Ergebnis der Suche (3)

Ergebnis der Suche nach: (Freitext: VERTEILUNG) und (Bildungsebene: "SEKUNDARSTUFE II")

Es wurden 166 Einträge gefunden

Seite:
Zur ersten Seite Eine Seite zurück 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Eine Seite vor Zur letzten Seite

Treffer:
21 bis 30
  • Die Alpen - Verteilung des Güterverkehrs


    Details  
    { "MELT": "DE:SODIS:MELT-06600200.024" }

  • 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“ ...

    Details  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010829" }

  • bpb Dossier: Verteilung von Armut und Reichtum

    Die Bundesrepublik Deutschland zählt zu den Ländern in der Welt, die den höchsten Lebensstandard aufweisen. Allerdings stellt sich die Frage nach der Verteilung des erwirtschafteten Wohlstands: Wer erhält viel, wer nur wenig? Wie groß sind die Unterschiede zwischen "unten" und "oben", sind sie gewachsen oder haben sie sich verringert? Die öffentliche ...

    Details  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00018126" }

  • 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).

    Details  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010823" }

  • 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  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010824" }

  • 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).

    Details  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010822" }

  • Standardnormalverteilung: was das ist und wie man damit rechnet, Beispiel 1 | 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  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010821" }

  • 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).

    Details  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010820" }

  • Gauß Verteilung, Gauß Glockenkurve: was das ist und wie man damit rechnet, Beispiel 1 | W.18.01

    Bei stetigen Verteilungen (bei Verteilungen, in denen jede beliebige Kommazahl angenommen werden kann) berechnet man immer nur eine Wahrscheinlichkeit zwischen zwei Grenzen. Diese W.S. berechnet mal als Integral, wobei die Integralgrenzen die eben genannten Grenzen sind. Die Funktion, die man dafür braucht, ist die Normal-Verteilung, die die Gaußsche Glockenkurve beschreibt. ...

    Details  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010818" }

  • Hypergeometrische Verteilung: Ziehen ohne Zurücklegen | W.17

    Beim Ziehen ohne Zurücklegen kann man meistens die sogenannte hypergeometrische Verteilung verwenden. Voraussetzung ist, dass man genau weiß, aus welcher Anzahl sich die einzelnen Gruppen zusammensetzen und wieviel Stück man aus jeder der vorhandenen Untergruppen ziehen will. (Standardbeispiel: In einer Urne sind viele Kugeln in mehreren Farben. Man muss genau wissen, ...

    Details  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010799" }

Seite:
Zur ersten Seite Eine Seite zurück 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Eine Seite vor Zur letzten Seite