1. Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie
1. Randomisierte Studien
Kann unter den gleichen Bedingungen wiederholt werden
Jedes Experiment hat mehr als ein mögliches Ergebnis und alle möglichen Ergebnisse des Experiments können im Voraus geklärt werden
Es ist nicht möglich zu bestimmen, welches Ergebnis eintreten wird, bis ein Experiment durchgeführt wird
2. Probenraum, zufällige Ereignisse
Probenraum
Die Menge aller möglichen Ergebnisse einer randomisierten Studie
Zufällige Ereignisse (Ereignisse)
Teilmenge des Probenraums
grundlegende Ereignisse
ein zufälliges Ereignis, das aus einem Stichprobenpunkt besteht
besondere Zufallsereignisse
Ereignisbeziehung
Teilmenge
Das Eintreten von A führt unweigerlich zum Eintreten von B
sich gegenseitig ausschließende Ereignisse
Oppositionsveranstaltungen
Gegenteiliges Ereignis von A
3. Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit
4. Andere mögliche Konzepte
5. Bedingte Wahrscheinlichkeit
2. Zufallsvariablen und ihre Verteilung
2. Diskrete Zufallsvariablen und ihre Verteilungsgesetze
3. Verteilungsfunktion von Zufallsvariablen
4. Kontinuierliche Zufallsvariablen und ihre Wahrscheinlichkeitsdichte
5. Funktionale Verteilung von Zufallsvariablen
3. Mehrdimensionale Zufallsvariablen und ihre Verteilung
1. Zweidimensionale Zufallsvariablen
4. Voneinander unabhängige Zufallsvariablen
5. Funktionsverteilung zweier Zufallsvariablen
4. Numerische Eigenschaften von Zufallsvariablen
1. Mathematische Erwartungen
3. Kovarianz- und Korrelationskoeffizient
4. Momente und Kovarianzmatrizen
5. Das Gesetz der großen Zahlen und der zentrale Grenzwertsatz
1. Das Gesetz der großen Zahlen
2. Zentraler Grenzwertsatz
6. Proben- und Probenverteilung
2. Histogramme und Boxplots
7. Parameterschätzung
2. Maximum-Likelihood-Schätzung basierend auf zensierten Stichproben
3. Auswahlkriterien für Schätzer
5. Intervallschätzung des Mittelwerts und der Varianz der Normalbevölkerung
6. Intervallschätzung von (0-1)-Verteilungsparametern
7. Einseitiges Konfidenzintervall
8. Hypothesentest
2. Hypothesentest des Normalbevölkerungsmittelwerts
3. Hypothesentest der normalen Populationsvarianz
4. Die Beziehung zwischen Konfidenzintervallen und Hypothesentests
5. Auswahl der Stichprobengröße
6. Verteilungsanpassungstest
8. p-Wert-Testmethode für Hypothesentestprobleme
9. Varianzanalyse und Regressionsanalyse
1. Varianzanalyse im Einzelfaktortest
2. Varianzanalyse im Zwei-Faktor-Test
3. Univariate lineare Regression
4. Multiple lineare Regression
10. Bootstrap-Methode
1. Nichtparametrische Bootstrap-Methode
2. Parameter-Bootstrap-Methode
11. Anwendung der Excel-Software in der mathematischen Statistik
5. Univariate lineare Regression
6. Bootstrap-Methoden, Makros, VBA
12. Zufallsprozess und seine statistische Beschreibung
1. Das Konzept des Zufallsprozesses
2. Statistische Beschreibung zufälliger Prozesse
3. Poisson-Prozess und Wiener-Prozess
13. Markov-Kette
1. Markov-Prozess und Wahrscheinlichkeitsverteilung
2. Bestimmung der mehrstufigen Übergangswahrscheinlichkeit
14. Stationärer Zufallsprozess
1. Das Konzept des stationären Zufallsprozesses
2. Verschiedene ergodische Eigenschaften
3. Eigenschaften von Korrelationsfunktionen
4. Leistungsspektraldichte stationärer Zufallsprozesse