Der Vortrag „Mehrdimensionale Zufallsvariablen“ von Dr. Anna Fukshansky ist Bestandteil des Kurses „Grundlagen der induktiven Statistik“. Der Vortrag ist dabei in folgende Kapitel unterteilt:
Wie lässt sich die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung am besten darstellen?
Wiederholung: Urnenmodell mit Zurücklegen. Wie viele Möglichkeiten gibt es für eine Stichprobe n aus N?
Wodurch ist die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung bei diskreten Zufallsvariablen gegeben?
Was ist die bedingte Wahrscheinlichkeit von einem Ereignis A gegeben ein Ereignis B?
Folgende Werte ergeben sich aus einer Reihe in einer Kontingenztafel: a) 0, 0, 3/36 b) 3/36, 0, 9/36 c) 2/36, 2/36, 2/36. Wie lautet ƒx?
Bitte vervollständigen Sie folgenden Satz: Die bedingte Wahrscheinlichkeit muss in der Summe ...
Welche Aussagen über die gemeinsame Verteilungsfunktion sind korrekt?
Was muss bei der Ermittlung der Randdichte von stetigen Zufallsvariablen beachtet werden?
Was wird unter einer bedingten Dichte im stetigen Fall verstanden?
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... großen Zahlen - Hautpsatz der Statistik - Zentraler Grenzwertsatz - Grenzwertsatz ...
... und sogar Zusammenhänge zwischen ihnen. Das wollen wir in diesem Abschnitt nicht für gesammelte Daten sondern ...
... 80 qm Größer als 81qm Bis 1918 15.56 (38) 10.63 (90) 9.11 (90) 1919 bis 48 12.61 (31) 11.78 (73) 10.99 (50) 1949 bis 65 14.08 (107) 11.45 ...
... 3 4 5 6 7 8 9 0 2 mal 4, 1 mal 0 Reihenfolge wird nicht berücksichtigt 6 Dr. ...
... Teilbarkeit einer positiven Zahl durch 3. 0 wird als eine besondere Zahl betrachtet (wie beim Roulette). In der Urne seien 36 ...
... Y die Ausprägungen. Die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung (diskrete Dichte) von (X,Y) ist gegeben durch ...
... von Y. 10 Dr. Anna Fukshansky Statistik 21. Mehrdimensionale Zufallsvariablen YX, ...
... (kxm)-Kontingenztafel der Wahrscheinlichkeiten ist gegeben durch ... Dabei sind die Wahrscheinlichkeiten für X und Y die Randverteilungen 11 Dr. Anna ...
... bedingte Wahrscheinlichkeit ist ein Wahrscheinlichkeitsmaß auf der Ereignismenge B. 12 Dr. ...
... der relativen Häufigkeiten gegeben: Die bedingte Häufigkeitsverteilung von Y unter der Bedingung kurz ist: Ein Wert aus X ist bekannt und ...
... gegeben X=x ist definiert durch: 14 Dr. Anna Fukshansky Statistik 21. Mehrdimensionale Zufallsvariablen ),()(),()(yYPyfxXPxfYX).,(),(yYxXPyxf .)( ),( )( ),()|(yf ...
... P(X=i,Y=j) Y 3/Zahl 1 3/Zahl 2 Zahl=0 3 X 2/Zahl 1 2/Zahl 2 Zahl=0 3 ...
... Zufallsvariablen .36/11)1(Yf .)36/11( )1,( )1( )1,()1|(xf YP YxXPxfX.11 5 ...
... Gerade”. B: “Gesamtsumme ist ein Vielfaches von 4”. Bestimme die Wahrscheinlichkeit von ...
... (3,6), (5,1), (5,2), (5,4), (5,5), (5,6) } (X=1,Y=2): {(2,1), (2,3), (2,4), (2,5), (4,1), (4,2), (4,3), (4,5), (4,6), (6,1), (6,3), (6,4), (6,5) } 13/36 ...
... 2 X 1. gerade 1 1. ungerade 2 14/36 5/36 18/36 18/36 9/36 27/36 ...
... X und Y ist Als nächstes betrachten wir stetige mehrdimensionale ZVen. 20 Dr. Anna Fukshansky Statistik ...
... zwei ZVen, X und Y sind gemeinsam stetig verteilt, wenn es eine ...
... Randdichte von Y 22 Dr. Anna Fukshansky Statistik 21. Mehrdimensionale Zufallsvariablen 0),(yxf .),(),(dydxyxfdYcbXaP b ...
... Bedingung X=x, Y|X=x ist für eine festen Wert x und festgelegt durch: Ist so setzt man ...
... 24 Dr. Anna Fukshansky Statistik 21. ...