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11 bis 20
  • Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem, Teil 1 | W.19.02

    Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.

    Details  
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  • Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem, Teil 2 | W.19.02

    Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.

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  • Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem, Teil 4 | W.19.02

    Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.

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  • Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem, Teil 5 | W.19.02

    Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.

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  • Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem, Teil 3 | W.19.02

    Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.

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  • Poisson-Verteilung | W.19

    Die „Poisson-Verteilung“ wendet man vor allem bei Ereignissen an, die eine recht kleine Wahrscheinlichkeit haben. Man nennt die Poisson-Verteilung daher auch „Verteilung der seltenen Ereignisse“. Mit ihrer Hilfe berechnet man, mit welcher W.S. ein Ereignis in EINEM bestimmten Intervall „k“ mal eintrifft. Es gibt nur zwei Größen, die in die Formel einfließen: „k“ ...

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  • Standardnormalverteilung: was das ist und wie man damit rechnet, Beispiel 4 | W.18.02

    Die Standard-Normal-Verteilung (=SNV) ist eine besondere Verteilung: Der Mittelwert der SNV ist immer Null, die gesamte Fläche zwischen der zugehörigen Funktion und der x-Achse ist 1. Natürlich beschreibt die Funktion der SNV die Gaußsche Glockenkurve (so wie jede Normalverteilung auch).

    Details  
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  • Standardnormalverteilung: was das ist und wie man damit rechnet | W.18.02

    Die Standard-Normal-Verteilung (=SNV) ist eine besondere Verteilung: Der Mittelwert der SNV ist immer Null, die gesamte Fläche zwischen der zugehörigen Funktion und der x-Achse ist 1. Natürlich beschreibt die Funktion der SNV die Gaußsche Glockenkurve (so wie jede Normalverteilung auch).

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  • Standardnormalverteilung: was das ist und wie man damit rechnet, Beispiel 2 | W.18.02

    Die Standard-Normal-Verteilung (=SNV) ist eine besondere Verteilung: Der Mittelwert der SNV ist immer Null, die gesamte Fläche zwischen der zugehörigen Funktion und der x-Achse ist 1. Natürlich beschreibt die Funktion der SNV die Gaußsche Glockenkurve (so wie jede Normalverteilung auch).

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  • Standardnormalverteilung: was das ist und wie man damit rechnet, Beispiel 3 | W.18.02

    Die Standard-Normal-Verteilung (=SNV) ist eine besondere Verteilung: Der Mittelwert der SNV ist immer Null, die gesamte Fläche zwischen der zugehörigen Funktion und der x-Achse ist 1. Natürlich beschreibt die Funktion der SNV die Gaußsche Glockenkurve (so wie jede Normalverteilung auch).

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