Statistik für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler I [electronic resource] : Wahrscheinlichkeitstheorie /
1. Mathematische Grundlagen -- 1.1. Das Rechnen mit dem Summenzeichen und dem Produktzeichen -- 1.2. Das Beweisprinzip der vollständigen Induktion -- 1.3. Grundzüge der Mengenlehre -- 1.4. Elemente der Kombinatorik -- 1.5. Die Betafunktion und Gammafunktion -- Aufgaben zu Kapitel 1 -- 2. Wahrscheinlichkeitsräume -- 2.1. Zufallsvorgänge -- 2.2. Der Stichprobenraum (Ergebnisraum) -- 2.3. Ereignissysteme -- 2.4. Wahrscheinlichkeiten -- Aufgaben zu Kapitel 2 -- 3. Bedingte Wahrscheinlichkeit; stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen -- 3.1. Bedingte Wahrscheinlichkeit -- 3.2. Die stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen -- 3.3. Folgen unabhängiger Zufallsvorgänge -- Aufgaben zu Kapitel 3 -- 4. Zufallsvariablen und ihre Verteilungen -- 4.1. Eindimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen -- 4.2. Zweidimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen -- 4.3. Bemerkungen zur Betrachtung von n-dimensionalen Zufallsvariablen -- Aufgaben zu Kapitel 4 -- 5. Maßzahlen von Zufallsvariablen bezüglich ihrer Verteilungen -- 5.1. Maßzahlen für eindimensionale Zufallsvariablen -- 5.2. Maßzahlen für zweidimensionale Zufallsvariablen -- Aufgaben zu Kapitel 5 -- 6. Das schwache Gesetz der großen Zahlen; Konvergenzbegriffe -- 6.1. Einführung -- 6.2. Das schwache Gesetz der großen Zahlen -- 6.3. Die Konvergenz der Verteilung nach -- 7. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen -- 7.1. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen -- 7.2. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen für stetige Zufallsvariablen -- Aufgaben zu Kapitel 7 -- Anhang: Lösungshinweise zu den Aufgaben -- Literaturhinweise.
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Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg,
1983
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Online Access: | http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-61793-5 |
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KOHA-OAI-TEST:2186072018-07-30T23:55:21ZStatistik für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler I [electronic resource] : Wahrscheinlichkeitstheorie / Maaß, Siegfried. author. SpringerLink (Online service) textBerlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg,1983.ger1. Mathematische Grundlagen -- 1.1. Das Rechnen mit dem Summenzeichen und dem Produktzeichen -- 1.2. Das Beweisprinzip der vollständigen Induktion -- 1.3. Grundzüge der Mengenlehre -- 1.4. Elemente der Kombinatorik -- 1.5. Die Betafunktion und Gammafunktion -- Aufgaben zu Kapitel 1 -- 2. Wahrscheinlichkeitsräume -- 2.1. Zufallsvorgänge -- 2.2. Der Stichprobenraum (Ergebnisraum) -- 2.3. Ereignissysteme -- 2.4. Wahrscheinlichkeiten -- Aufgaben zu Kapitel 2 -- 3. Bedingte Wahrscheinlichkeit; stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen -- 3.1. Bedingte Wahrscheinlichkeit -- 3.2. Die stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen -- 3.3. Folgen unabhängiger Zufallsvorgänge -- Aufgaben zu Kapitel 3 -- 4. Zufallsvariablen und ihre Verteilungen -- 4.1. Eindimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen -- 4.2. Zweidimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen -- 4.3. Bemerkungen zur Betrachtung von n-dimensionalen Zufallsvariablen -- Aufgaben zu Kapitel 4 -- 5. Maßzahlen von Zufallsvariablen bezüglich ihrer Verteilungen -- 5.1. Maßzahlen für eindimensionale Zufallsvariablen -- 5.2. Maßzahlen für zweidimensionale Zufallsvariablen -- Aufgaben zu Kapitel 5 -- 6. Das schwache Gesetz der großen Zahlen; Konvergenzbegriffe -- 6.1. Einführung -- 6.2. Das schwache Gesetz der großen Zahlen -- 6.3. Die Konvergenz der Verteilung nach -- 7. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen -- 7.1. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen -- 7.2. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen für stetige Zufallsvariablen -- Aufgaben zu Kapitel 7 -- Anhang: Lösungshinweise zu den Aufgaben -- Literaturhinweise.Business.Business mathematics.Economic theory.Business and Management.Business Mathematics.Economic Theory/Quantitative Economics/Mathematical Methods.Springer eBookshttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-61793-5URN:ISBN:9783642617935 |
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1. Mathematische Grundlagen -- 1.1. Das Rechnen mit dem Summenzeichen und dem Produktzeichen -- 1.2. Das Beweisprinzip der vollständigen Induktion -- 1.3. Grundzüge der Mengenlehre -- 1.4. Elemente der Kombinatorik -- 1.5. Die Betafunktion und Gammafunktion -- Aufgaben zu Kapitel 1 -- 2. Wahrscheinlichkeitsräume -- 2.1. Zufallsvorgänge -- 2.2. Der Stichprobenraum (Ergebnisraum) -- 2.3. Ereignissysteme -- 2.4. Wahrscheinlichkeiten -- Aufgaben zu Kapitel 2 -- 3. Bedingte Wahrscheinlichkeit; stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen -- 3.1. Bedingte Wahrscheinlichkeit -- 3.2. Die stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen -- 3.3. Folgen unabhängiger Zufallsvorgänge -- Aufgaben zu Kapitel 3 -- 4. Zufallsvariablen und ihre Verteilungen -- 4.1. Eindimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen -- 4.2. Zweidimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilungen -- 4.3. Bemerkungen zur Betrachtung von n-dimensionalen Zufallsvariablen -- Aufgaben zu Kapitel 4 -- 5. Maßzahlen von Zufallsvariablen bezüglich ihrer Verteilungen -- 5.1. Maßzahlen für eindimensionale Zufallsvariablen -- 5.2. Maßzahlen für zweidimensionale Zufallsvariablen -- Aufgaben zu Kapitel 5 -- 6. Das schwache Gesetz der großen Zahlen; Konvergenzbegriffe -- 6.1. Einführung -- 6.2. Das schwache Gesetz der großen Zahlen -- 6.3. Die Konvergenz der Verteilung nach -- 7. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen -- 7.1. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen -- 7.2. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen für stetige Zufallsvariablen -- Aufgaben zu Kapitel 7 -- Anhang: Lösungshinweise zu den Aufgaben -- Literaturhinweise. |
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