Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.3: Algebraic and Modulo Sum"
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*Da $f_{xm}(x_\nu, m_\nu)$ gleich dem Produkt $f_{x}(x_\nu) \cdot f_{m}(m_\nu)$ ist, sind die Größen $x_\nu$ und $m_\nu$ statistisch unabhängig. | *Da $f_{xm}(x_\nu, m_\nu)$ gleich dem Produkt $f_{x}(x_\nu) \cdot f_{m}(m_\nu)$ ist, sind die Größen $x_\nu$ und $m_\nu$ statistisch unabhängig. | ||
*Statistisch unabhängige Zufallsgrößen sind aber natürlich auch linear statistisch unabhängig, also mit Sicherheit unkorreliert. | *Statistisch unabhängige Zufallsgrößen sind aber natürlich auch linear statistisch unabhängig, also mit Sicherheit unkorreliert. | ||
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'''(4)''' Innerhalb der Folge $\langle a_\nu \rangle$ der algebraischen Summe gibt es statistische Bindungen ⇒ <u>Vorschlag 2</u>. Man erkennt dies daran, dass die unbedingte Wahrscheinlichkeit $ {\rm Pr}( a_{\nu} = 0) =1/8$ ist , während zum Beispiel ${\rm Pr}(a_{\nu} = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}a_{\nu-1} = 3) =0$ ist. | '''(4)''' Innerhalb der Folge $\langle a_\nu \rangle$ der algebraischen Summe gibt es statistische Bindungen ⇒ <u>Vorschlag 2</u>. Man erkennt dies daran, dass die unbedingte Wahrscheinlichkeit $ {\rm Pr}( a_{\nu} = 0) =1/8$ ist , während zum Beispiel ${\rm Pr}(a_{\nu} = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}a_{\nu-1} = 3) =0$ ist. | ||
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Revision as of 10:55, 19 March 2017
Ein „getakteter” Zufallsgenerator liefert eine Folge $\langle x_\nu \rangle$ von binären Zufallszahlen. Es wird nun vorausgesetzt, dass die Binärzahlen $0$ und $1$ mit gleichen Wahrscheinlichkeiten auftreten und dass die einzelnen Zufallszahlen nicht statistisch voneinander abhängen. Die Zufallszahlen $ x_\nu \in \{0, 1\}$ werden in die erste Speicherstelle eines Schieberegisters eingetragen und mit jeden Takt um eine Stelle nach unten verschoben.
Aus den Inhalten des dreistelligen Schieberegisters werden zwei neue Zufallsfolgen $\langle a_\nu \rangle$ und $\langle m_\nu \rangle$ gebildet. Hierbei bezeichnet:
- $a_\nu$ die algebraische Summe:
- $$a_\nu=x_\nu+x_{\nu-1}+x_{\nu-2},$$
- $m_\nu$ die Modulo-2-Summe:
- $$m_\nu=x_\nu\oplus x_{\nu-1}\oplus x_{\nu-2}.$$
Dieser Sachverhalt ist in der nachfolgenden Tabelle nochmals dargestellt:
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Zweidimensionale Zufallsgrößen.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Fragebogen
Musterlösung
(2) Die Tabelle zeigt, dass bei jeder Vorbelegung ⇒ $( x_{\nu-1}, x_{\nu-2}) = (0,0), (0,1), (1,0), (1,1)$ die Werte $m_\nu = 0$ bzw. $m_\nu = 1$ mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftreten. Anders ausgedrückt: ${\rm Pr}(m_{\nu}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}m_{\nu-1}) = {\rm Pr}( m_{\nu}).$ Dies entspricht genau der Definition der statistischen Unabhängigkeit.
(3) Richtig sind der zweite und der letzte Lösungsvorschlag.
- Die 2D–WDF besteht aus vier Diracfunktionen, jeweils mit dem Gewicht $1/4$. Man erhält dieses Ergebnis beispielsweise durch Auswertung der Tabelle auf der Angabenseite.
- Da $f_{xm}(x_\nu, m_\nu)$ gleich dem Produkt $f_{x}(x_\nu) \cdot f_{m}(m_\nu)$ ist, sind die Größen $x_\nu$ und $m_\nu$ statistisch unabhängig.
- Statistisch unabhängige Zufallsgrößen sind aber natürlich auch linear statistisch unabhängig, also mit Sicherheit unkorreliert.
(4) Innerhalb der Folge $\langle a_\nu \rangle$ der algebraischen Summe gibt es statistische Bindungen ⇒ Vorschlag 2. Man erkennt dies daran, dass die unbedingte Wahrscheinlichkeit $ {\rm Pr}( a_{\nu} = 0) =1/8$ ist , während zum Beispiel ${\rm Pr}(a_{\nu} = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}a_{\nu-1} = 3) =0$ ist.
(5) Wie bei der Teilaufgabe (3) erhält man wieder vier Diracfunktionen, diesmal aber nicht mit jeweils gleichem Impulsgewicht 1/4.
- Die zweidimensionale WDF lässt sich nicht als Produkt der zwei Randwahrscheinlichkeitsdichten schreiben. Das bedeutet aber, dass statistische Bindungen zwischen aν und mν bestehen müssen.
- Für den gemeinsamen Erwartungswert erhält man:
- $$\rm E[\it a\cdot \it m] = \rm \frac{1}{8}\cdot 0 \cdot 0 +\frac{3}{8}\cdot 2 \cdot 0 +\frac{3}{8}\cdot 1 \cdot 1 + \frac{1}{8}\cdot 3 \cdot 1 = \frac{3}{4}.$$
- Mit den linearen Mittelwerten E[a] = 1.5 und E[m] = 0.5 folgt damit für die Kovarianz:
- $$\mu_{am}= \rm E[\it a\cdot m] - \rm E[\it a]\cdot \rm E[\it m] = \rm 0.75-1.5\cdot 0.5 = \rm 0.$$
- Damit ist auch der Korrelationskoeffizient ρam = 0. Das heißt: Die vorhandenen Abhängigkeiten sind nichtlinear. Die Größen aν und mν sind zwar statistisch abhängig, aber trotzdem unkorreliert. Richtig sind der erste und der letzte Lösungsvorschlag.