Kumulative Verteilungsfunktion - Ein mathematischer Ansatz zur probabilistischen Modellierung in der Robotik

Fouad Sabry

Übersetzer Daniel Hueber

Verlag: Eine Milliarde Sachkundig [German]

Beschreibung

1: Kumulative Verteilungsfunktion – Stellt die CDF und ihre grundlegende Rolle in der Wahrscheinlichkeitsrechnung vor.

2: Cauchy-Verteilung – Untersucht diese wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilung und ihre Anwendungen.

3: Erwarteter Wert – Bespricht das Konzept erwarteter Ergebnisse in statistischen Prozessen.

4: Zufallsvariable – Untersucht die Rolle von Zufallsvariablen in Wahrscheinlichkeitsmodellen.

5: Unabhängigkeit (Wahrscheinlichkeitstheorie) – Analysiert unabhängige Ereignisse und ihre Bedeutung.

6: Zentraler Grenzwertsatz – Beschreibt die Auswirkungen dieses grundlegenden Theorems auf die Datenapproximation.

7: Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion – Umreißt das PDF und seine Verbindung zu kontinuierlichen Verteilungen.

8: Konvergenz von Zufallsvariablen – Erklärt Konvergenztypen und ihre Bedeutung in der Robotik.

9: Momentgenerierende Funktion – Behandelt Funktionen, die Verteilungseigenschaften zusammenfassen.

10: Wahrscheinlichkeitsgenerierende Funktion – Stellt generierende Funktionen in der Wahrscheinlichkeitsrechnung vor.

11: Bedingte Erwartung – Untersucht erwartete Werte unter bestimmten bekannten Bedingungen.

12: Gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung – Beschreibt die Wahrscheinlichkeit mehrerer zufälliger Ereignisse.

13: Lévy-Verteilung – Untersucht diese Verteilung und ihre Relevanz in der Robotik.

14: Erneuerungstheorie – Untersucht die Theorie, die für die Modellierung sich wiederholender Ereignisse in der Robotik entscheidend ist.

15: Dynkin-System – Erörtert die Rolle dieses Systems in der Wahrscheinlichkeitsstruktur.

16: Empirische Verteilungsfunktion – Betrachtet die Schätzung der Verteilung auf Grundlage von Daten.

17: Charakteristische Funktion – Analysiert Funktionen, die Verteilungseigenschaften erfassen.

18: Pi-System – Überprüft Pi-Systeme zum Erstellen von Wahrscheinlichkeitsmaßen.

19: Wahrscheinlichkeitsintegraltransformation – Führt die Transformation von Zufallsvariablen ein.

20: Beweise für die Konvergenz von Zufallsvariablen – Bietet Beweise, die für die Zuverlässigkeit der Robotik unerlässlich sind.

21: Faltung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen – Untersucht die Kombination von Verteilungen in der Robotik.

Verfügbar seit: 17.12.2024.

Drucklänge: 422 Seiten.

Wissenschaft & Technologie

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