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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

17. Wahrscheinlichkeitsrechnung – fundiert Prognosen erstellen

verfasst von : Laurenz Göllmann, Reinhold Hübl, Susan Pulham, Stefan Ritter, Henning Schon, Karlheinz Schüffler, Ursula Voß, Georg Vossen

Erschienen in: Mathematik für Ingenieure: Verstehen – Rechnen – Anwenden

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel verlassen wir den Bereich der deskriptiven Statistik und wenden uns dem theoretischen Konzept der Wahrscheinlichkeiten zu. Es geht ab jetzt also nicht mehr um beobachtbare Häufigkeiten, sondern um das Konzept, das dahinter steckt.
Zuerst beschäftigen wir uns mit Ereignissen, ihrer Modellierung und ihren Wahrscheinlichkeiten. Ein besonderer Schwerpunkt liegt hierbei auf bedingten Wahrscheinlichkeiten, da dieses Konzept erfahrungsgemäß besondere Schwierigkeiten verursacht.
Danach betrachten wir Zufallsvariablen und ihre Verteilungen samt den zugehörigen Kenngrößen näher. Den meist verbreiteten Verteilungen sind jeweils eigene Abschnitte gewidmet.
Nach einem Einblick in die Rechenregeln für Kenngrößen sehen wir uns Möglichkeiten der Wahrscheinlichkeitsabschätzung bei unbekannten Wahrscheinlichkeitsverteilungen an. Hier werden wir insbesondere eine Version des Gesetzes der großen Zahlen und den zentralen Grenzwertsatz kennenlernen.

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Anhänge
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Metadaten
Titel
Wahrscheinlichkeitsrechnung – fundiert Prognosen erstellen
verfasst von
Laurenz Göllmann
Reinhold Hübl
Susan Pulham
Stefan Ritter
Henning Schon
Karlheinz Schüffler
Ursula Voß
Georg Vossen
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-53867-8_17