Anmeldung
Anmelden

Mindmap-Galerie Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematische Statistik

Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematische Statistik

Eine besonders umfassende Mindmap, die die Grundkonzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie, Zufallsvariablen und deren Verteilung, Zufallsvektoren, numerische Merkmale, mathematische Statistik, zusammenfasst. Punktschätzung usw.

Bearbeitet um 2024-01-13 22:48:46

Deu-Martina

Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematische Statistik

Deu-Martina

Für Sie empfohlen
Gliederung

Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematische Statistik
- 14
Deu-Martina
Zusammenfassung des Kurses zur Wahrscheinlichkeitstheorie
- 11
Deu-Martina
Allgemeines Kapitel 3 Zweidimensionale Zufallsvariablen Mind Map
- 13
Deu-Martina
Allgemeines Kapitel 3 Zweidimensionale Zufallsvariablen Mind Map
- 14
Deu-Martina
Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematische Statistik
- 28
Deu-Martina
Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie
- 19
Deu-Martina

Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematische Statistik

Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie

Vier Formeln

Zusatz

AUB, AB kommt mindestens einmal vor

Subtraktion

Aufteilung

Multiplikation

P(AB)=P(A/B)*P(B)

unabhängig

Klassisches Konzept

Gesamtwahrscheinlichkeit, Bayes'sche Formel

Paarweise schließen sich gegenseitig aus: Zwei Mengen haben keinen Schnittpunkt

Gesamtwahrscheinlichkeitsformel

Bayes-Formel: Die Wahrscheinlichkeit, dass das erste kleine Ereignis eintritt, wenn ein komplexes Ereignis eintritt

Bernoulli-Profil

Zufallsvariablen und ihre Verteilung

diskrete Zufallsverteilung

tabellarische Methode

Seien Sie klar und prägnant in Form einer Liste

Allgemeine Methode

Binomialverteilung

Maximale Anzahl an Erfolgen

Verteilung kontinuierlicher Zufallsvariablen

X~U(a,b) ist gleichmäßig verteilt X~E(m) ist eine Exponentialverteilung X~N(u,6) ist eine Normalverteilung X~b(1,p) ist eine Zweipunktverteilung X~b(n,p) ist eine Binomialverteilung

Gleichmäßig verteilt

Normalverteilung

Diagrammmethode

Ausnutzung der Symmetrie von Normalverteilungsbildern

Standardisierungsmethode

Konvertieren Sie die Normalverteilung in die Standardnormalverteilung

Verteilung der diskreten Zufallsvariablen X

Verteilung der kontinuierlichen Zufallsvariablen X

Zufallsvektor

zweidimensionale Zufallsvariable

Diskret

Finden Sie die Verteilung

Finden Sie die Randverteilung

Finden Sie die bedingte Verteilung

Finden Sie heraus, ob unabhängig überprüft werden soll, ob die Vereinigung gleich dem Produkt der Kanten ist

Kontinuität

normativ

Die Wahrscheinlichkeit, dass die gemeinsame Verteilung in einem bestimmten Intervall liegt

Kantendichtefunktion

Die Randdichtefunktion von y kann grob als Integral von x angesehen werden, wenn y fest ist.

Bedingte Wahrscheinlichkeit

Unterthema

Verteilung zweidimensionaler Zufallsvektoren

Diskrete Zufallsvariable

kontinuierliche Zufallsvariable

digitale Funktionen

Erwartung und Varianz

Varianz = Erwartung von Quadraten Erwartung von Quadraten

Tschebyscheffs Ungleichung

diskrete Kovarianz

Kontinuitätskovarianz

mathematische Statistik

verschiedene Distributionen

Zentraler Grenzwertsatz

Punktschätzung

Methode zur Entfernungsschätzung

Maximum-Likelihood-Schätzung

Die Stichproben sind unabhängig und identisch verteilt

Sowohl die Normalverteilung als auch die Chi-Quadrat-Verteilung sind additiv

Unabhängigkeit darf nicht zur Unabhängigkeit führen.

Die Wörter „mindestens“ und „höchstens“ scheinen gegensätzliche Ereignisse auszunutzen.

Hier sind geometrische Skizzen enthalten 1. Analysieren Sie die Anzahl der darin enthaltenen Variablen 2. Geometrische Beziehungen auflisten und lösen

1. Teilen Sie das Problem in zwei Phasen ein. Beispiel: Phase eins ist die Auswahl von Personen, Phase zwei ist die Wahrscheinlichkeit einer Farbenblindheit. 2. Die Ereignisse seien A, B, C usw. 3. Verwenden Sie zur Lösung die Gesamtwahrscheinlichkeit oder die Bayes'sche Formel

Was auch immer Sie verlangen, holen Sie es sich