Bernoulli, Moab-Laplace-Theorem; Kolmogorov-Kriterium; Bernoulli-Schema; Bayes-Formel; Tschebyscheff-Ungleichungen; Poisson-Verteilungsgesetz; Theoreme von Fisher, Pearson, Student, Smirnov usw., Modelle, einfache Sprache, ohne Formeln. - Seite 10

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Wenn A und B unabhängige Zufallsvariablen sind, dann ist die Varianz der Summe dieser Variablen gleich der Summe ihrer Varianzen.

Imho ist es nur eine Frage der Arithmetik. Bequem :)

 
Nein, die Bedingung ist weniger streng - die Zufallsvariablen müssen unkorreliert sein, die Unabhängigkeit ist optional.
 
Alexej, ich habe eine Definition gegeben, aber ich habe vergessen, die Anführungszeichen zu setzen :)
 
der Mann eine Richtung entwickelte, begann er mit der Arithmetik - oder genauer gesagt - mit den Bedingungen. Ich würde mit dem gleichen...
 

Ich glaube, ich habedie Abweichung für mich geklärt:.

Lassen Sie uns eine Pseudo-Definition einführen:

Pseudo-Maßfür die Streuung einer Zufallsvariablen(relative Schätzung) - Abstand zwischen zwei angemessenen Mengen (d. h. Mengen gleicher Größe): ursprüngliche Menge und eine "ideale" Menge, die nur aus "Durchschnittswerten " besteht , die für den Raum, zu dem die ursprüngliche Menge gehört, normalisiert sind .

Wenn wir aus dem linearen Raum in diese Definition einsetzen, erhalten wir RMS. Aber wenn die Menge aus dem nichtlinearen Raum stammt, dann...

Hier war natürlich meine unbewusste Frage, die mich an der Varianz störte - warum wurde das Quadrat des RMS zur Varianz, die eine allgemeinere Definition des Streuungsmaßes einer Zufallsvariablen ist ?

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