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DynaMa: Rechnen mit Größen - Die Zeit
Hier werden einige interaktive Konstruktionen angeboten, die mit Hilfe der dynamischen Geometriesoftware (DGS) EUKLID DynaGeo erstellt wurden. Die Materialien eignen sich für verschiedene Themengebiete und Klassenstufen.
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Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem, Teil 3 | W.19.02
Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.
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Fixvektor, stationäre Verteilung; Beispiel 2 | M.07.03
Im Normalfall gibt es zu jeder Populationsmatrix eine Verteilung zwischen den verschiedenen Stationen, die die Eigenschaft hat, sich im Laufe der Zeit nicht zu ändern. Diese Verteilung heißt Fixvektor oder Fixpunkt oder stationäre Verteilung. Zum Berechnen setzt man immer gleich an: (Populationsmatrix) mal (unbekannter Vektor) gleich (nochmal unbekannter ...
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Fixvektor, stationäre Verteilung | M.07.03
Im Normalfall gibt es zu jeder Populationsmatrix eine Verteilung zwischen den verschiedenen Stationen, die die Eigenschaft hat, sich im Laufe der Zeit nicht zu ändern. Diese Verteilung heißt Fixvektor oder Fixpunkt oder stationäre Verteilung. Zum Berechnen setzt man immer gleich an: (Populationsmatrix) mal (unbekannter Vektor) gleich (nochmal unbekannter ...
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Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem | W.19.02
Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.
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Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem, Teil 2 | W.19.02
Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.
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Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem, Teil 5 | W.19.02
Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.
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Fixvektor, stationäre Verteilung; Beispiel 1 | M.07.03
Im Normalfall gibt es zu jeder Populationsmatrix eine Verteilung zwischen den verschiedenen Stationen, die die Eigenschaft hat, sich im Laufe der Zeit nicht zu ändern. Diese Verteilung heißt Fixvektor oder Fixpunkt oder stationäre Verteilung. Zum Berechnen setzt man immer gleich an: (Populationsmatrix) mal (unbekannter Vektor) gleich (nochmal unbekannter ...
Details { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010247" }
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Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem, Teil 4 | W.19.02
Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.
Details { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010838" }
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Fixvektor, stationäre Verteilung;, Beispiel 3 | M.07.03
Im Normalfall gibt es zu jeder Populationsmatrix eine Verteilung zwischen den verschiedenen Stationen, die die Eigenschaft hat, sich im Laufe der Zeit nicht zu ändern. Diese Verteilung heißt Fixvektor oder Fixpunkt oder stationäre Verteilung. Zum Berechnen setzt man immer gleich an: (Populationsmatrix) mal (unbekannter Vektor) gleich (nochmal unbekannter ...
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