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2026-07-27 21:29:09 +02:00 · 2026-06-15 13:46:28 +02:00
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@@ -21,7 +21,7 @@ $\chi^2_2 = \text{Exp}(\frac{1}{2})$
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 \shortremark $\cX \sim \cN(0, 1)$, $\cY \sim \chi^2_m$ unabh., dann: $\frac{\cX}{\sqrt{\frac{1}{m} \cY}} \sim t_m$
-Mit $m = 1$ Cauchy-V. mit $m \rightarrow \8$ asympt. $\cN(0, 1)$. $t_m$ symm. um $0$ wie $\cN(0, 1)$, aber \bi{langschänziger}
+Mit $m = 1$ Cauchy-V. mit $m \rightarrow \8$ asympt. $\cN(0, 1)$. $t_m$ symm. um $0$ wie $\cN(0, 1)$, aber \bi{langschwänziger}

 \shorttheorem Für $\cX_k \sim \cN(\mu, \sigma^2)$ i.i.d. und
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