Written by students who passed Immediately available after payment Read online or as PDF Wrong document? Swap it for free 4.6 TrustPilot
logo-home
Summary

Samenvatting Alle Stellingen Statistiek HI | Beschrijvende Statistiek | UA | 2025/26

Rating
5.0
(1)
Sold
6
Pages
39
Uploaded on
02-05-2026
Written in
2025/2026

Dit document bevat alle stellingen uit het vak Beschrijvende statistiek en kansrekenen voor Handelsingenieurs aan de Universiteit Antwerpen, met volledige bewijzen en stap-voor-stap uitleg. Het behandelt belangrijke onderwerpen zoals de Stelling van de Totale Kans, Regel van Bayes, Transformatiestelling, momentgenererende functies, discrete en continue verdelingen (Binomiaal, Poisson, Normaal, Exponentieel, Weibull, Lognormaal), en bivariate verdelingen met contourplots. Ideaal voor examenvoorbereiding: elke stelling staat op een aparte pagina met duidelijke structuur, gebaseerd op de cursusslides en het handboek van Peter Goos.

Show more Read less
Institution
Course

Content preview

Alle Stellingen
Statistiek HI

Volledige bewijzen, één stelling per pagina

met uitgebreide stap-voor-stap uitleg




Inhoud

Hoofdstuk 4 – Stelling van de Totale Kans + Regel van Bayes
Hoofdstuk 6 – Transformatiestelling (g stijgend en dalend)
Hoofdstuk 7 – Stelling 7.1, 7.2, 7.3, 7.4 (MG-functie)
Hoofdstuk 8 – Uniforme, Binomiale, Hypergeometrische, Poisson, Negatief
Binomiaal
Hoofdstuk 9 – Continue, Exponentieel, Stelling 9.2 & 9.3, Weibull
Hoofdstuk 10 – Stelling 10.1, X lognormaal ⇔ ln(X) normaal, 4 eigenschappen
Hoofdstuk 12 – Stelling 12.5 en 12.6
Hoofdstuk 13 – Stelling 13.2 + Contourplots




Gebaseerd op de cursusslides en het handboek
“Beschrijvende Statistiek en Kansrekening” van Peter Goos.

,Alle Stellingen — Statistiek HI 1



Hoofdstuk 4 Kansrekenen

Stelling van de Totale Kans

Context: Stel G1 , G2 , . . . , Gk vormen een partitie van de uitkomstenruimte Ω. Dat betekent:
ˆ Hun unie is volledig Ω: G1 ∪ G2 ∪ · · · ∪ Gk = Ω

ˆ Ze zijn paarsgewijs disjunct: Gi ∩ Gj = ∅ voor i ̸= j

ˆ Geen enkele is leeg
Stel G0 is een willekeurige gebeurtenis.


Stelling. De kans op G0 kan berekend worden als:

k
X
P (G0 ) = P (G0 | Gi ) · P (Gi )
i=1



Bewijs:

Stap 1. Aangezien G1 , G2 , . . . , Gk een partitie vormen van Ω, kunnen we G0 schrijven als de unie
van zijn intersecties met elk Gi :

G0 = (G1 ∩ G0 ) ∪ (G2 ∩ G0 ) ∪ · · · ∪ (Gk ∩ G0 )

Stap 2. De gebeurtenissen (Gi ∩ G0 ) zijn paarsgewijs elkaar uitsluitend, want

(Gi ∩ G0 ) ∩ (Gj ∩ G0 ) ⊆ Gi ∩ Gj = ∅ voor i ̸= j.

Stap 3. Volgens axioma 3 (de optelregel voor elkaar uitsluitende gebeurtenissen) geldt:

P (G0 ) = P (G1 ∩ G0 ) + P (G2 ∩ G0 ) + · · · + P (Gk ∩ G0 )

Stap 4. Pas de productregel toe op elke term:

P (Gi ∩ G0 ) = P (G0 | Gi ) · P (Gi )

Stap 5. Substitueer dit in de uitdrukking uit stap 3:
k
X
P (G0 ) = P (G0 | Gi ) · P (Gi )■
i=1



Grafische voorstelling: stel je Ω voor als een verzameling, opgedeeld in stukken G1 , G2 , . . . , Gk . De
gebeurtenis G0 ”snijdt” elk stuk. De totale kans op G0 is de som van de kansen op de stukjes G0 ∩ Gi .

,Alle Stellingen — Statistiek HI 2



Regel van Bayes

Context: Zelfde partitie G1 , . . . , Gk van Ω, en G0 een gebeurtenis met P (G0 ) > 0. We willen
de omgekeerde voorwaardelijke kans P (Gj | G0 ) berekenen, gegeven dat we P (G0 | Gi ) kennen
voor alle i.


Stelling. Voor elke j ∈ {1, 2, . . . , k}:

P (G0 | Gj ) · P (Gj )
P (Gj | G0 ) = k
X
P (G0 | Gi ) · P (Gi )
i=1



Bewijs:

Stap 1. Per definitie van voorwaardelijke kans:

P (Gj ∩ G0 )
P (Gj | G0 ) =
P (G0 )

Stap 2. Pas de productregel toe op de teller:

P (Gj ∩ G0 ) = P (G0 | Gj ) · P (Gj )

Stap 3. Pas de stelling van de totale kans toe op de noemer:
k
X
P (G0 ) = P (G0 | Gi ) · P (Gi )
i=1


Stap 4. Combineer stappen 1, 2 en 3:

P (G0 | Gj ) · P (Gj )
P (Gj | G0 ) = k

X
P (G0 | Gi ) · P (Gi )
i=1



Bayes laat ons toe achterwaarts te redeneren: van P (G0 | Gj ) (vooruit, oorzaak → gevolg) naar
P (Gj | G0 ) (achteruit, gevolg → oorzaak). Klassiek voorbeeld: HIV-test, waar P (positief | besmet)
gekend is, en we P (besmet | positief) willen weten.

, Alle Stellingen — Statistiek HI 3



Hoofdstuk 6 Univariate Kansvariabelen

Transformatiestelling — g strikt stijgend

Context: X is een continue kansvariabele met kansdichtheid fX (x) op [a, b]. Bekijk een functie
Y = g(X) waarbij g differentieerbaar en strikt stijgend is.


Stelling. De kansdichtheid van Y wordt gegeven door:

dx
fY (y) = fX (x) · waarbij x = g −1 (y)
dy


Bewijs:

Stap 1. Bepaal eerst de cumulatieve verdelingsfunctie van Y :

FY (y) = P (Y ≤ y)
= P (g(X) ≤ y)
= P X ≤ g −1 (y)

[g stijgend ⇒ ongelijkheid blijft]
= FX g −1 (y)



Stap 2. Differentieer naar y (kettingregel):

dFY (y)
fY (y) =
dy
d FX g −1 (y)

=
dy
d FX g −1 (y) d g −1 (y)

= ·
d g −1 (y) dy
 d g −1 (y)
= fX g −1 (y) ·
dy
dx
= fX (x) ·
dy

dx dx dx
Stap 3. Aangezien g strikt stijgend is, is dy > 0, dus dy = dy . We krijgen:

dx
fY (y) = fX (x) · ■
dy

Written for

Institution
Study
Course

Document information

Uploaded on
May 2, 2026
Number of pages
39
Written in
2025/2026
Type
SUMMARY

Subjects

$7.02
Get access to the full document:

Wrong document? Swap it for free Within 14 days of purchase and before downloading, you can choose a different document. You can simply spend the amount again.
Written by students who passed
Immediately available after payment
Read online or as PDF

Get to know the seller
Seller avatar
Henkdewit2
5.0
(1)

Reviews from verified buyers

Showing all reviews
4 weeks ago

5.0

1 reviews

5
1
4
0
3
0
2
0
1
0
Trustworthy reviews on Stuvia

All reviews are made by real Stuvia users after verified purchases.

Get to know the seller

Seller avatar
Henkdewit2 Universiteit Antwerpen
Follow You need to be logged in order to follow users or courses
Sold
7
Member since
2 months
Number of followers
0
Documents
5
Last sold
4 weeks ago

5.0

1 reviews

5
1
4
0
3
0
2
0
1
0

Recently viewed by you

Why students choose Stuvia

Created by fellow students, verified by reviews

Quality you can trust: written by students who passed their tests and reviewed by others who've used these notes.

Didn't get what you expected? Choose another document

No worries! You can instantly pick a different document that better fits what you're looking for.

Pay as you like, start learning right away

No subscription, no commitments. Pay the way you're used to via credit card and download your PDF document instantly.

Student with book image

“Bought, downloaded, and aced it. It really can be that simple.”

Alisha Student

Working on your references?

Create accurate citations in APA, MLA and Harvard with our free citation generator.

Working on your references?

Frequently asked questions