Wahrscheinlichkeitserzeugende Funktionen. Ein analytischer Ansatz für stochastische Fragestellungen (PDF)
Studienarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich Mathematik - Stochastik, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Institut für Statistik und Wirtschaftsmathematik), Veranstaltung: Stochastik für Lehramtsstudierende, Sprache: Deutsch, Abstract:...
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Studienarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich Mathematik - Stochastik, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Institut für Statistik und Wirtschaftsmathematik), Veranstaltung: Stochastik für Lehramtsstudierende, Sprache: Deutsch, Abstract: Mit Hilfe von wahrscheinlichkeitserzeugenden Funktionen können Fragen und Probleme aus dem Bereich diskreter Zufallsvariablen (genauer: Zufallsvariablen die als Träger die natürlichen Zahlen einschliesslich der 0 haben) in die Analysis verortet werden. Die wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion einer solchen Zufallsvariablen ist dann als Potenzreihe gegeben. Neben einer einfachen Möglichkeit die üblichen Kenngrössen (Erwartungswert, Varianz und andere Momente) einer Zufallsvariablen zu berechnen, sind wahrscheinlichkeitserzeugende Funktionen vor allem in Anwendungsaufgaben von Bedeutung in denen man die genaue Verteilung der betrachteten Zufallsvariable nicht oder nur mit sehr grossem Aufwand angeben kann. Die wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion liefert auch in solchen Fällen Kenngrössen und sogar konkrete Wahrscheinlichkeiten.
Als Voraussetzung sind lediglich Grundkenntnisse der Analysis zum Umgang mit Reihen bzw. Potenzreihen und Grundkenntnisse der Stochastik notwendig, wie sie üblicherweise in einer Einführungsveran staltung gelehrt werden.
Als Voraussetzung sind lediglich Grundkenntnisse der Analysis zum Umgang mit Reihen bzw. Potenzreihen und Grundkenntnisse der Stochastik notwendig, wie sie üblicherweise in einer Einführungsveran staltung gelehrt werden.
Bibliographische Angaben
- Autor: Markus Hirshman
- 2014, 1. Auflage, 51 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 3656837317
- ISBN-13: 9783656837312
- Erscheinungsdatum: 12.11.2014
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 0.56 MB
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