@Mbasti01 2) Die Varianz kann tatsächlich annehmen. Es gibt aber Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die weder Varianz noch Erwartungswert besitzen, wie zum Beispiel die Cauchy-Verteilung. Diese Verteilung ist auch kein pathologisches Beispiel, man braucht sie in der Physik, in der Finanzmathematik und in der Bayesschen Statistik. 1) Es ist nicht so, dass du einfach einen Schätzer verbessern kannst, ohne dabei etwas anderes "opfern" zu müssen. Der ML-Estimator hat natürlich andere Eigenschaften als andere Schätzer (deshalb der Name). Für die Normalverteilung hat der ML-Estimator zwar einen höheren Bias, aber dafür eine kleinere mittlere quadratische Abweichung als der korrigierte Schätzer. Ich gehe nicht auf Details ein, aber das Ganze hat mit der Kurtosis zutun. Der Punkt ist, es gibt nicht nur diese beiden Schätzer für die Varianz! Deshalb ist diese Aussage falsch, dass man immer die korrigiert Variante benützen soll und sollte nicht im Artikel stehen. So ich habe keine Lust mehr weiterzudiskutieren. Ich hoffe, ihr ändert die allgemeinen Aussagen und ansonsten ist es mir eigentlich auch egal. @Physikinger Ich verstehe die Problematik schon, aber es sollte halt trotzdem für alle korrekt sein, so dass Studenten nicht etwas falsches lernen. Deshalb sollten die allgemeingültigen Aussagen verschwinden (wie "man nützt immmer diesen Schätzer" oder "das ist die Formel die man verwendet") Man kann ja ruhig schreiben, das diese Formel des Erwartungswertes für eine reelle ZV mit Dichte gilt und sagen, für den allgemeinen Fall sollte man im Artikel Varianz (Stochastik) nachschauen. -- Tensorproduct 09:45, 5. Mai 2022 (CEST)