Zusammenfassung
Eine Zufallsvariable und deren Verteilungsfunktion nennt man stetig, wenn die Verteilungsfunktion keine Sprungstellen besitzt. Abbildung 6.1 zeigt ein typisches Beispiel. In der Realität gibt es allein schon wegen der begrenzten Meßgenauigkeit keine wirklich stetigen Zufallsvariablen. In Modellen ist dies aber durchaus erlaubt und sinnvoll. Will man ein Modell mit stetigen Zufallsvariablen auf die Realität anwenden, muß man absichern, daß die Verteilungen der stetigen Zufallsvariablen eine genügend genaue Näherung der realen Verteilungen sind.
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© 1992 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Heinecke, A., Hultsch, E., Repges, R. (1992). Stetige Verteilungen. In: Medizinische Biometrie. Springer-Lehrbuch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-75305-3_6
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-75305-3_6
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