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statistics/lecture/Makefile

@@ -8,7 +8,7 @@ all : pdf
 # script:
 pdf : $(BASENAME)-chapter.pdf
 
-$(BASENAME)-chapter.pdf : $(BASENAME)-chapter.tex $(BASENAME).tex $(PYPDFFILES)
+$(BASENAME)-chapter.pdf : $(BASENAME)-chapter.tex $(BASENAME).tex $(PYPDFFILES) ../../header.tex
 	pdflatex -interaction=scrollmode $< | tee /dev/stderr | fgrep -q "Rerun to get cross-references right" && pdflatex -interaction=scrollmode $< || true
 
 $(PYPDFFILES) : %.pdf : %.py

statistics/lecture/statistics.tex

@@ -24,8 +24,8 @@ der Daten eingesetzt:
 
 \begin{figure}[t]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{median}
-  \caption{\label{medianfig} Median, Mittelwert und Modus einer
-    Wahrscheinlichkeitsverteilung.  Links: Bei der symmetrischen,
+  \titlecaption{\label{medianfig} Median, Mittelwert und Modus einer
+    Wahrscheinlichkeitsverteilung.}{Links: Bei der symmetrischen,
     unimodalen Normalverteilung sind Median, Mittelwert und Modus
     identisch.  Rechts: bei unsymmetrischen Verteilungen sind die drei
     Gr\"o{\ss}en nicht mehr identisch. Der Mittelwert wird am
@@ -68,7 +68,7 @@ eine feinere Einteilung. Das 3. Quartil ist das 75. Perzentil, da
 
 \begin{figure}[t]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{quartile}
-  \caption{\label{quartilefig} Median und Quartile einer Normalverteilung.}
+  \titlecaption{\label{quartilefig} Median und Quartile einer Normalverteilung.}{}
 \end{figure}
 
 % \begin{definition}[\tr{quartile}{Quartile}]
@@ -84,9 +84,10 @@ eine feinere Einteilung. Das 3. Quartil ist das 75. Perzentil, da
 
 \begin{figure}[t]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{boxwhisker}
-  \caption{\label{boxwhiskerfig} Box-Whisker Plots sind gut geeignet
-    um mehrere unimodale Verteilungen miteinander zu vergleichen.
-    Hier sind es jeweils 40 normalverteilte Zufallszahlen.}
+  \titlecaption{\label{boxwhiskerfig} Box-Whisker Plot.}{Box-Whisker
+    Plots sind gut geeignet um mehrere unimodale Verteilungen
+    miteinander zu vergleichen.  Hier sind es jeweils 40
+    normalverteilte Zufallszahlen.}
 \end{figure}
 
 Box-Whisker Plots sind eine h\"aufig verwendete Darstellung um die
@@ -132,14 +133,12 @@ Wahrscheinlichkeitsverteilung der Messwerte abzusch\"atzen.
 
 \begin{figure}[t]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{diehistograms}
-  \caption{\label{diehistogramsfig} \tr{Histograms of rolling a die
-      100 or 500 times.  Left: plain histograms counting the frequency
-      of the six possible outcomes.  Right: the same data normalized
-      to their sum.}{Histogramme des Ergebnisses von 100 oder 500 mal
-      W\"urfeln. Links: das absolute Histogramm z\"ahlt die Anzahl des
-      Auftretens jeder Augenzahl. Rechts: Normiert auf die Summe des
-      Histogramms werden die beiden Messungen untereinander als auch
-      mit der theoretischen Verteilung $P=1/6$ vergleichbar.}}
+  \titlecaption{\label{diehistogramsfig} Histogramme des Ergebnisses
+    von 100 oder 500 mal W\"urfeln.}{Links: das absolute Histogramm
+    z\"ahlt die Anzahl des Auftretens jeder Augenzahl. Rechts:
+    Normiert auf die Summe des Histogramms werden die beiden Messungen
+    untereinander als auch mit der theoretischen Verteilung $P=1/6$
+    vergleichbar.}
 \end{figure}
 
 \newpage
@@ -179,8 +178,8 @@ Einheit von $x$.
 
 \begin{figure}[t]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{pdfprobabilities}
-  \caption{\label{pdfprobabilitiesfig} Wahrscheinlichkeiten bei
-  einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion.}
+  \titlecaption{\label{pdfprobabilitiesfig} Wahrscheinlichkeiten bei
+  einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion.}{}
 \end{figure}
 
 F\"ur beliebige Bereiche ist die Wahrscheinlichkeit f\"ur den Wert $x$ zwischen
@@ -218,10 +217,9 @@ Standardabweichung $\sigma$.
 
 \begin{figure}[t]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{pdfhistogram}
-  \caption{\label{pdfhistogramfig} \tr{Histograms of normally
-      distributed data with different bin sizes.}{Histogramme mit
+  \titlecaption{\label{pdfhistogramfig} Histogramme mit
       verschiednenen Klassenbreiten eines Datensatzes von
-      normalverteilten Messwerten. Links: Die H\"ohe des absoluten
+      normalverteilten Messwerten.}{Links: Die H\"ohe des absoluten
       Histogramms h\"angt von der Klassenbreite ab. Rechts: Bei auf
       das Integral normierten Histogrammen werden auch
       unterschiedliche Klassenbreiten untereinander vergleichbar und
@@ -263,8 +261,8 @@ $\Delta x$ der Klassen geteilt werden (\figref{pdfhistogramfig}).
 
 \begin{figure}[tp]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{correlation}
-  \caption{\label{correlationfig} Korrelationen zwischen zwei
-    Datens\"atzen $x$ und $y$.}
+  \titlecaption{\label{correlationfig} Korrelationen zwischen zwei
+    Datens\"atzen $x$ und $y$.}{}
 \end{figure}
 
 Bisher haben wir Eigenschaften einer einzelnen Me{\ss}gr\"o{\ss}e
@@ -287,8 +285,8 @@ nur unzureichend oder \"uberhaupt nicht erfasst (\figref{nonlincorrelationfig}).
 
 \begin{figure}[tp]
   \includegraphics[width=1\textwidth]{nonlincorrelation}
-  \caption{\label{nonlincorrelationfig} Nichtlineare Zusammenh\"ange
-    werden durch den Korrelationskoeffizienten nicht erfasst. Sowohl
+  \titlecaption{\label{nonlincorrelationfig} Nichtlineare Zusammenh\"ange
+    werden durch den Korrelationskoeffizienten nicht erfasst.}{Sowohl
     die quadratische Abh\"angigkeit (links) als auch eine
     Rauschkorrelation (rechts), bei der die Streuung der $y$-Werte von
     $x$ abh\"angen, ergeben Korrelationskeffizienten nahe Null.