Bist du gestresst, unzufrieden, überfordert oder unglücklich? Oder bist du eigentlich zufrieden und irgendwie doch nicht so ganz? Hast du Kommunikationsprobleme mit Kollegen, Mitarbeitern, Kunden, Partner oder Kindern? Sollen die anderen dich endlich besser verstehen? Höre auch du diesen deutschen, megaerfolgreichen Podcast. Seit vielen Jahren das Beste, was es im deutschen Podcast-Markt zum Thema NLP (Neurolinguistisches Programmieren), positiver Kommunikation und Veränderung gibt. Es ist d ...
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<div class="span index">1</div> <span><a class="" data-remote="true" data-type="html" href="/series/biscuits-jam-2787342">Biscuits & Jam</a></span>


In the South, food and music go hand in hand. They define much of what we think of as Southern culture, and they say a lot about our past, our present, and our future. Each week, Sid Evans, Editor in Chief of Southern Living, sits down with musicians, chefs, and other Southern icons to hear the stories of how they grew up, what inspires them, and why they feel connected to the region. Through honest conversations, Sid explores childhood memories, the family meals they still think about, and the intersection of food and music in their lives. Always surprising, always engaging, Biscuits & Jam is a celebration of the South—and the people who are moving it forward every day. New episodes every Tuesday.
Einführung in die Stochastik, WS 2015/2016, gehalten am 19.01.2016, 18
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18: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Maßdefinierende Funktion, Verteilungsfunktion 0:01:12 Maßdefinierende Funktionen erzeugen Maße 0:13:21 Messbarkeit 0:14:37 Bildmaß 0:15:52 Bewegungsinvarianz des Borel-Lebesgue-Maßes 0:17:13 Sigma-Algebren und Abbildungen 0:19:46 Numerische Funktionen, Borel-Messbarkeit 0:22:15 Zufallsvariable, Verteilung (allgemeine Definition) 0:25:21 Aufbau des Maß-Integrals I (Elementarfunktionen) 0:30:04 Aufbau des Maß-Integrals II (nichtnegative messbare Funktionen) 0:33:47 Aufbau des Maß-Integrals III (beliebige messbare Funktionen) 0:36:23 Eigenschaften des Integrals 0:38:16 Erwartungswert (allgemeine Defenition) 0:39:27 Eigenschaften der Erwartungswertbildung 0:40:26 Beweisprinzip der algebraischen Induktion 0:42:05 Beispiel (Integral bezüglich eines Dirac-Maßes) 0:46:04 46:04 Beispiel (Integration bezüglich einer Summe von Maßen) 0:50:59 Integration bezüglich eines Bildmaßes 0:54:56 Folgerung (Erwartungswert als Integral bezüglich der Verteilung) 0:58:21 Erwartungswert für diskrete Verteilungen und Verteilungen mit Lebesgue-Dichten
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22集单集
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18: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Maßdefinierende Funktion, Verteilungsfunktion 0:01:12 Maßdefinierende Funktionen erzeugen Maße 0:13:21 Messbarkeit 0:14:37 Bildmaß 0:15:52 Bewegungsinvarianz des Borel-Lebesgue-Maßes 0:17:13 Sigma-Algebren und Abbildungen 0:19:46 Numerische Funktionen, Borel-Messbarkeit 0:22:15 Zufallsvariable, Verteilung (allgemeine Definition) 0:25:21 Aufbau des Maß-Integrals I (Elementarfunktionen) 0:30:04 Aufbau des Maß-Integrals II (nichtnegative messbare Funktionen) 0:33:47 Aufbau des Maß-Integrals III (beliebige messbare Funktionen) 0:36:23 Eigenschaften des Integrals 0:38:16 Erwartungswert (allgemeine Defenition) 0:39:27 Eigenschaften der Erwartungswertbildung 0:40:26 Beweisprinzip der algebraischen Induktion 0:42:05 Beispiel (Integral bezüglich eines Dirac-Maßes) 0:46:04 46:04 Beispiel (Integration bezüglich einer Summe von Maßen) 0:50:59 Integration bezüglich eines Bildmaßes 0:54:56 Folgerung (Erwartungswert als Integral bezüglich der Verteilung) 0:58:21 Erwartungswert für diskrete Verteilungen und Verteilungen mit Lebesgue-Dichten
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×22: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Englische Zusammenfassung von Lektion 21 0:05:59 Lognormalverteilung 0:11:42 Quantiltransformation (""Inversionsmethode"") 0:14:58 Beispiel (Exponentialverteilung) 0:16:16 Wahrscheinlichkeitsintegraltransformation 0:21:06 Erwartungswertvektor und Kovarianzmatrix 0:27:23 Positive Definitheit und Semidefinitheit von Kovarianzmatrizen 0:31:41 Beispiel (Multinomialverteilung) 0:34:50 k-dimensionale Standard-Normalverteilung 0:40:19 Affine Transformation der k-dimensionalen Standard-Normalverteilung 0:46:38 Nichtausgeartete k-dimensionale Normalverteilung 0:48:16 Existenzsatz (nichtausgeartete k-dimensionale Normalverteilung) 0:50:28 Diskussion der Dichte 0:52:18 Erwartungsvektor und Kovarianzmatrix (nichtausg. k-dim. Normalverteilung) 0:59:16 Unabhängigkeit und Unkorreliertheit (nichtausg. k-dim. Normalverteilung) 1:03:22 Haupkomponentendarstellung 1:11:38 Der Spezialfall k=2…
21: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Englische Zusammenfassung von Lektion 20 0:07:00 Verteilung der Summe zweier Zufallsvariablen 0:11:31 Faltungsformel für Dichten 0:13:35 Faltung zweier Gleichverteilungen 0:17:15 Additionsgesetz für die Normalverteilung 0:20:48 Dichte von Differenz, Produkt und Quotient unabhängiger Zufallsvariablen 0:23:52 Erwartungswert einer Funktion eines Zufallsvektors 0:26:43 Momente, Kovarianz, Korrelation 0:31:16 Multiplikationsformel für den Erwartungswert 0:34:53 Momente der Normalverteilung 0:42:02 Gamma-Verteilung 0:45:09 Momente der und Additionsgesetz für die Gamma-Verteilung 0:51:54 Beta-Funktion 0:53:11 Beta-Verteilung 0:55:38 Momente der Beta-Verteilung 0:56:21 Erzeugung der Beta-Verteilung aus der Gamma-Verteilung 0:58:15 Chi-Quadrat-Verteilung 0:59:48 Erwartungswert und Varianz der Chi-Quadrat-Verteliung 1:01:37 Additionsgesetz für die Chi-Quadrat-Verteilung 1:03:49 Dichte der Chi-Qudarat-Verteilung 1:07:51 Quantile, Quantilfunktion 1:13:58 Symmetrische Verteilung 1:15:51 Erwartungswert = Median bei symmetrischen Verteilungen 1:20:34 Cauchy-Verteilung…
20: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Englische Zusammenfassung von Lektion 19 0:07:04 Veranschaulichung von Verteilungsfunktion und Dichte 0:10:32 Allgemeine Bemerkungen zu Verteilungsfunktionen 0:15:18 Definition einer singulären Verteilungsfunktion 0:17:33 Cantorsche Verteilungsfunktion 0:22:00 Struktur der Menge aller Verteilungsfunktionen 0:28:57 Gleichverteilung auf einem Intervall 0:33:45 Exponentialverteilung 0:40:17 Normalverteilung 0:50:39 Marginalverteilungsbildung bei Dichten 0:57:12 Unabhängigkeit und Dichten 1:02:26 Beispiel (Gleichverteilung auf der Vereinigung zweier Quadrate) 1:05:09 Grundtechniken im Umgang mit Transformationen von Verteilungen 1:07:15 ""Methode Verteilungsfunktion"" 1:11:20 Transformationssatz für Lebesgue-Dichten 1:16:08 Box-Muller-Methode 1:23:42 Methode ""Ergänzen, Trafosatz und Marginalverteilungsbildung""…
19: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Englische Zusammenfassung von Lektion 18 0:07:02 Definition (fast überall, P-fast sicher) 0:09:49 Nullmengenunempfindlichkeit des Integrals 0:10:34 Markov-Ungleichung 0:20:03 Satz von der monotonen Konvergenz (Beppo Levi) 0:21:50 Integrale über Teilmengen 0:23:05 Maße mit Dichten 0:29:09 Spezialfall 1: absolut stetige Verteilung 0:35:02 Gleichverteilung auf einer beschränkten Menge 0:38:33 Spezialfall 2: diskrete Verteilung 0:43:57 Integration bezüglich eines Maßes mit einer Dichte 0:49:10 Berechnung von Erwartungswerten (absolut stetiger und diskreter Fall) 0:52:36 Produkt-Maße 0:56:13 Satz von Tonelli 0:59:23 Satz von Fubini 1:01:45 Stochastische Unabhängigkeit und Produktmaße 1:06:39 Verteilungsfunktion einer Zufallsvariablen 1:13:25 Weitere Eigenschaften einer Verteilungsfunktion 1:15:10 Existenz- und Eindeutigkeitssatz 1:18:38 Diskrete Verteilungsfunktion 1:20:37 Absolut stetige Verteilungsfunktion…
18: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Maßdefinierende Funktion, Verteilungsfunktion 0:01:12 Maßdefinierende Funktionen erzeugen Maße 0:13:21 Messbarkeit 0:14:37 Bildmaß 0:15:52 Bewegungsinvarianz des Borel-Lebesgue-Maßes 0:17:13 Sigma-Algebren und Abbildungen 0:19:46 Numerische Funktionen, Borel-Messbarkeit 0:22:15 Zufallsvariable, Verteilung (allgemeine Definition) 0:25:21 Aufbau des Maß-Integrals I (Elementarfunktionen) 0:30:04 Aufbau des Maß-Integrals II (nichtnegative messbare Funktionen) 0:33:47 Aufbau des Maß-Integrals III (beliebige messbare Funktionen) 0:36:23 Eigenschaften des Integrals 0:38:16 Erwartungswert (allgemeine Defenition) 0:39:27 Eigenschaften der Erwartungswertbildung 0:40:26 Beweisprinzip der algebraischen Induktion 0:42:05 Beispiel (Integral bezüglich eines Dirac-Maßes) 0:46:04 46:04 Beispiel (Integration bezüglich einer Summe von Maßen) 0:50:59 Integration bezüglich eines Bildmaßes 0:54:56 Folgerung (Erwartungswert als Integral bezüglich der Verteilung) 0:58:21 Erwartungswert für diskrete Verteilungen und Verteilungen mit Lebesgue-Dichten…
17: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Englische Zusammenfassung der letzten Lektion 0:05:21 Planung des Stichprobenumfangs 0:13:45 Zweiseitiger Binomialtest 0:23:05 Allgemeine Modelle, maßtheoretische Grundlagen (Einführung) 0:25:16 Sigma-Algebra 0:27:00 Axiomensystem von Kolmogorov 0:30:37 Erzeugte Sigma-Algebra, Erzeugendensystem 0:33:31 Arbeitstechniken für Erzeuger 0:35:55 Borelsche Sigma-Algebra 0:41:25 Erzeuger der Borelmengen 0:45:01 Maßraum 0:50:12 Dirac-Maß, diskretes Wahrscheinlichkeitsmaß 0:52:59 Zähl-Maß 0:54:15 Borel-Lebesgue-Maß 0:55:40 Dynkin-System 0:59:08 Erzeugtes Dynkin-System 1:00:09 Erzeugte Sigma-Algebra und erzeugtes Dynkin-System identisch bei schnittstabilem Mengensystem 1:07:30 Eindeutigkeitssatz für Maße 1:12:58 Halbring 1:16:02 Inhalte und Prämaße auf Halbringen 1:18:24 Eigenschaften von Inhalten 1:21:05 Maß-Fortsetzungssatz 1:22:54 Maßdefinierende Funktion, Verteilungsfunktion…
16: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Beispiel (die tea tasting lady) 0:07:06 Hypothese und Alternative 0:10:50 Nichtrandomisierter Test 0:13:20 Prüfgröße, kritischer Wert 0:16:50 Fehler erster und zweiter Art 0:23:47 Gütefunktion eines Tests 0:28:45 Diskussion: Fehler erster und zweiter Art 0:30:47 Test zu Niveau alpha 0:41:14 Beispiel (spezieller einseitiger Binomialtest) 0:57:54 Randomisierter Test 1:02:36 Allgemeiner einseitiger Binomialtest 1:06:44 Gütefunktion eines randomisierten Tests 1:09:43 Gütefunktionen einseitiger Binomialtests 1:13:50 Asymptotisches Niveau und Konsistenz von Testfolgen 1:17:48 Asymtotischer einseitiger Binomialtest 1:22:19 Konsistenz des einseitigen Binomialtestss…
15: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Englische Zusammenfassung von Lektion 14 0:06:52 Konfidenzbereiche: Einführende Betrachtungen 0:09:55 Konfidenzbereich für p der Binomialverteilung mithilfe der Tschebyschow-Ugl. 0:17:15 Konfidenzbereich: Definition 0:19:01 Konfidenzbereich: Diskussionm 0:23:33 Konfidenzbereich: Allgemeines Konstruktionsprinzip 0:26:54 Konfidenzbereich für p der Binomialverteilung (Clopper-Pearson-Intervalle) 0:46:43 Asymptotische Konfidenzbereich: Definition 0:48:38 Asymptotischer Konfidenzbereich für p (zweiseitig) 1:01:04 Asymptotischer Konfidenzbereich für p (einseitig) 1:04:40 Genauigkeit der Aussagen beim ZDF-Politbarometer…
14: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Englische Zusammenfassung der 13. Lektion 0:05:28 Sigma-Regeln 0:09:35 Sigma-Regeln (Beispiel) 0:13:29 Punktschätzung: Einführende Betrachtungen 0:19:06 Schätzung einer Wahrscheinlichkeit: grundlegende Aspekte 0:39:21 Punktschätzung: Allgemeiner Modellrahmen 0:43:28 Bernoulli-Schema (Beispiel) 0:47:31 Punkt-Schätzer: Definition und Diskussion 0:55:56 Mittlere quadratische Abweichung, Verzerrung, Erwartungstreue 1:03:42 Beispiel (Binomialfall) 1:05:08 Maximum-Likelihood-Schätzung 1:08:03 Loglikelihood-Funktion 1:10:15 Maximum-Likelihood-Schätzung bei geometrischer Verteilung 1:14:41 Asymptotische Erwartungstreue und Konsistenz von Schätzern 1:18:14 Beispiel (geometrische Verteilung)…
12: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Die Substitutionsregel für bedingte Erwartungswerte 0:04:17 Beispiel (Augensumme bei zufälliger Wurfanzahl) 0:12:43 Bedingte Verteilung (Definition) 0:15:56 Hypergeometrische Verteilung als bedingte Verteilung 0:25:24 Gleichverteilung als bedingte Verteilung 0:29:10 Erzeugende Funktion einer Zahlenfolge 0:31:24 Zur Erinnerung: Eigenschaften von Potenzreihen 0:34:11 Beispiel (Fibonacci-Zahlen) 0:37:50 Erzeugende Funktion einer nichtnegativen ganzzahligen Zufallsvariablen 0:40:54 Beispiel (Binomialverteilung, Poisson-Verteilung, negative Binomialverteilung) 0:44:19 Eindeutigkeitsatz für erzeugende Funktionen 0:44:56 Multiplikationsformel für erzeugende Funktionen 0:47:15 Additionsgesetze für die Binomial-, die Poisson-Verteilung und die negative Binomialverteilung 0:51:18 Die Verteilung der Augensumme beim n-fachen Würfelwurf 1:05:09 Erzeugende Funktionen und Momente…
13: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:07 Englische Zusammenfassung von Lektion 12 0:03:39 Erzeugende Funktionen und Momente (Wiederholung) 0:05:02 Beispiel (Poisson-Verteilung) 0:07:00 Existenz unendlich vieler unabhängiger Zufallsvariablen 0:09:25 Randomisierte Summen 0:12:19 Erzeugende Funktion einer randomisierten Summe 0:19:17 Beispiel (Registrierte Teilchen) 0:23:05 Grenzwertsätze (Einführung) 0:24:46 Schwaches Gesetz großer Zahlen 0:28:56 Schwaches Gesetz großer Zahlen (Veranschaulichung) 0:31:05 Schwaches Gesetz großer Zahlen von Jacob Bernoulli 0:35:14 Stochastische Konvergenz 0:38:06 Rechenregel zur stochastischen Konvergenz 0:42:52 Stochastische Konvergenz und Erwartungswerte 0:46:38 Stochastische Konvergenz und stetige Abbildungen 0:50:48 Zentraler Grenzwertsatz (Einführung) 0:56:26 Dichte der Standard-Normalverteilung (Definition) 0:58:24 Zentraler Grenzwertsatz von De Moivre-Laplace 1:01:58 Verteilungsfunktion der Standard-Normalverteilung (Definition) 1:04:19 Verteilungsfunktion der Standard-Normalverteilung (Eigenschaften, Tabelle) 1:06:52 Praktische Anwendung des Zentralen Grenzwertsatzes 1:09:10 Stetigkeitskorrektur 1:13:19 Beispiel zur Stetigkeitskorrektur (Würfelwurf) 1:16:15 Zentraler Grenzwertsatz von Lindeberg-Lévy 1:19:37 Beispiel (negative Binomialverteilung)…
11: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Herleitung des Gesetzes seltener Ereignisse 0:05:40 Gesetz seltener Ereignisse 0:07:23 Poisson-Verteilung (Definition) 0:08:15 Eigenschaften der Poisson-Verteilung 0:10:53 Das Rutherford-Geiger-Experiment 0:15:01 Bedingter Erwartungswert (Motivation anhand eines Stopp-Problems) 0:16:58 Bedingter Erwartungswert (Definition) 0:22:10 Bedingter Erwartungswert als Erwartungswert bzgl. einer bedingten Verteilung 0:26:20 Beispiel (erste Augenzahl bei gegebener Mindest-Augensumme) 0:29:35 Eigenschaften des bedingten Erwartungswertes 0:33:39 Beste Prognose im Sinne der mittleren quadratischen Abweichung 0:37:50 Bedingter Erwartungswert als beste Vorhersage 0:45:43 Bedingte Erwartung (Definition) 0:48:31 Beispiel (Vorhersage der maximalen Augenzahl aus Augenzahl des ersten Wurfes) 0:55:40 Formel vom totalen Erwartungswert 1:00:33 Iterierte Erwartungswertbildung 1:02:17 Warten auf den ersten Doppeltreffer 1:11:27 Zwischen Angst und Gier: Die Sechs verliert (optimales Stopp-Problem)…
10: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Begriffliche Herleitung der Multinomialverteilung 0:13:55 Multinomialer Lehrsatz 0:14:59 Multinomialverteilung (Definition) 0:17:22 Beispiel (Würfelwurf) 0:22:23 Multinomialverteilung: Marginalverteilungsbildung 0:25:56 Multinomialverteilung und Vergröberung 0:29:58 Multinomialverteilung: Kovarianz und Korrelation 0:34:07 Mehrdimensionale hypergeometrische Verteilung 0:37:11 Begriffliche Herleitung der geometrischen Verteilung 0:39:13 Geometrische Verteilung (Definition, Erwartungswert, Varianz) 0:47:14 Beispiel (Lotto) 0:49:47 Gedächtnislosigkeit der geometrischen Verteilung 0:55:22 Begriffliche Herleitung der negativen Binomialverteilung 0:57:46 Negative Binomialverteilung (Definition) 1:07:25 Begriffliche Herleitung des Additionsgesetzes für die negative Binomialverteilung 1:09:42 Additionsgesetz für die negative Binomialverteilung 1:13:37 Erwartungswert und Varianz der negativen Binomialverteilung 1:15:08 Selbsttest (negative Binomialverteilung) 1:16:47 Verständnisfragen: Anzahl der Dreien vor der ersten Sechs…
09: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:23 Minimaleigenschaft des Erwartungswertes 0:02:20 Varianz einer Indikatorsumme 0:10:41 Beispiele (Pólya-Verteilung, Binomialverteilung, hypergeometrisches Verteilung) 0:16:17 Beispiel (Anzahl der Rekorde in einer rein zufälligen Permutation) 0:21:11 Standardisierung einer Zufallsvariablen 0:24:58 Tschebyschow-Ungleichung 0:32:56 Kovarianz (Motivation der Begriffsbildung) 0:35:44 Kovarianz, Unkorreliertheit 0:38:11 Eigenschaften der Kovarianzbildung 0:47:42 Beispiel für unkorrelierte, nicht unabhängige Zufallsvariablen 0:51:10 Rechenbeispiele zur Kovarianz 0:53:59 Darstellungsformel für die Kovarianz 0:57:28 Beispiel zur Darstellungsformel 1:00:09 Minimierung der mittleren quadratischen Abweichung E[(Y-a-bX)^2] 1:10:24 Methode der kleinsten Quadrate 1:11:49 (Pearson-) Korrelationskoeffizient…
07: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Eine vermeintlich männerfeindliche Universität 0:02:02 Das Simpson-Paradoxon 0:06:02 Beispiel (Steuerprogression) 0:11:15 Sterbetafeln 0:15:20 Stochastische Unabhängigkeit (Einführung) 0:23:38 Unabhängigkeit von n Ereignissen (Definition) 0:25:12 Diskussion des Unabhängigkeitsbegriffs 0:30:01 Unabhängigkeit und Komplementbildung 0:35:39 Unabhängigkeit und Produktexperimente 0:44:42 Blockungslemma 0:57:20 Binomialverteilung und Indikatorsummen unabhängiger gleichwahrscheinlicher Ereignisse 1:01:50 Bernoulli-Kette 1:04:53 Das Zwei-Finger-Morra 1:16:03 Unabhängigkeit und Gerichts-Fehlurteile…
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Einführung in die Stochastik, WS15/16, Vorlesung

05: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Erwartungswert einer Indikatorfunktion, Dreiecksungleichung 0:04:45 Erwartungswert einer Zählvariablen 0:07:24 Erwartungswert der Anzahl der Rekorde in einer zufälligen Permutation 0:15:27 Transformationsformel für den Erwartungswert einer Funktion von X 0:22:00 Beispiel (Gleichverteilung auf 1,2,...,k) 0:24:27 Erwartungswert als physikalischer Schwerpunkt 0:25:16 Die Jordan-Formel (Verteilung von Indikatorsummen) 0:43:06 Beispiel (Anzahl der besetzten bzw. freien Fächer im Fächermodell) 0:48:53 Zwei-Drittel-Gesetz beim Roulette 0:51:42 Die Formel des Ein- und Ausschließens folgt aus der Jordan-Formel 0:53:58 Binomialverteilung im Urnenmodell 1:04:29 Hypergeometrische Verteilung im Urnenmodell…
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Einführung in die Stochastik, WS15/16, Vorlesung

03: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Stetigkeitseigenschaften eines W-Maßes 0:06:31 Formel des Ein- und Ausschließens, Boferroni-Ungleichungen 0:16:25 Wahrscheinlichkeitsfunktion, Zähldichte 0:19:41 Beispiel 0:22:01 Festlegung eines W-Maßes durch eine Wahrscheinlichkeitsfunktion 0:26:41 Großer Umordnungssatz für Reihen 0:35:28 Endlicher W-Raum, Laplacescher W-Raum 0:38:44 Beispiel (Augensumme beim zweifachen Würfelwurf) 0:41:50 Verteilung einer Zufallsvariablen (Vorbereitung) 0:47:28 Diskreter W-Raum (endgültige Definition) 0:50:48 Verteilung einer Zufallsvariablen 0:57:38 Festlegung von diskreten Verteilungen 1:01:08 Kanonische Konstruktion eines W-Raumes bei gegebener Verteilung 1:06:19 Kombinatorik (Einführung) 1:09:09 Erstes Fundamentalprinzip des Zählens 1:09:49 Zweites Fundamentalprinzip des Zählens 1:12:20 Testfragen 1:15:20 k-Permutationen 1:17:53 k-Kombinationen…
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Einführung in die Stochastik, WS15/16, Vorlesung

04: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Grundformel der Kombinatorik 0:10:40 Rekursionsformel für Binomialkoeffizienten, Pascalsches Dreieck, binomischer Lehrsatz 0:14:01 Zwillinge beim Lotto 0:18:23 Kartenverteilungen beim Skatspiel 0:22:18 Stimmzettelproblem 0:34:12 Urnen- und Fächer-Modelle (Einführung) 0:35:09 Beispiel aus der Qualitätskontrolle 0:38:24 Urnenmodelle 0:44:10 Fächermodelle 0:50:51 Paradoxon der ersten Kollision 1:06:09 Erwartungswert (Motivation der Begriffsbildung) 1:10:12 Erwartungswert (Definition für diskrete W-Räume) 1:15:14 Strukturelle Eigenschaften der Erwartungswertbildung…
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Einführung in die Stochastik, WS15/16, Vorlesung

08: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Beispiel (zwefacher Würfelwurf, erste und größte Augenzahl) 0:08:52 Zufallsvektor, gemeinsame Verteilung, Marginalverteilung (Definition) 0:12:24 Diskussion, Marginalverteilungsbildung 0:19:52 Gemeinsame Verteilung ist stärkerer Begriff als Marginalverteilungen 0:22:39 Unabhängigkeit von Zufallsvariablen (Definition) 0:26:25 Kriterien für Unabhängigkeit 0:33:22 Blockungslemma für Zufallsvariablen 0:39:40 Die allgemeine Transformationsformel 0:45:27 Multiplikationsregel für Erwartungswerte 0:51:53 Die diskrete Faltungsformel 0:55:28 Faltung von Gleichverteilungen 0:59:18 Additionsgesetz für die Binomialverteilung 1:03:18 Varianz, Kovarianz, Korrelation (Einführung) 1:05:09 Varianz und Standardabweichung (Definition) 1:10:19 Darstellungsformeln für die Varianz 1:13:36 Beispiel (Gleichverteilung auf 1,2,...,n) 1:15:26 Varianz als Trägheitsmoment 1:18:02 Elementare Eigenschaften der Varianz…
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Einführung in die Stochastik, WS15/16, Vorlesung

06: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:10 Mehrstufige Experimente (Einführung) 0:01:56 Beispiel (spezielles Pòlyasches Urnenschema) 0:12:00 Startverteilung. Übergangswahrscheinlichkeiten, erste Pfadregel 0:16:34 Zweite Pfadregel 0:19:30 Verallgemeinerung auf n-stufige Experimente 0:22:05 Allgemeines Pólyasches Urnenschema, Pólya-Verteilung 0:40:27 Produktexperimente, Markov-Ketten 0:46:05 Bedingte Wahrscheinlichkeiten (Einstieg mit Ziegenproblem) 0:50:29 Bedingte Wahrscheinlichkeiten (Motivation der Begriffsbildung) 0:53:53 Bedingte Wahrscheinlichkeiten, bedingte Verteilung (Definition) 0:58:09 Bedingte Verteilung als Wahrscheinlichkeitsmaß 1:00:27 Zusammenhang mit Übergangswahrscheinlichkeiten 1:03:31 Multiplikationsformel für bedingte Wahrscheinlichkeiten 1:07:17 Formel von der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayes-Formel 1:15:20 Drei-Türen-Problem (Ziegenproblem) 1:18:11 Test auf eine seltene Krankeit 1:23:43 Eine männerfeindliche Universität?…
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Einführung in die Stochastik, WS15/16, Vorlesung

02: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:28 Definition (Grundraum) 0:02:51 Beispiel (n-facher Würfelwurf) 0:03:53 Beispiel (nichtunterscheidbare Würfel werfen) 0:06:17 Definition (Ereignis) 0:08:37 Beispiel (n-facher Würfelwurf) 0:09:53 Mengentheoretische Verknüpfungen von Ereignissen 0:18:54 Zufallsvariablen 0:19:21 Definition (Zufallsvariable) 0:24:41 Zufallsvariablen und Ereignisse (Urbildabbildung) 0:34:01 Beispiel (Auensumme beim zweifachen Würfelwurf) 0:35:14 Arithmetik mit Zufallsvariablen 0:39:13 Definition (Indikatorfunktion) 0:42:01 Rechenregeln für Indikatorfunktionen 0:48:51 Definition (Indikatorsumme, Zählvariable) 0:53:13 Beispiel (Trefferanzahl) 0:56:29 Diskreter Wahrscheinlichkeitsraum (Einführung) 0:58:20 Ideales Zufallsexperiment 1:03:22 Empirisches Gesetz über die Stabilisierung relativer Häufigkeiten 1:04:00 Eigenschaften relativer Häufigkeiten 1:07:58 Definition (diskreter W-Raum, vorläufig) 1:12:04 Folgerungen aus den Axiomen…
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Einführung in die Stochastik, WS15/16, Vorlesung

01: Vorlesung | 0:00:00 Starten 0:00:09 Was ist Stochastik? 0:02:48 Deskriptive Statistik (Einführung) 0:08:16 Untersuchungseinheiten und Merkmale 0:17:29 Grundgesamtheit und Stichprobe 0:22:38 Empirische Häufigkeitsverteilung, Stab- und Kreisdiagramme 0:25:51 Histogramme 0:31:48 Stamm- und Blatt-Darstellung 0:33:46 Lagemaße (Einführung) 0:35:15 Arithmetisches Mittel 0:37:12 Geordnete Stichprobe 0:38:55 Empirischer Median (Zentralwert) 0:44:48 p-Quantil 0:50:14 Getrimmtes Mittel 0:54:15 Streuungsmaße (Einführung) 0:58:21 Empirische Varianz / Standardabweichung 1:04:09 Mittlere absolute Abweichung 1:04:36 Stichprobenspannweite 1:04:52 Quartilsabstand 1:05:21 Median-Abweichung 1:06:21 Box-Plot 1:10:19 Streudiagramm, empirische Regressisnsgerade 1:16:17 Methode der kleinsten Quadrate…
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