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Dieses Video ist eine Fortsetzung des Videos "Stochastische Unabhängkeit II", Es behandelt die stochastische Unabhängigkeit von n Ereignissen und thematisiert Fallstricke im Zusammenhang mit diesem Grundbegriff der Stochastik. Eine Beispielklasse für stochastisch unabhängige Ereignisse liefern Modelle für Produktexperimente
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Ein äußeres Maß ist eine auf dem System aller Teilmengen einer Grundmenge definierte nichtnegative Mengenfunktion, die auch den Wert Unendlich annehmen kann. Sie ordnet zudem der leeren Menge den Wert Null zu und ist monoton sowie sigma-subadditiv. Äußere Maße spielen unter anderem beim Maß-Fortsetzungssatz eine Rolle. In diesem Video werden äußere Maße eingeführt und gezeigt, wie diese von einer Mengenfunktion induziert werden.
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05 | 0:00:00 Start 0:00:05 Wdh.: Primales und duales Optimierungsproblem 0:01:51 Ausblick duale Optimierungsprobleme 0:02:35 Wdh.: Satz vom komplementären Schlupf 0:17:52 Lösung des dualen Optimierungsproblem 0:28:44 Beispiel - Optimales Produktionsprogramm 0:44:14 Primal-duale Nichtdegeneriertheit 0:48:06 Sensitivitätsanalyse 0:53:52 Eindeutigkeit optimaler Punkte 0:55:06 Beispiel - Optimales Prdouktionsprogramm 0:56:54 Sensitivitätsanalyse 1:03:00 Beispiel - Optimales Produktionsprogramm 1:05:46 Ökonomische Interpretation des dualen Optimalpunkts y* 1:07:52 Beispiel 1:10:52 Dualer Simplex-Algorithmus 1:21:36 Dual kanonische Form 1:23:02 Auswahlregel - Bedeutung und Stopp-Kriterium 1:25:24 Dualer Simplex-Algorithmus - Beispiel
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11 | 0:00:00 Start 0:03:50 Aufgabe 1 0:18:43 Aufgabe 2 0:27:24 Aufgabe 3 0:35:17 Aufgabe 4 0:45:29 Aufgabe 5 0:56:34 Aufgabe 6 1:02:49 Aufgabe 7 1:10:35 Aufgabe 8
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07 | 0:00:00 Start 0:00:05 Thema: Methodische Inszenierung des Unterrichts I 0:00:46 Wiederholung: Lernfragen 0:02:02 Aktivierung zum Einstieg 0:07:06 Methodik: Annäherungen 0:18:26 Methodik: Historisch 0:26:38 Methoden: empirische Befunde 0:48:32 Methoden: Systematiken 1:03:02 Methoden: Beispiele 1:25:39 Lernfragen
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21 | 0:00:00 Start 0:00:47 Kognitive Robotersysteme 0:01:35 Grundmodelle 0:04:05 Robotermodellierung 0:08:10 Sensoren-Klassifizierung 0:11:16 Geometrische Modellierung 0:15:21 Kinematische Modellierung 0:44:24 Dynamisches Modell 0:52:40 Bewegungstypen 1:05:44 Gütemaß für Stabilität: Kraftschluss 1:12:17 Modellierung von Bewegungsmerkmalen 1:19:14 Planungsmodell
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03 | 0:00:00 Start 0:00:27 Wiederholung 0:04:09 Eulerwinkel - Gimbal Lock 0:08:35 Rotationsmatrix vs. Eulerwinkel 0:09:46 Eulerwinkel vs. Roll-Pitch-Yaw 0:11:03 Orientierungsbeschreibung mit 3x3-Matrizen 0:12:27 Affine Transformationen 0:21:35 Affine Transformationen II 0:22:32 Homogene 4x4-Matrixen 0:33:16 Vergleich: kartesische und homogene Darstellung 0:36:12 Beispiel: Koordinatensystem-Transformation 0:40:26 Verkettete Lagebeschreibung 0:46:37 Quaternionen 0:56:26 Quaternionen:Rotationen 1:12:05 Quaternionen: Interpolation 1:17:42 Duale Quaternionen
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10 | 0:00:00 Starten 0:00:05 Begrüßung 0:01:27 Semesterplan - Überblick 0:02:38 Lernziele 0:08:46 Interfaces 0:28:56 Aufgaben zu Interfaces 0:32:37 Generics 1:05:09 Java-API 1:24:26 Zusammenfassung
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24 | 0:00:00 Start 0:00:05 Qualitative Fahrzustansdiagramme verscheidener Getriebebauarten 0:14:48 Absatzzahlen verschiedener getriebevarianten 0:22:15 Ungleichförmigkeit des Kreuzgelenkes 0:35:52 Verwendung von 2 Kardangelenken zum Aufheben des Kardanfehlers 0:42:52 Kugel-Gleichlaufgelenk 0:44:27 Gleichaufgelenk mit eingesteckter Antriebswelle, etwas ausgelenkt 0:54:17 Drehzahlunterschiede durch Wegunterschiede beim Abrollen 0:59:31 Kegelrad-Treibachsdifferenzial
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Konfidenzbereiche für unbekannte Parameter bilden ein Grundkonzept der schließenden Statistik. In diesem Video wird dieses Konzept vorgestellt, indem mithilfe der Tschebyschow-Ungleichung ein Konfidenzintervall für die unbekannte Erfolgswahrscheinlichkeit p im Bernoulli-Schema aufgestellt wird. Das Video geht auch auf die Probleme im Zusammenhang mit der Interpretation realisierter Konfidenzintervalle ein, da die Erfolgswahrscheinlichkeit p nicht zufällig ist.
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