图书简介
Im Vordergrund dieser v llig berarbeiteten und erweiterten Neuauflage stehen die eigentlichen "stochastischen" Ideen und ihre praktischen Anwendungen, insbesondere in der Statistik, ohne da mathematische Strenge und Sch nheit zu kurz kommen. ber die blichen Grundlagen hinaus finden sich Kapitel ber Simulation, nichtparametrische Statistik und Regressions- und Varianzanalyse, die in "geometrischer" Form dargestellt wird. Besonderer Anziehungspunkt dieses Buches ist die "genetische" Entwicklung der verschiedenen Typen von Wahrschein
I. Diskrete Wahrscheinlichkeitsr鋟me.- 1. Einf黨rung, Beispiele.- 2. Ergebnisraum, Ereignisse, Wahrscheinlichkeitsverteilung.- 3. Gleichverteilung in endlichen Ergebnisr鋟men.- 4. Elementare Kombinatorik.- 5. Hypergeometrische Verteilung.- 6. Zufallselemente.- 7. Aufgaben.- II. Drei Grundverfahren der mathematischen Statistik.- 1. Das Modell der elementaren Stichprobentheorie.- 2. Sch鋞zung.- 3. Konfidenzbereich.- 4. Test.- 5. Fisher?s exakter Test.- 6. Aufgaben.- III. Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabh鋘gigkeit.- 1. Bedingte Wahrscheinlichkeit.- 2. Ein wahrscheinlichkeitstheoretisches Modell in der Informationstheorie.- 3. Unabh鋘gige Ereignisse.- 4. Unabh鋘gige Zufallsvariable.- 5. Aufgaben.- IV. Momente.- 1. Erwartungswert, bedingter Erwartungswert.- 2. Varianz, Korrelation: L2Methoden.- 3. Verteilungen in {0, 1, 2,?|.- 4. Tschebyscheffsche Ungleichung und schwaches Gesetz der gro遝n Zahlen.- 5. Aufgaben.- V. Statistische Inferenz 黚er unbekannte Wahrscheinlichkeiten.- 1. Inferenz 黚er eine Wahrscheinlichkeit.- 2. Inferenz 黚er eine diskrete Verteilung.- 3. Aufgaben.- VI. Grenzwerts鋞ze.- 1. Stirlingsche Formel.- 2. Approximation der Binomialverteilung durch die Normalverteilung: der Grenzwertsatz von de Moivre-Laplace.- 3. Approximation der Binomialverteilung durch die Poissonsche Verteilung: der Poissonsche Grenzwertsatz.- 4. Aufgaben.- VII. Allgemeine Wahrscheinlichkeitstheorie.- 1. Allgemeiner Wahrscheinlichkeitsraum.- 2. Zufallsvariable.- 3. Unabh鋘gigkeit.- 4. Momente.- 5. Normalverteilung, ?2-Verteilung, F-Verteilung, t-Verteilung.- 6. Mehrdimensionale Normalverteilung.- 7. Aufgaben.- VIII. Statistik normalverteilter Zufallsvariablen.- 1. Inferenz 黚er die Erwartung bei bekannter Varianz.- 2. Inferenz 黚er die Varianz bei bekannter Erwartung.- 3. Inferenz 黚er die Erwartung und die Varianz, wenn beide unbekannt sind.- 4. Aufgaben.- IX. Nichtparametrische Statistik.- 1. Ordnungs- und Rangstatistik.- 2. Permutationsinvariante Verfahren.- 3. Rangmethoden: ein Zweistichprobenproblem.- 4. Aufgaben.- X. Regressions- und Varianzanalyse.- 1. Regressionsanalyse.- 2. Varianzanalyse.- 3. Aufgaben.- XI. Simulation.- 1. Simulation einer Zufallsvariablen.- 2. Realisierung von Stichproben.- 3. Simulation von Prozessen.- 4. Aufgaben.- Tafeln.- 1. Zufallsziffern.- 2. Die kumulative Standard-Normalverteilung.- Literatur.
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