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Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsmodelle

  • Adolf Riede
Chapter

Zusammenfassung

Jetzt geht es um Merkmale, deren Ausprägungen ein Intervall reeller Zahlen ausfüllen. Im ersten Abschnitt wird aus dem Begriff der relativen Summenhäufigkeit bei einem endlichen Wahrscheinlichkeitsmodell die Verteilungsfunktion bei kontinuierlichem Mo-dell hergeleitet. Im zweiten Abschnitt ergibt sich aus dem Begriff der relativen Häufigkeiten der Begriff der Wahrscheinlichkeitsdichte einer kontinuierlichen Verteilung. Schließlich wird der Zusammenhang von Dichte und Verteilungsfunktion erklärt. Als Anwendungsbeispiel wird die Dauer der Funktionsfähigkeit eines technischen Gerätes behandelt. Die wichtigen Normalverteilungen führen wir am Beispiel des Geburtsgewichtes ein. Wir definieren die Maßzahlen von kontinuierlichen Verteilungen und behandeln ihre Veränderungen bei Skalenwechsel. Es wird beschrieben, warum Normalverteilungen so häufig auftreten. Ein weiterer Nutzen der Normalverteilungen ist, dass die Binomialverteilung und andere Verteilungen oft durch eine übersichtlichere Normalverteilung approximiert werden können.

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© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2015

Authors and Affiliations

  1. 1.Fak. für Mathematik und InformatikUniversität HeidelbergHeidelbergDeutschland

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