Zusammenfassung
Lässt man einen Stein aus 10 m Höhe fallen, so ist aufgrund der Newtonschen Gesetze der Aufprallzeitpunkt bereits bekannt, bevor das Experiment ausgeführt wird. Messgrößen in komplexen Systemen (Aktienkurs an einem bestimmten Datum, Tageshöchsttemperatur an einem bestimmten Ort) lassen sich dagegen nicht exakt vorhersagen. Andererseits weiß man, mit welchen Werten man eher zu rechnen hat und welche gar nicht oder nur extrem selten auftreten. Solche Daten aus der Praxis, die — im Gegensatz zum fallenden Stein — nicht befriedigend durch einen einfachen deterministischen Mechanismus beschrieben werden können, lassen sich als Zufallsgrößen modellieren.
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Franke, J., Härdle, W., Hafner, C. (2001). Grundlegende Begriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie. In: Einführung in die Statistik der Finanzmärkte. Statistik und ihre Anwendungen. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-97127-3_3
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