Wurzelzieher

Inhalt

Normalverteilung

Geschichte

Definition

Eigenschaften

  

Normierung

  

Berechnung/ Erwartungswert/ Varianz und weitere Streumaße/ Variationskoeffizient/ Schiefe

  

Charakteristische Funktion/ Momenterzeugende Funktion

  

Momente

  

Invarianz gegenüber Faltung/ Entropie

Beziehungen zu anderen Verteilungsfunktionen

  

Approximation der Binomialverteilung durch die Normalverteilung

  

Beziehung zur Cauchy-Verteilung/ Beziehung zur Chi-Quadrat-Verteilung

  

Beziehung zur Rayleigh-Verteilung/ Beziehung zur logarithmischen Normalverteilung/ Beziehung zur F-Verteilung

  

Beziehung zur Studentschen t-Verteilung

Rechnen mit der Standardnormalverteilung

  

Grundlegende Fragestellungen

  

Streubereich und Antistreubereich

  

Streubereiche am Beispiel der Qualitätssicherung

Testen auf Normalverteilung

Parameterschätzung

Simulation normalverteilter Zufallsvariablen
  

Zwölferregel/ Verwerfungsmethode

  

Inversionsmethode

Anwendungen außerhalb der Wahrscheinlichkeitsrechnung/ Siehe auch/ Literatur/ Fußnoten und Einzelnachweise/ Weblinks

 

 

Normalverteilung

Simulation normalverteilter Zufallsvariablen

Box-Muller-Methode

Nach der Box-Muller-Methode lassen sich zwei unabhängige, standardnormalverteilte Zufallsvariablen X und Y aus zwei unabhängigen, gleichverteilten Zufallsvariablen , sogenannten Standardzufallszahlen, simulieren:

und


Polar-Methode

Die Polar-Methode von Marsaglia ist auf einem Computer noch schneller, da sie nur einen Logarithmus benutzt:

  1. Erzeuge zwei voneinander unabhängige, im Intervall [-1, 1] gleichverteilte Zufallszahlen u1 und u2
  2. Berechne q = u21 + u22 . Falls q = 0 oder q > 1, gehe zurück zu Schritt 1.
  3. Berechne .
  4. liefert zwei voneinander unabhängige, standardnormalverteilte Zufallszahlen x1 und x2 .