New ibox and important environment.

Fixed listofs.
New \titlecaption.

bootstrap/lecture/bootstrap.tex

@@ -16,9 +16,8 @@ aus der Stichprobe. Das hat mehrere Vorteile:
   \includegraphics[width=0.8\textwidth]{2012-10-29_16-26-05_771}\\[2ex]
   \includegraphics[width=0.8\textwidth]{2012-10-29_16-41-39_523}\\[2ex]
   \includegraphics[width=0.8\textwidth]{2012-10-29_16-29-35_312}
-  \caption{\label{statisticalpopulationfig}\tr{Why can we only measure a sample of the
-      population?}{Warum k\"onnen wir nur eine Stichprobe der
-      Grundgesamtheit messen?}}
+  \titlecaption{\label{statisticalpopulationfig} Warum k\"onnen wir
+    nur eine Stichprobe der Grundgesamtheit messen?}{}
 \end{figure}
 
 Zur Erinnerung: In der Statistik interessieren wir uns f\"ur
@@ -43,8 +42,8 @@ die ``Stichprobenverteilung'' (sampling distribution,
   \includegraphics[height=0.2\textheight]{srs1}\\[2ex]
   \includegraphics[height=0.2\textheight]{srs2}\\[2ex]
   \includegraphics[height=0.2\textheight]{srs3}
-  \caption{\label{bootstrapsamplingdistributionfig}Bootstrap der
-    Stichprobenvertielung (a) Von der Grundgesamtheit (population) mit
+  \titlecaption{\label{bootstrapsamplingdistributionfig}Bootstrap der
+    Stichprobenverteilung}{(a) Von der Grundgesamtheit (population) mit
     unbekanntem Parameter (z.B. Mittelwert $\mu$) zieht man
     Stichproben (SRS: simple random samples).  Die Statistik (hier
     Bestimmung von $\bar x$) kann f\"ur jede Stichprobe berechnet
@@ -99,8 +98,8 @@ der gemessene Mittelwert um den Populationsmittelwert streut.
 
 \begin{figure}[tp]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{bootstrapsem}
-  \caption{\label{bootstrapsemfig}Bootstrap des Standardfehlers des
-    Mittelwertes.  Die --- normalerweise unbekannte ---
+  \titlecaption{\label{bootstrapsemfig}Bootstrap des Standardfehlers des
+    Mittelwertes.}{Die --- normalerweise unbekannte ---
     Stichprobenverteilung des Mittelwerts (rot) ist um den
     Populationsmittelwert bei $\mu=0$ zentriert.  Die
     Bootstrap-Verteilung (blau), die durch Resampling aus einer
@@ -154,8 +153,8 @@ generieren. Alle anderen Eigenschaften der Daten bleiben erhalten.
 
 \begin{figure}[tp]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{permutecorrelation}
-  \caption{\label{permutecorrelationfig}Permutationstest f\"ur
-    Korrelationen.  Der Korrelationskoeffizient eines Datensatzes mit
+  \titlecaption{\label{permutecorrelationfig}Permutationstest f\"ur
+    Korrelationen.}{Der Korrelationskoeffizient eines Datensatzes mit
     200 Datenpaaren ist $\rho=0.21$. Die Nullhypothesenverteilung der
     aus den permutierten, unkorrelierten Datens\"atzen berechneten
     Korrelationskoeffizienten ergibt die gelbe Verteilung, die um Null