Bedingte Erwartungen
Definition 14.1. Ist X eine diskrete Zufallsvariable auf einem Wahrscheinlichkeitsraum (Ω,S ,P) mit P(X ∈ D) = 1, |D| ≤ ℵ0, P(X = x) > 0 ∀ x ∈ D, so wird für jedes x ∈ D durch \( hA\left( x \right): = P\left( {A|X = x} \right): = \tfrac{{P\left( {A \ca
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Norbert Kusolitsch
Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie Eine Einführung
SpringerWienNewYork
Ao. Univ.-Prof. Norbert Kusolitsch Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie,
Technische Universität Wien, Österreich
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ISBN 978-3-7091-0684-6 SpringerWienNewYork
Tibor Nemetz zum Gedenken
Vorwort
Dieses Buch ist aus Vorlesungen über „Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie“ entstanden, die ich in den letzten Jahren an der TU Wien für drittsemestrige Studenten mit grundlegenden Kenntnissen aus Analysis im Anschluss an eine elementare Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung gehalten habe. Es ist daher empfehlenswert, wenn der Leser ein entsprechendes Wissen mitbringt, aber, um auch für das Selbststudium geeignet zu sein, ist das Buch so konzipiert, dass es für sich alleine gelesen werden kann (die dafür notwendigen Begriffe und Resultate sind im Anhang zusammengestellt). Es sei betont, dass es sich um ein Lehrbuch handelt, das sich an einen Leserkreis wendet, der sich einen ersten Überblick über die wesentlichsten Themen und Problemstellungen der Maß- und Integrationstheorie, sowie der auf maßtheoretischen Konzepten aufbauenden Wahrscheinlichkeitstheorie verschaffen möchte. Keinesfalls ist es für Experten gedacht, die nach einer umfassenden Darstellung mit Verweisen auf die Originalliteratur suchen, oder die sich einen Überblick über die neuesten Entwicklungen verschaffen möchten. Diejenigen Leserinnen und Leser, denen dieses Buch als Einstiegsdroge dient - ich hoffe es gibt welche - und die sich eingehender mit einem oder beiden Fachgebieten auseinandersetzen wollen, finden
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