Neue Betrachtungen Über Aufgaben Und Ziele Der Wissenschaftstheorie. Wahrscheinlichkeit--Theoretische Begriffe--Induktion. Das ABC Der Modernen Wahrsc

ISBN-13: 9783540059899 / Niemiecki / Miękka / 1973 / 304 str.

Springer

Spis treści

1. Neue Betrachtungen über die Ziele und Aufgaben der Wissenschaftstheorie.- (I) Wissenschaftstheorie als Metatheorie.- (II) Wissenschaftstheorie, Wissenschaftlichkeit und Einzelwissenschaften.- (III) Wissenschaftstheorie: deskriptiv oder normativ?.- (IV) Wissenschaftstheorie und Wissenschaftswissenschaft, Wissenschaftskritik, Wissenschaftspolitik.- (V) Wissenschaftstheorie und Erkenntnistheorie.- (VI) Wissenschaftstheorie, ‚philosophische Weltanschauung‘, Metaphysik und ‚Positivismus‘.- (VII) Wissenschaftstheorie, Analytische Philosophie und Transzendentalphilosophie.- (VIII) Wissenschaftliche Voraussetzungslosigkeit.- (IX) Wertfreiheit, Interessen und Objektivität. Das Wertfreiheitspostulat von Max Weber.- 2. Wahrscheinlichkeit.- 3. Theoretische Begriffe als wissenschaftstheoretisches Problem.- 3.a Die linguistische Theorie Carnaps und ihre Nachteile.- 3.b Vier andere Möglichkeiten der Definition von „theoretisch“.Das Verfahren von J. D. Sneed.- 4. Induktion.- 5. Überblick über den Inhalt des ersten Halbbandes.- 0. Das ABC der modernen Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.- A. Grundbegriffe.- 1. Präliminarien.- 1.a Intuitiver Zugang zum Wahrscheinlichkeitsbegriff.- 1.b Mengen und elementare Mengenalgebra.- 1.c Punktfunktionen und Mengenfunktionen.- 1.d Einige Grundbegriffe der Kombinatorik.- 2. Der Begriff des Wahrscheinlichkeitsraumes. Grundaxiome und elementare Theoreme der abstrakten Wahrscheinlichkeitstheorie.- 2.a Vorbemerkungen.- 2.b Körper und ?-Körper von Ereignissen.- 2.c Endlich additive und ?-additive Wahrscheinlichkeitsmaße. Zwei Typen von Wahrscheinlichkeitsräumen.- 2.d Bedingte Wahrscheinlichkeiten, allgemeines Multiplikationsprinzip und der Begriff der stochastischen Unabhängigkeit von Ereignissen.- 2.e Das allgemeine Multiplikationsprinzip, die Formel der totalen Wahrscheinlichkeit und die Regel von Bayes-Laplace.- B. Weiterführung der Theorie für den diskreten Fall.- 3. Verteilungen.- 3.a Zufallsfunktionen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und kumulative Verteilungen.- 3.b Einige spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen: die Binomialverteilung (Bernoulli-Verteilung); die hypergeometrische Verteilung; die Gleichverteilung; die geometrische Verteilung; die Poisson-Verteilung.- 3.c Gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilungen mehrerer Zufallsveränderlicher, Marginalverteilungen, bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Unabhängigkeit von Zufallsfunktionen.- 4. Erwartungswert und Gesetz der großen Zahlen.- 4.a Momente über dem Ursprung und Momente über dem Mittel.- 4.b Momenterzeugende Funktionen.- 4.c Produktmomente. Kovarianz.- 4.d Das Theorem von Tschebyscheff.- 4.e Das schwache Gesetz der großen Zahlen.- C. Weiterführung der Theorie für den kontinuierlichen Fall.- 5. Einige Begriffe der Analysis.- 6. Verteilungen.- 6.a Wahrscheinlichkeitsdichten und Verteilungsfunktionen.- 6.b Einige spezielle Verteilungen: die uniforme Verteilung; die Exponential Verteilung; die Normal Verteilung.- 6.c Gemeinsame Verteilungen mehrerer Zufallsfunktionen, Mar-ginaldichten, bedingte Wahrscheinlichkeitsdichten und Unabhängigkeit von Zufallsfunktionen.- 7. Momente von Verteilungen.- 7.a Erwartungswerte und Momente.- 7.b Standardisierung von Zufallsfunktionen.- 7.c Momente spezieller Verteilungen. Nochmals die Normalverteilung.- 7.d Momenterzeugende Funktionen.- 7.e Produktmomente. Kovarianz.- 8. Der zentrale Grenzwertsatz.- D. Einige Blicke in höhere Gefilde.- 9. Der abstrakte Maßbegriff.- 9.a Prämaße, äußere Maße und Maße.- 9.b Borel-Mengen und Lebesguesches Maß.- 10. Meßbare Funktionen und ihre Integrale.- 10.a Meßbare und Borel-meßbare Funktionen. Bildmaße. Zufallsfunktionen als spezielle meßbare Funktionen.- 10.b Der allgemeine Integralbegriff.- 10.c Maße mit Dichten. Der Satz von Radon-Nikodym. Wahrscheinlichkeitsdichten.- 10.d Drei maßtheoretische Konvergenzbegriffe. Tabellarische Übersicht über alle Konvergenzbegriffe.- 11. Produkte von Maßräumen.- 11.a Endliche Produkte von Maßräumen. Der Satz von Fubini.- 11.b Unendliche Produkte von Maßräumen.- 12. Wahrscheinlichkeitstheoretische Anwendungen.- 12.a Die maßtheoretischen Konvergenzbegriffe.- 12.b Endliche und unendliche Produkte von Wahrscheinlichkeitsräumen. Das St. Petersburger Experiment.- 12.c Wahrscheinlichkeitsräume im überabzählbaren Fall. Das Lebesgue-Borelsche Maß.- 12.d Verteilungsfunktionen, Lebesgue-Stieltjesche Maße und Wahrscheinlichkeitsdichten.- 12.e Wahrscheinlichkeitsintegrale und Erwartungswerte.- Bibliographie.