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Stochastische Prozesse: Eine Einführung für Statistiker und Datenwissenschaftler
Gabler Verlag
Karsten Webel
,
Dominik Wied (auth.)
für
markov
gilt
prozesse
prozess
satz
poisson
λt
folgt
stochastischen
definition
prozesses
homogenen
beweis
beispiel
stochastische
brownsche
abbildung
zunächst
stochastischer
können
λs
übergangswahrscheinlichkeiten
heißt
verteilung
aufgabe
über
kette
bewegung
martingal
zeigen
eigenschaften
homogene
prozessen
anzahl
intensität
zufallsvariablen
◻
zuwächse
folgende
zustand
zustände
lässt
zustandsraum
wahrscheinlichkeitsraum
zeigt
lemma
ergibt
martingale
folge
Année:
2016
Langue:
german
Fichier:
PDF, 4.85 MB
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0
/
0
german, 2016
2
Zufallsvariable und Wahrscheinlichkeiten 001
für
gilt
zufallsvariable
götz
kersting
folgt
verteilung
wahrscheinlichkeit
zufallsvariablen
falls
satz
wert
daher
verteilt
beweis
anzahl
markov
zahlen
erwartungswert
proposition
beispiel
unabhängig
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ereignisse
wsx
ereignis
wahrscheinlichkeiten
formel
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bzw
über
werten
kette
heißt
länge
menge
varianz
λx
behauptung
dichte
poisson
folgende
zeigen
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german
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