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Einführung in die Stochastik


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September 2010

Beschreibung

Beschreibung

Wahrscheinlichkeitstheorie" dient, sind jetzt Uberlegungen zur statisti­ schen Beschreibung von Daten an den Beginn gestellt.

Inhaltsverzeichnis

I. Einleitung.- 1 Was ist Statistik?.- 2 Was ist Wahrscheinlichkeit?.- 3 Was ist Stochastik?.- 4 Mathematische Ergänzungen.- II. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung.- 5 Wahrscheinlichkeiten.- 6 Wahrscheinlichkeitsräume.- 7 Struktur allgemeiner Wahrscheinlichkeitsräume.- 8 Stochastische Unabhängigkeit und Produktwahrscheinlichkeitsräume.- III. Stochastische Größen und deren Wahrscheinlichkeits-verteilungen.- 9 Stochastische Grüßen.- 10 Verteilungsfunktionen eindimensionaler stochastischen Größen.- 11 Diskrete eindimensionale Verteilungen.- 12 Kontinuierliche eindimensionale Verteilungen.- 13 Gemischte eindimensionale Verteilungen.- 14 Erwartungswert einer eindimensionalen stochastischen Größe.- 15 Erwartungswerte von Funktionen stochastischer Größen.- 16 Stochastische Vektoren und mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen.- 17 Kovarianz, Korrelation und Unabhängigkeit stochastischer Größen.- 18 Bedingte Verteilungen und bedingte Erwartung.- 19 Charakteristische Funktionen.- 20 Funktionen stochastischer Größen.- 21 Die Tschebyscheffsche Ungleichung.- IV. Folgen stochastischer Größen.- 22 Gesetze der großen Zahlen.- 23 Zentraler Grenzverteilungssatz.- 24 Markoff-Ketten.- V. Kontinuierliche stochastische Prozesse.- 25 Erneuerungsprozesse.- 26 Poisson-Prozesse.- 27 Gauß-Prozesse.- 28 Allgemeine Produktwahrscheinlichkeitsräume.- VI. Klassische schließende Statistik.- 29 Stichproben stochastischer Großen und statistische Entscheidungen.- 30 Klassische Punktschätzungen für Parameter.- 31 Der Fundamentalsatz der Statistik.- 32 Klassische Bereichsschätzungen für Parameter.- 33 Grundlegendes über statistische Tests.- 34 Plausibilitätsquotiententests und der Satz von Neyman und Pearson.- 35. Tests für Normalverteilungen.- 36 Der Chiquadrat-Anpassungstest.- 37 Klassische Regressionsrechnung.- VII. Elemente der Bayes-Statistik.- 38 Das Bayessche Theorem.- 39 Suffizienz und konjugierte Verteilungsfamilien.- 40 Verwertung der A-posteriori-Verteilung.- 41 Bayessche Entscheidungsregeln.- VIII. Statistische Analyse bei unscharfer Information.- 42 Unscharfe Daten.- 43 Klassische Parameterschätzung für unscharfe Stichproben.- 44 Schätzung der Verteilungsfunktion für unscharfe Stichproben.- 45 Statistische Tests für unscharfe Daten.- 46 Bayessche Analyse für unscharfe Daten und unscharfe A-priori-Information.- 47 Bemerkungen zur schließenden Statistik und zu Bayesschen Entscheidungen bei unscharfer Information.- Tabellen.- Literatur.- Symbolverzeichnis.
EAN: 9783211008379
ISBN: 3211008373
Untertitel: Mit Elementen der Bayes-Statistik und der Analyse unscharfer Information. 'Springer-Lehrbuch'. 3. , überarbeitete und erweiterte Auflage. 37 Abbildungen, Tabellen.
Verlag: Springer-Verlag KG
Erscheinungsdatum: September 2010
Seitenanzahl: XV
Format: kartoniert
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