6. Vorlesung (16.05.2019): Erwartungswert, Varianz, Kovarianz und Korrelation

Vorlesungsinhalte: Kumulative Verteilung Verteilungsfunktion und Wahrscheinlichkeiten P (a<X≤b), Diskrete Zufallsvariable und Wahrscheinlichkeitsfunktion, Wahrscheinlichkeitsfunktion einer binomialverteilten Zufallsvariablen, Kontinuierliche Zufallsvariable und Dichte, Dichte einer Normalverteilung, Erwartungswert einer diskreten Zufallsvariablen, Erwartungswert allgemein, Transformationssatz, Mean-squared-error-Funktion für den Erwartungswert, Beispiel für Erwartungswerte

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