Difference between revisions of "Aufgaben:4.1:WDF, VTF und Wahrscheinlichkeit"
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Gegeben ist zudem das folgende unbstimmte Integral: | Gegeben ist zudem das folgende unbstimmte Integral: | ||
$$\int \hspace{0.1cm} \cos^2(A \eta) \hspace{0.1cm}{\rm d}\eta = \frac{\eta}{2} + \frac{1}{4A} \cdot \sin(2A \eta)$$. | $$\int \hspace{0.1cm} \cos^2(A \eta) \hspace{0.1cm}{\rm d}\eta = \frac{\eta}{2} + \frac{1}{4A} \cdot \sin(2A \eta)$$. | ||
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− | { | + | {Bestimmen Sie die WDF <i>f<sub>X</sub></i>(<i>x</i>) der wertdiskreten Zufallsgröße <i>X</i>. Welche der folgenden Aussagen sind zutreffend? |
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
− | - | + | + Die WDF setzt sich aus fünf Diracfunktionen zusammen. |
− | + | + Es gilt Pr(<i>X</i> = 0) = 0.4 und Pr(<i>X</i> = 1) = 0.2. | |
+ | - Es gilt Pr(<i>X</i> = 2) = 0.4. | ||
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+ | {Berechnen Sie die folgenden Wahrscheinlichkeiten: | ||
+ | |type="{}"} | ||
+ | $Pr(X > 0)$ = { 0.3 3% } | ||
+ | $Pr(|X| ≤ 1)$ = { 0.8 3% } | ||
− | { | + | {Welche Werte ergeben sich für die Verteilungsfunktion <i>F<sub>Y</sub></i>(<i>y</i>) = Pr(<i>Y</i> ≤ <i>y</i>) der wertkontinuierlichen Zufallsgröße <i>Y</i>, insbesondere: |
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− | $ | + | $F_Y(y = 0)$ = { 0.5 3% } |
+ | $F_Y(y = 1)$ = { 1 3% } | ||
+ | $F_Y(y = 2)$ = { 0.909 3% } | ||
+ | {Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass <i>Y</i> = 0 ist? | ||
+ | |type="{}"} | ||
+ | $Pr(Y = 0)$ = { 0 3% } | ||
+ | {Welche der folgenden Aussagen sind richtig? | ||
+ | |type="[]"} | ||
+ | - Das Ergebnis <i>Y</i> = 0 ist unmöglich. | ||
+ | + Das Ergebnis <i>Y</i> = 3 ist unmöglich. | ||
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+ | {Wie groß sind die folgenden Wahrscheinlichkeiten? | ||
+ | |type="{}"} | ||
+ | $Pr(Y > 0)$ = { 0.5 3% } | ||
+ | $Pr(|Y| ≤ 1)$ = { 0.818 3% } | ||
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Revision as of 18:07, 19 March 2017
Zur Wiederholung einiger wichtiger Grundlagen aus dem Buch stochastischen Signaltheorie beschäftigen wir uns mit
- der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (WDF),
- der Verteilungsfunktion (VTF).
Die obere Darstellung zeigt die Verteilungsfunktion $F_X(x)$ einer wertdiskreten Zufallsgröße X. Die zugehörige WDF $f_X(x)$ ist in der Teilaufgabe (a) zu bestimmen. Die Gleichung $$ {\rm Pr}(A < X \le B) \hspace{-0.15cm} = \hspace{-0.15cm} F_X(B) - F_X(A) = $$ $$ =\hspace{-0.15cm} \lim_{\varepsilon \hspace{0.05cm}\rightarrow \hspace{0.05cm}0} \int\limits_{A+\varepsilon}^{B+\varepsilon} \hspace{-0.15cm} f_X(x) \hspace{0.1cm}{\rm d}x $$
stellt zwei Möglichkeiten dar, um die Wahrscheinlichkeit für das Ereignis „Die Zufallsgröße X liegt in einem Intervall” aus der VTF bzw. der WDF zu berechnen.
Die untere Grafik zeigt die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion $$ f_Y(y) = \left\{ \begin{array}{c} \hspace{0.1cm}1/2 \cdot \cos^2(\pi/4 \cdot y) \\ \hspace{0.1cm} 0 \\ \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{20}c} {\rm{f\ddot{u}r}} \\ {\rm{f\ddot{u}r}} \\ \end{array}\begin{array}{*{20}l} | y| \le 2, \\ y < -2 \hspace{0.1cm}{\rm und}\hspace{0.1cm}y > +2 \\ \end{array}$$ einer wertkontinuierlichen Zufallsgröße Y, die auf den Bereich |Y| ≤ 2 begrenzt ist.
Prinzipiell besteht bei der kontinuierlichen Zufallsgröße Y der gleiche Zusammenhang zwischen WDF, VTF und Wahrscheinlichkeiten wie bei einer diskreten Zufallsgröße. Sie werden trotzdem einige Detailunterschiede feststellen. Beispielsweise kann bei der kontinuierlichen Zufallsgröße Y in obiger Gleichung auf den Grenzübergang verzichtet werden, und man erhält vereinfacht: $${\rm Pr}(A \le Y \le B) = F_Y(B) - F_Y(A) =\int_{A}^{B} \hspace{-0.01cm} f_Y(y) \hspace{0.1cm}{\rm d}y\hspace{0.05cm}$$.
Hinweis: Die Aufgabe dient zur Vorbereitung der in Kapitel 4.1 dargelegten Thematik. Nützliche Hinweise zur Lösung dieser Aufgabe und weitere Informationen zu den wertkontinuierlichen Zufallsgrößen finden Sie im Kapitel 3 des Buches „Stochastische Signaltheorie”. Gegeben ist zudem das folgende unbstimmte Integral: $$\int \hspace{0.1cm} \cos^2(A \eta) \hspace{0.1cm}{\rm d}\eta = \frac{\eta}{2} + \frac{1}{4A} \cdot \sin(2A \eta)$$.
Fragebogen
Musterlösung