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Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 1.6Z: Ergodic Probabilities"

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===Musterlösung===
 
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{{ML-Kopf}}
 
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'''(1)'''  Gemäß der Angabe gilt p=1p,   ⇒   $\underline{p =1/2}$, und q=(1q)/2,   ⇒   $\underline{q =1/3}$.
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'''(1)'''  Gemäß der Angabe gilt   p=1p   ⇒   $\underline{p =0.500}undq = (1 - q)/2,   ⇒  \underline{q =0.333}$.
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'''(2)'''  Für die Ereigniswahrscheinlichkeit von A gilt:
 
'''(2)'''  Für die Ereigniswahrscheinlichkeit von A gilt:
 
:Pr(A)=Pr(A|B)Pr(A|B)+Pr(B|A)=1q1q+1p=2/32/3+1/2=470.571_.
 
:Pr(A)=Pr(A|B)Pr(A|B)+Pr(B|A)=1q1q+1p=2/32/3+1/2=470.571_.
 
Damit ergibt sich Pr(B)=1Pr(A)=3/70.429_.
 
Damit ergibt sich Pr(B)=1Pr(A)=3/70.429_.
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'''(3)'''  Über den Zeitpunkt ν1 ist keine Aussage getroffen. Zu diesem Zeitpunkt kann  A oder B aufgetreten sein. Deshalb gilt:
 
'''(3)'''  Über den Zeitpunkt ν1 ist keine Aussage getroffen. Zu diesem Zeitpunkt kann  A oder B aufgetreten sein. Deshalb gilt:
:$${\rm Pr}(B_{\nu} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A_{\nu -2}) = {\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.15cm} +\hspace{0.15cm} {\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B) p \hspace{0.1cm}  \cdot \hspace{0.1cm}  (1-p) +  q \hspace{0.1cm}  \cdot \hspace{0.1cm}  (1-p)
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:$${\rm Pr}(B_{\nu} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A_{\nu -2}) = {\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.15cm} +\hspace{0.15cm} {\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B) = p \hspace{0.1cm}  \cdot \hspace{0.1cm}  (1-p) +  q \hspace{0.1cm}  \cdot \hspace{0.1cm}  (1-p)
 
= \frac{5}{12}  \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.417}.$$
 
= \frac{5}{12}  \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.417}.$$
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'''(4)'''  Nach dem Satz von Bayes gilt:
 
'''(4)'''  Nach dem Satz von Bayes gilt:
 
:$${\rm Pr}(A_{\nu -2} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B_{\nu}) = \frac{{\rm Pr}(B_{\nu} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A_{\nu -2}) \cdot {\rm Pr}(A_{\nu -2} ) }{{\rm Pr}(B_{\nu}) } =  \frac{5/12 \cdot 4/7 }{3/7 }
 
:$${\rm Pr}(A_{\nu -2} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B_{\nu}) = \frac{{\rm Pr}(B_{\nu} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A_{\nu -2}) \cdot {\rm Pr}(A_{\nu -2} ) }{{\rm Pr}(B_{\nu}) } =  \frac{5/12 \cdot 4/7 }{3/7 }
 
= {5}/{9}  \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.556}.$$
 
= {5}/{9}  \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.556}.$$
Die Wahrscheinlichkeit Pr(Bν|Aν2)=5/12 wurde bereits im Unterpunkt (3) berechnet. Aufgrund der Stationarität gilt Pr(Aν2)=Pr(A)=4/7 und Pr(Bν)=Pr(B)=3/7. Damit erhält man für die gesuchte Rückschlusswahrscheinlichkeit nach obiger Gleichung den Wert 5/9.
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''Begründung:''
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*Die Wahrscheinlichkeit Pr(Bν|Aν2)=5/12 wurde bereits im Unterpunkt '''(3)''' berechnet.
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*Aufgrund der Stationarität gilt Pr(Aν2)=Pr(A)=4/7 und Pr(Bν)=Pr(B)=3/7.  
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*Damit erhält man für die gesuchte Rückschlusswahrscheinlichkeit nach obiger Gleichung den Wert 5/9.
  
'''(5)'''  Entsprechend der Teilaufgabe (2) gilt mit p=1/2 für die Wahrscheinlichkeit von A allgemein:
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'''(5)'''  Entsprechend der Teilaufgabe '''(2)''' gilt mit p=1/2 für die Wahrscheinlichkeit von A allgemein:
 
:Pr(A)=1q1.5q.
 
:Pr(A)=1q1.5q.
 
Aus Pr(A)=2/3 folgt somit q=0_.
 
Aus Pr(A)=2/3 folgt somit q=0_.
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'''(6)'''  Im Fall der statistischen Unabhängigkeit muss beispielsweise gelten:
 
'''(6)'''  Im Fall der statistischen Unabhängigkeit muss beispielsweise gelten:
 
:Pr(A|A)=Pr(A|B)=Pr(A).
 
:Pr(A|A)=Pr(A|B)=Pr(A).
Daraus folgt p=Pr(A)=2/3_  und dementsprechend q=1p=1/3_.
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Daraus folgt  p=Pr(A)=2/3_  und dementsprechend  q=1p=1/3_.
 
{{ML-Fuß}}
 
{{ML-Fuß}}
  

Revision as of 17:23, 1 August 2018

Binäre Markovkette

Wir betrachten eine homogene stationäre Markovkette erster Ordnung mit den Ereignissen A und B und den Übergangswahrscheinlichkeiten entsprechend dem nebenstehenden Markovdiagramm:

Für die Teilaufgaben (1) bis (4) wird vorausgesetzt:

  • Nach dem Ereignis A folgen A und B mit gleicher Wahrscheinlichkeit.
  • Nach B ist das Ereignis A doppelt so wahrscheinlich wie B.


Ab Teilaufgabe (5) sind p und q als freie Parameter zu verstehen, während die Ereigniswahrscheinlichkeiten Pr(A)=2/3 und Pr(B)=1/3 fest vorgegeben sind.



Hinweise:


Fragebogen

1

Wie groß sind die Übergangswahrscheinlichkeiten p und q?

p = 

q = 

2

Berechnen Sie die ergodischen Wahrscheinlichkeiten.

Pr(A) = 

Pr(B) = 

3

Wie groß ist die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass das Ereignis B auftritt, wenn zwei Takte vorher das Ereignis A aufgetreten ist?

Pr(Bν|Aν2) = 

4

Wie groß ist die Rückschlusswahrscheinlichkeit, dass zwei Takte vorher das Ereignis A aufgetreten ist, wenn aktuell B auftritt?

Pr(Aν2|Bν) = 

5

Es gelte nun p=1/2 und Pr(A)=2/3. Welcher Wert ergibt sich für q?

q = 

6

Wie muss man die Parameter wählen, damit die Folgenelemente der Markovkette statistisch unabhängig sind und zusätzlich Pr(A)=2/3 gilt?

p = 

q = 


Musterlösung

(1)  Gemäß der Angabe gilt   p=1p   ⇒   p=0.500_ und q=(1q)/2,   ⇒   q=0.333_.


(2)  Für die Ereigniswahrscheinlichkeit von A gilt:

Pr(A)=Pr(A|B)Pr(A|B)+Pr(B|A)=1q1q+1p=2/32/3+1/2=470.571_.

Damit ergibt sich Pr(B)=1Pr(A)=3/70.429_.


(3)  Über den Zeitpunkt ν1 ist keine Aussage getroffen. Zu diesem Zeitpunkt kann A oder B aufgetreten sein. Deshalb gilt:

Pr(Bν|Aν2)=Pr(A|A)Pr(B|A)+Pr(B|A)Pr(B|B)=p(1p)+q(1p)=5120.417_.


(4)  Nach dem Satz von Bayes gilt:

Pr(Aν2|Bν)=Pr(Bν|Aν2)Pr(Aν2)Pr(Bν)=5/124/73/7=5/90.556_.

Begründung:

  • Die Wahrscheinlichkeit Pr(Bν|Aν2)=5/12 wurde bereits im Unterpunkt (3) berechnet.
  • Aufgrund der Stationarität gilt Pr(Aν2)=Pr(A)=4/7 und Pr(Bν)=Pr(B)=3/7.
  • Damit erhält man für die gesuchte Rückschlusswahrscheinlichkeit nach obiger Gleichung den Wert 5/9.


(5)  Entsprechend der Teilaufgabe (2) gilt mit p=1/2 für die Wahrscheinlichkeit von A allgemein:

Pr(A)=1q1.5q.

Aus Pr(A)=2/3 folgt somit q=0_.


(6)  Im Fall der statistischen Unabhängigkeit muss beispielsweise gelten:

Pr(A|A)=Pr(A|B)=Pr(A).

Daraus folgt  p=Pr(A)=2/3_  und dementsprechend  q=1p=1/3_.