```{r data generation, echo = FALSE, results = "hide"}
instruction <- NULL
```

Question
========

```{r, error=TRUE, child=instruction}
```

Wie unterscheidet sich die Wahrscheinlichkeitsdefinition von Kolmogorov von der Definition nach von Mises? Welches Problem kann man mit der Definition von Kolmogorov lösen, das mit der Definition von Mises nicht gelöst werden kann?

Solution
========

Von Mises definiert die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses als den Grenzwert der relativen Häufigkeit dieses Ereignisses bei unendlich vielen Wiederholungen eines Zufallsexperiments.

Kolmogorovs Wahrscheinlichkeitsdefinition basiert auf einem axiomatischen System und ist allgemein auf diskrete sowie kontinuierliche Verteilungen anwendbar. 

In von Mises' Theorie muss man einen Grenzwert verwenden, der einer unendlichen Anzahl von Versuchen entspricht – etwas, das in der Praxis nicht durchführbar ist. Seine Theorie ist auf diskrete Ereignisse und relative Häufigkeiten beschränkt. Kolmogorovs axiomatischer Ansatz ist dagegen flexibler und kann auch komplexere mathematische Strukturen und Verteilungen abbilden.

Meta-information
================
extype: string
exsolution: ''
exname: `r knitr::current_input()`
