Zusammenfassung
Die diskrete Wahrscheinlichkeitsrechnung bezieht sich auf abzählbare Ereignisse. Sie ist die Grundlage für die Wahrscheinlichkeitsrechnung. Mit der Mengenlehre werden Wahrscheinlichkeitsoperationen festgelegt. Die Kolmogorovschen Axiome fassen Regeln zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten zusammen. Der Begriff der Wahrscheinlichkeit bleibt dabei unpräzise und nicht definiert. Der Satz von Bayes liefert eine wichtige Erkenntnis über bedingte Wahrscheinlichkeiten und die Interpretation eines statistischen Tests.
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Notes
- 1.
\(\Pr \) steht für engl. probability.
- 2.
Es werden nur 2 Richtige betrachtet, weil sonst die Wahrscheinlichkeit sehr klein ist.
- 3.
Mit \(\dot{\bigcup }{} \) wird die Vereinigung disjunkter Mengen bezeichnet.
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Kohn, W., Öztürk, R. (2022). Grundzüge der diskreten Wahrscheinlichkeitsrechnung. In: Statistik für Ökonomen. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-64754-7_18
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