Mirror/latexandmore
1
0
Fork 0
mirror of https://gitlab.cs.fau.de/ik15ydit/latexandmore.git synced 2024-11-22 11:49:32 +01:00
Code Issues Projects Releases Wiki Activity

Erwartungswert diskreter Zufallsvariablen

Browse Source
This commit is contained in:
Christian Bay 2015-10-01 14:45:48 +02:00
parent e9d9a15e46
commit 7379161b15
1 changed files with 7 additions and 0 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

7
Public/m4/MaC4Cheatsheet.tex
View File

@ -280,6 +280,13 @@ Wir integrieren zunaechst ueber $X_2$ d.h. wir sezten $\lambda = 2$
Fuer $X_1$ setzen wir dann dementsprechend $\lambda e^{-\lambda t}$ mit $\lambda = 1$ ein, dann nur noch das 2te Integral ausrechnen. Fuer $X_1$ setzen wir dann dementsprechend $\lambda e^{-\lambda t}$ mit $\lambda = 1$ ein, dann nur noch das 2te Integral ausrechnen.
% \\ \\ \textbf{Moeglichkeit b) - Nach $x_1$ oder $x_2$ umstellen} \\ (ggf. mit Koordinatentransformation) % \\ \\ \textbf{Moeglichkeit b) - Nach $x_1$ oder $x_2$ umstellen} \\ (ggf. mit Koordinatentransformation)
\subsection{Erwartungswert $\varepsilon$ diskreter Zufallsvariablen}
Falls der Erwartungswert einer diskreten Zufallsvariablen $X$ auf
einem diskreten Wahrscheinlichkeitsraum $(\Omega, \mathcal{A}, P)$ existiert,
ist
\begin{align}
\varepsilon_P X = \sum_{\omega \in \Omega} X(\omega)P\{\omega\}
\end{align}
\section{Marginaldichte - Beispielrechnung} \section{Marginaldichte - Beispielrechnung}
\[ \[