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13: Schwaches Gesetz großer Zahlen, stochastische Konvergenz, Zentrale Grenzwertsätze
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0:00:07 Englische Zusammenfassung von Lektion 12
0:03:39 Erzeugende Funktionen und Momente (Wiederholung)
0:05:02 Beispiel (Poisson-Verteilung)
0:07:00 Existenz unendlich vieler unabhängiger Zufallsvariablen
0:09:25 Randomisierte Summen
0:12:19 Erzeugende Funktion einer randomisierten Summe
0:19:17 Beispiel (Registrierte Teilchen)
0:23:05 Grenzwertsätze (Einführung)
0:24:46 Schwaches Gesetz großer Zahlen
0:28:56 Schwaches Gesetz großer Zahlen (Veranschaulichung)
0:31:05 Schwaches Gesetz großer Zahlen von Jacob Bernoulli
0:35:14 Stochastische Konvergenz
0:38:06 Rechenregel zur stochastischen Konvergenz
0:42:52 Stochastische Konvergenz und Erwartungswerte
0:46:38 Stochastische Konvergenz und stetige Abbildungen
0:50:48 Zentraler Grenzwertsatz (Einführung)
0:56:26 Dichte der Standard-Normalverteilung (Definition)
0:58:24 Zentraler Grenzwertsatz von De Moivre-Laplace
1:01:58 Verteilungsfunktion der Standard-Normalverteilung (Definition)
1:04:19 Verteilungsfunktion der Standard-Normalverteilung (Eigenschaften, Tabelle)
1:06:52 Praktische Anwendung des Zentralen Grenzwertsatzes
1:09:10 Stetigkeitskorrektur
1:13:19 Beispiel zur Stetigkeitskorrektur (Würfelwurf)
1:16:15 Zentraler Grenzwertsatz von Lindeberg-Lévy
1:19:37 Beispiel (negative Binomialverteilung)
Dozent: Prof. Dr. Norbert Henze, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Stochastik
Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST
http://webcast.kit.edu