Zusammenfassung
Wie Zufallszahlen und damit auch Daten durch einige wenige Parameter wie arithmetisches Mittel, Standardabweichung, p-Quantil beschrieben werden können, können Wahrscheinlichkeitsverteilungen durch Verteilungsparameter beschrieben werden. Die Analoga zu arithmetischem Mittel und empirischer Varianz sind Erwartungswert und Varianz. Diese wollen wir in diesem Kapitel sowohl für diskrete als auch für stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen kennen lernen. Am Schluss des Kapitels wird das Gesetz der großen Zahlen vorgestellt und gezeigt, wie es zur Simulation von Erwartungswert und Varianz genutzt werden kann.
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Müller, C., Denecke, L. (2013). Erwartungswert und Varianz. In: Stochastik in den Ingenieurwissenschaften. Statistik und ihre Anwendungen. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-38960-3_15
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