 2008 Probeklausur - statt Vorlesungen -
Erwartungswert und Varianz I Der endliche Fall Erwartungswert Varianz.
Konfidenzintervalle Intervallschätzung Jeder Beobachtung wird ein Intervall C( ) der reellen Zahlen zugeordnet Niveau Dabei ist die Wahrscheinlichkeit,
Allgemein definiert man:. Bedingte Wahrscheinlichkeiten Die Belegschaft eines Betriebes wird nach Rauchern und Nicht- rauchern eingeteilt. Dabei ergibt.
Statistische Methoden I SS 2005 Vorlesung:Prof. Dr. Michael Schürmann Zeit:Freitag (Pause: ) Ort:Hörsaal Loefflerstraße Übungen.
Neu Übungsgruppentausch:
Statistische Methoden I SS 2005
Kolmogorov-Smirnov-Test. A. N. Kolmogorov Geboren in Tambov, Russland. Begründer der modernen Wahrscheinlichkeitstheorie.
Statistische Methoden I WS 2007/2008 Probeklausur Donnerstag, 31. Januar 2008 und Freitag, 1. Februar statt Vorlesungen -
Hier noch ein Beispiel zur bedingten Wahrscheinlichkeit Drei Personen A, B und C befinden sich im Gefängnis. Einer von den dreien ist zum Tode verurteilt,
FILTER Input: Empirische Zeitreihe Output: Geglättete Zeitreihe.
Achtung Vorlesung am Montag, den 21. Juni Zeit: Uhr Ort: Kiste.
Korrelationsrechnung
Zeit: 14:15 Ort: Hörsaal Loefflerstraße Heute wird die Vorlesung vom vergangenen Freitag nachgeholt! im Anschluss an die heutige reguläre Vorlesung.
II. Wahrscheinlichkeitstheorie
Die Vorlesung am 14. Mai (Tag nach Himmelfahrt) wird auf Montag, den 17. Mai verlegt! Zeit: 16 Uhr Ort: Kiste Nächste Woche!!!!
Statistische Methoden II SS 2003 Vorlesung:Prof. Dr. Michael Schürmann Zeit:Freitag (Pause: ) Ort:Hörsaal Loefflerstraße Übungen.
Wahrscheinlichkeitstheorie. Statistische Methoden I WS 2009/2010 Einleitung: Wie schätzt man die Zahl der Fische in einem See? Zur Geschichte der Statistik.
III. Induktive Statistik
Erwartungswert und Varianz I Der endliche Fall Erwartungswert Varianz.
Wahrscheinlichkeitsräume. A. N. Kolmogorov Kolmogorov wurde (mehr zufällig, seine Mutter war auf der Durchreise) in Tambov, Russland, geboren.
Die Vorlesung Statistische Methoden I fällt morgen ( ) aus! Zeit: 14:15 Ort: Hörsaal Loefflerstraße Diese Vorlesung wird am nächsten Donnerstag.
Die Vorlesung am 14. Mai (Tag nach Himmelfahrt) wird verlegt. Der Nachholtermin wird noch bekannt gegeben.
Erwartungswert und Varianz I Der endliche Fall Erwartungswert Varianz.
Urnenmodelle. Wahrscheinlichkeitsräume A. N. Kolmogorov Kolmogorov wurde (mehr zufällig, seine Mutter war auf der Durchreise) in Tambov,
Statistische Methoden II SS 2003
Extra-SPSS-Kurse Durchführung: Birte Holtfreter Termine Di Mi Mi Ort PC-Pool Loefflerstarße.
Bedingte Wahrscheinlichkeiten Die Belegschaft eines Betriebes wird nach Rauchern und Nicht- rauchern eingeteilt. Dabei ergibt sich die folgende Tabelle:
Wahrscheinlichkeitstheorie. Statistische Methoden I WS 2002/2003 Zur Geschichte der Statistik I. Beschreibende Statistik 1. Grundlegende Begriffe 2. Eindimensionales.
Urnenmodelle. Die Normalverteilung (Gauß-Verteilung) (Gaußsche Glockenkurve)
Probeklausur am 21. Januar 2005 statt Vorlesung. Wahrscheinlichkeitstheorie.
Bedingte Wahrscheinlichkeiten
Statistische Methoden I WS 2009/2010 Probeklausur Montag, 25. Januar statt Vorlesung -
Grundbegriffe der (deskriptiven) Statistikder Wahrscheinlichkeitstheorie.
Statistische Methoden I WS 2004/2005 Probeklausur Freitag, 21. Januar statt Vorlesung - In 2 Wochen In 2 Wochen!
Verteilungsfunktion der Normalverteilung I. Verteilungsfunktion der Normalverteilung II.
Grundbegriffe der (deskriptiven) Statistik
Statistische Methoden I WS 2002/2003 Probeklausur Freitag, 13. Dezember statt Vorlesung - Nächsten Freitag!!!
Test auf Normalverteilung
Klausur am :00 bis 13:00 Hörsaal Loefflerstraße und Hörsaal Makarenkostraße.
Lehrstuhl für Algebra und funktionalanalytische Anwendungen
Statistische Methoden II SS 2010 Vorlesung:Prof. Dr. Michael Schürmann Zeit: Freitag 13:15 -15:45 (Pause 14:45) Ort:HS Makarenkostraße (Kiste) Übungen.
Statistische Methoden II SS 2010 Vorlesung:Prof. Dr. Michael Schürmann Zeit: Freitag 13:15 -15:45 (Pause 14:45) Ort:HS Makarenkostraße (Kiste) Übungen.
Achtung Vorlesung am Montag, den 21. Juni Zeit: Uhr Ort: Kiste.
Wahrscheinlichkeitstheorie. Laplacescher Wahrscheinlicheitsraum.
Binomialverteilung: Beispiel
Wahrscheinlichkeitsverteilung
STATISIK LV Nr.: 0028 SS Mai 2005.
STATISIK LV Nr.: 0021 WS 2005/ Oktober 2005.
STATISIK LV Nr.: 1852 WS 2005/ Dezember 2005.
1 (C) 2002, Hermann Knoll, HTW Chur, Fachhochschule Ostschweiz Wahrscheinlichkeitsverteilung Lernziele: Wahrscheinlichkeitsverteilung und der Wahrscheinlichkeitsdichte.
Die Binomialverteilung
 Präsentation transkript:

Bitte mein Manuskript (liegt im Bibliotheksgebäude aus) nicht nach Außerhalb tragen. Die Weitergabe an Dritte (d. h. an Personen, die nicht Hörer der Vorlesung sind) ist untersagt.

II. Wahrscheinlichkeitstheorie 1. Laplacesche Wahrscheinlicheitsräume 1.1. Kombinatorische Formeln 1.2. Berechnung von Laplace-Wahrschein- lichkeiten 2. Allgemeine Wahrscheinlichkeitsräume 2.1. Der diskrete Fall 2.2. Der stetige Fall 2.3. Unabhängigkeit und bedingte Wahrscheinlichkeit 3. Zufallsvariablen 3.1. Grundbegriffe 3.2. Erwartungswert und Varianz 3.3. Binomial- und Poisson-Verteilung 3.4. Die Normalverteilung und der Zentrale Grenzwertsatz 4. Markov-Ketten

Urnenmodelle

Wahrscheinlichkeitsräume

Die Normalverteilung (Gauß-Verteilung) (Gaußsche Glockenkurve)

Wahrscheinlichkeitsräume

Die Poisson-Verteilung

Man erhält eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, weil gilt: Notation

Die Binomialverteilung

Man erhält eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, weil gilt: Notation

Die geometrische Verteilung Man erhält eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, weil gilt:

Die hypergeometrische Verteilung Notation

Eine Urne enthält n Kugeln, davon N weiße und n - N schwarze. Aus der Urne werden nacheinander m Kugeln ohne Zurücklegen gezogen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, genau k weiße Kugeln zu ziehen? Sie beträgt gerade H(n, N, m)(k)!

Wahrscheinlichkeitsräume

A. N. Kolmogorov Kolmogorov wurde (mehr zufällig, seine Mutter war auf der Durchreise) in Tambov, Russland, geboren. Nach der Schule arbeitete er zunächst als Eisenbahnschaffner. Nebenbei schrieb er eine Abhandlung über die Newtonsche Mechanik. Bald ging er aber an die Moskauer Universität, und seine Entwicklung zu einem der bedeutendsten Mathematiker des vergangenen Jahrhunderts begann. Eine seiner großen Leistungen auf dem Gebiet der Stochastik besteht in der Schaffung der Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie in seiner Arbeit Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie (in deutsch!) aus dem Jahre 1933.

Wahrscheinlichkeitsdichten

Die Exponential-Verteilung

Die Gauß- oder Normalverteilung

Gauß-Bildnis und –Kurve auf 10 DM-Schein

Die Cauchy-Verteilung

Die Student- oder t-Verteilung Hängt von Parameter n ab!

Die Chi-Quadrat-Verteilung Hängt ebenfalls von Parameter n ab!

Unabhängigkeit Vier Spielkarten zeigen auf der Vorderseite die folgenden Aufschriften: 1 Eine Karte wird zufällig gezogen. Ereignisse A, B und C A : Oben steht eine 0 B: In der Mitte steht eine 0 C: Unten steht eine

Trotzdem sind die Ereignisse A, B und C nicht unabhängig: d. h. C kann nicht eintreten, wenn A und B eintreten. Man hat zwar:

Allgemein definiert man:

Bedingte Wahrscheinlichkeiten Die Belegschaft eines Betriebes wird nach Rauchern und Nicht- rauchern eingeteilt. Dabei ergibt sich die folgende Tabelle:

Also haben wir: Allgemein definiert man: