Der Vortrag „Diskrete Zufallsvariablen III Teil 2“ von Dr. Anna Fukshansky ist Bestandteil des Kurses „Grundlagen der induktiven Statistik“. Der Vortrag ist dabei in folgende Kapitel unterteilt:
Eine Hypergeometrische Verteilung lässt sich wie folgt bezeichnen: X ~ H (n, M, N). Wofür stehen n, M und N?
Gesucht wird die Wahrscheinlichkeit, aus 49 Lottozahlen 6 richtige zu treffen. Wie viele Kugeln benötigen Sie von den a) schlechten und b) guten Kugeln, um diese Wahrscheinlichkeit berechnen zu können?
Aus den Zahlen 0, 1, ..., 27 sollen 22 gezogen werden. Wie viele Zahlen, die größer als 18 sind, werden gezogen? Ermitteln Sie Ihren a) minimalen und b) maximalen Erfolg.
Von welcher Verteilung ist die Rede, wenn nach der Häufigkeit von einem Ereignis in einem Intervall gefragt wird?
Welche Voraussetzungen müssen für eine Poisson-Verteilung gelten?
Welche Bedeutung hat das λ bei der Poisson-Verteilung?
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... Wenn X die Wahrscheinlichkeitsfunktion besitzt, so hat X eine hypergeometrische Verteilung. Diskrete Zufallsvariablen ...
... sind gerade? N = 51, M = 26, n = 10. Maximal min{n,M}, Erfolge also maximal 10 minimal max{0,n-(N-M)}, Erfolge also minimal 0, siehe ...
... größer als 25 sind, werden gezogen? N = 101, M = 75, n = 30. Maximal min{n,M}, Erfolge also maximal 30 minimal max{0,n-(N-M)}, Erfolge also ...
... Jetzt fragen wir: Wie oft kommt ein Ereignis in einem Intervall vor. Dabei ist die Anzahl jetzt nach oben nicht beschränkt: ...
... Pflanzen mache, so beobachte ich diese über einen längeren Zeitraum. ...
... von dessen Länge ab, nicht aber von dessen Lage. Die Anzahl der eingetretenen Ereignisse in zwei diskjunkten Intervallen sind unabhängig. ...
... Wahrscheinlichkeitsfunktion heißt poissonverteilt mit Parameter λ>0. 36 ...
... im Genom meiner Pflanze ist poissonverteilt. Das Auftreten von einer Mutation in einem Genom ...
... der Radioaktivität aussetze, ist die Mutationsrate höher. Im ersten Versuch war die ...
... Verteilung, Poissonverteilung ...