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Grundlegendes zur Normalverteilung

Grundlegendes zur Normalverteilung


Die Normalverteilung gehört zu den wichtigsten Verteilungen in der Stochastik. Aufgrund ihrer Rolle im zentralen Grenzwertsatz tritt sie an vielen Stellen in der Statistik auf. Die eng mit der Normalverteilung verbundenen \chi^2- t- und F-Verteilungen sind Grundlage vieler wichtiger Tests in der Statistik.

Trotzdem wird die Normalverteilung in Vorlesungen oft nur sehr oberflächlich und unvollständig behandelt. Typischerweise wird die (mehrdimensionale) Normalverteilung nur über ihre Dichte definiert, wodurch einige wichtige Spezialfälle außenvor bleiben und viele Rechnungen unnötig verkompliziert werden.

Dieser Artikel zeigt einen alternativen Ansatz auf, bei dem Dichten eher als Nebenprodukt der Herangehensweise auftreten. Die Konsequenzen davon sind im eindimensionalen Fall noch überschaubar, werden jedoch im Zusammenhang mit der mehrdimensionalen Normalverteilung umso gravierender.

Im ersten Abschnitt werden (eindimensional) normalverteilte Zufallsvariablen untersucht, woraus im zweiten Abschnitt der Begriff der mehrdimensionalen Normalverteilung hergeleitet wird. Im dritten Abschnitt zeigen einige Beispiele die Nützlichkeit von Matrizen im Zusammenhang mit der (mehrdimensionalen) Normalverteilung.

Für das Verständnis dieses Artikels sind grundlegende Kenntnisse im Bereich der Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie nötig.
 
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