@Physikinger 1) Das Beispiel mit ist vielleicht exotisch, aber andere Nullmengen trifft man durchaus an. Es geht mir darum: Der Artikel ist wie eine Anleitung für eine ganz spezifische Zielgruppe geschrieben. Trotzdem suggeriert er aber das Bild, dass das der allgemeine Fall ist, wie man Dinge berechnet und handhabt. Ich verstehe nicht, warum der Artikel überhaupt voller solcher allgemeinen Aussagen wie "wenn die Varianz 0 ist, dann bedeutet das..." oder "....daher wird immer verwendet, wenn geschätzt werden muss" ist. Es gibt durchaus Gründe warum man nützen sollte, es ist nämlich der ML-Estimator der Normalverteilung. Ob ich die Bessel-Korrektur nütze oder nicht, hängt auch von der Sample-Grösse ab. Deshalb haben solche allgemeinen Aussagen nichts im Artikel verloren, weil sie eben nicht richtig sind. Man sollte vorsichtig sein, wenn man so was formuliert. Das Argument, dass es für die meisten Leser irrelevant ist, halte ich für ungültig, dann könnte man auf Wikipedia ja auch definieren, für die meisten Leser werden die Kommastellen irrelevant sein, ändert aber nichts daran, dass es falsch ist. Und hier wird es ja wohl auch Statistiker geben, die mitlesen 2) Ich halte die Notation des Wahrscheinlichkeitsraumes jetzt nicht für "so abschreckend", aber wenn du darauf verzichten willst, dann sollte wenigstens stehen, dass es sich bei der jetzigen Formel des Erwartungswertes, um eine reelle Zufallsvariable mit Dichte handelt. Man könnte ja auch beide Fälle behandeln? 3) Ich habe bei der multivariaten Varianz eigentlich auch die Kovarianzmatrix gemeint. Das kommt halt drauf an, was du als Zeilenvektor definierst, allerdings war meine Variante die geläufige Version des sample covariance estimators. -- Tensorproduct 10:06, 4. Mai 2022 (CEST)