Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 3.1Z: Drawing Cards"

From LNTwww
m (Textersetzung - „*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.“ durch „ “)
 
(16 intermediate revisions by 3 users not shown)
Line 1: Line 1:
  
{{quiz-Header|Buchseite=Informationstheorie/Einige Vorbemerkungen zu zweidimensionalen Zufallsgrößen
+
{{quiz-Header|Buchseite=Information_Theory/Some_Preliminary_Remarks_on_Two-Dimensional_Random_Variables
 
}}
 
}}
  
[[File:P_ID77__Sto_A_1_5.gif|right|Das gewünschte Ergebnis „Drei Asse werden gezogen”]]
+
[[File:P_ID77__Sto_A_1_5.gif|right|frame|The desired result <br>&raquo;Three aces are drawn&laquo;]]
Aus einem Kartenspiel mit 32 Karten, darunter vier Asse, werden nacheinander drei Karten herausgezogen. Für Frage (1) wird vorausgesetzt, dass nach dem Ziehen einer Karte
+
From a deck of&nbsp; $32$&nbsp; cards, including four aces, three cards are drawn in succession.&nbsp; For question&nbsp; '''(1)''',&nbsp; it is assumed that after a card has been drawn
*diese in den Stapel zurückgelegt wird,  
+
*it is put back into the deck,
*dieser neu gemischt wird und
+
*the deck is reshuffled and
*anschließend die nächste Karte gezogen wird.
+
*then the next card is drawn.
  
Dagegen sollen Sie für die weiteren Teilfragen ab (2) davon ausgehen, dass die drei Karten auf einmal gezogen werden („Ziehen ohne Zurücklegen“).
 
  
Im Folgenden bezeichnen wir mit $A_i$ das Ereignis, dass die zum Zeitpunkt $i$ gezogene Karte ein Ass ist. Hierbei ist $i = 1, 2, 3$ zu setzen. Das Komplementärereignis sagt dann aus, dass zum Zeitpunkt $i$ kein Ass, sondern irgend eine andere Karte gezogen wird.
+
In contrast, for the other sub-questions from&nbsp; '''(2)'''&nbsp; onwards, you should assume that the three cards are drawn all at once&nbsp; <br>("card draw without putting back").
  
 +
*In the following, we use&nbsp; $A_i$&nbsp; to denote the event that the card drawn at time&nbsp; $i$&nbsp; is an ace. &nbsp; <br>Here we have to set&nbsp; $i = 1,\ 2,\ 3$&nbsp;.
 +
*The complementary event&nbsp; $\overline{\it A_i}$&nbsp; then states that at time&nbsp; $i$&nbsp; no ace is drawn, but any other card.
  
''Hinweise:''
+
 
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Informationstheorie/Einige_Vorbemerkungen_zu_zweidimensionalen_Zufallsgrößen|Einige Vorbemerkungen zu den 2D-Zufallsgrößen]].
+
 
*Wiederholt wird hier insbesondere der Lehrstoff des Kapitels   [[Stochastische_Signaltheorie/Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit|Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit]] im Buch &bdquo;Stochastische_Signaltheorie&rdquo;.
+
 
*Eine Zusammenfassung der theoretischen Grundlagen mit Beispielen bringt das Lernvideo [[Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit_(Lernvideo)|Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit]].  
+
 
 +
 
 +
Hints:
 +
*The exercise belongs to the chapter&nbsp; [[Information_Theory/Einige_Vorbemerkungen_zu_zweidimensionalen_Zufallsgrößen|Some preliminary remarks on 2D random variables]].
 +
*In particular, the subject matter of the chapter&nbsp;   [[Theory_of_Stochastic_Signals/Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit|Statistical Dependence and Independence]] in the book "Stochastic Signal Theory" is repeated here.
 +
*A summary of the theoretical basics with examples can be found in the (German language) learning video&nbsp;<br> &nbsp; &nbsp; &nbsp; [[Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit_(Lernvideo)|Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit ]]&nbsp; &rArr; &nbsp;  "Statistical Dependence and Independence".  
 
   
 
   
  
  
===Fragebogen===
+
 
 +
 
 +
===Questions===
  
 
<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
  
  
Betrachten Sie zunächst den Fall „Ziehen mit Zurücklegen“. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit $p_1$, dass drei Asse gezogen werden?
+
First, consider the case of&nbsp; "card draw with putting back".&nbsp; What is the probability&nbsp; $p_1$, that three aces will be drawn?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
  $p_1 \ = \ $  { 0.002 3%  }
 
  $p_1 \ = \ $  { 0.002 3%  }
  
{Mit welcher Wahrscheinlichkeit $p_2$ werden drei Asse gezogen, wenn man die Karten nicht zurücklegt? Warum ist $p_2$ kleiner/gleich/größer als $p_1$?
+
{What is the probability&nbsp; $p_2$&nbsp; that three aces will be drawn if the cards are not put back?&nbsp; Why is&nbsp; $p_2$&nbsp; smaller/equal/larger than&nbsp; $p_1$?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$p_2 \ = \ $ { 0.0008 3% }
 
$p_2 \ = \ $ { 0.0008 3% }
  
{Betrachten Sie weiterhin den Fall „Ziehen ohne Zurücklegen“. Wie  groß ist die Wahrscheinlichkeit $p_3$ , dass kein einziges Ass gezogen  wird?
+
{Consider further the case of&nbsp; "card draw without putting back".&nbsp; What is the probability&nbsp; $p_3$ that not a single ace is drawn?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$p_3 \ = \ $ { 0.6605 3% }
 
$p_3 \ = \ $ { 0.6605 3% }
  
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit $p_4$, dass im Fall „Ziehen ohne Zurücklegen“ genau ein Ass gezogen wird?
+
{What is the probability&nbsp; $p_4$ that exactly one ace is drawn in the case&nbsp; "card draw without putting back"?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$p_4 \ = \ $ { 0.3048 3% }  
 
$p_4 \ = \ $ { 0.3048 3% }  
  
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass zwei der drei gezogenen Karten Asse sind? <br>Hinweis: Die Ereignisse „genau $i$ Asse werden gezogen” mit $i = 1, 2, 3$ beschreiben ein vollständiges System.
+
{What is the probability that two of the three drawn cards are aces? <br>Note: &nbsp; The events „exactly&nbsp; $i$&nbsp; aces are drawn” with&nbsp; $i = 0,\ 1,\ 2,\ 3$&nbsp; describe a so-called&nbsp; "complete system".
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$p_5 \ = \ $ { 0.0339 3% }
 
$p_5 \ = \ $ { 0.0339 3% }
 
</quiz>
 
</quiz>
  
===Musterlösung===
+
===Solution===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp; Werden die Karten nach dem Ziehen zurückgelegt, so ist zu jedem Zeitpunkt die Wahrscheinlichkeit für ein Ass gleich groß (1/8):
+
'''(1)'''&nbsp; If the cards are put back after being drawn, the probability of an ace is the same at every time&nbsp; $(1/8)$:
 
    
 
    
:$$ p_{\rm 1} = \rm Pr (3 \hspace{0.1cm} Asse) = \rm Pr (\it A_{\rm 1} \rm )\cdot \rm Pr (\it A_{\rm 2} \rm )\cdot \rm Pr (\it A_{\rm 3} \rm ) = \rm \big({1}/{8}\big)^3 \hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.002}.$$
+
:$$ p_{\rm 1} = \rm Pr (3 \hspace{0.1cm} aces) = \rm Pr (\it A_{\rm 1} \rm )\cdot \rm Pr (\it A_{\rm 2} \rm )\cdot \rm Pr (\it A_{\rm 3} \rm ) = \rm \big({1}/{8}\big)^3 \hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.002}.$$
 
+
 
'''(2)'''&nbsp; Nun erhält man mit dem allgemeinen Multiplikationstheorem:
+
 +
 +
'''(2)'''&nbsp; Now, using the general multiplication theorem, we obtain:
  
 
:$$ p_{\rm 2} = \rm Pr (\it A_{\rm 1}\cap \it A_{\rm 2} \cap \it A_{\rm 3} \rm ) = \rm Pr (\it A_{\rm 1}\rm ) \cdot \rm Pr (\it A_{\rm 2} |\it A_{\rm 1}\rm ) \cdot \rm Pr (\it A_{\rm 3} |( \it A_{\rm 1}\cap \it A_{\rm 2} \rm )).$$
 
:$$ p_{\rm 2} = \rm Pr (\it A_{\rm 1}\cap \it A_{\rm 2} \cap \it A_{\rm 3} \rm ) = \rm Pr (\it A_{\rm 1}\rm ) \cdot \rm Pr (\it A_{\rm 2} |\it A_{\rm 1}\rm ) \cdot \rm Pr (\it A_{\rm 3} |( \it A_{\rm 1}\cap \it A_{\rm 2} \rm )).$$
Die bedingten Wahrscheinlichkeiten k&ouml;nnen nach der klassischen Definition berechnet werden. Man erhält somit das Ergebnis &bdquo;<i>k</i>/<i>m</i>&rdquo; (bei <i>m</i> Karten sind noch <i>k</i> Asse enthalten):
+
*The conditional probabilities can be calculated according to the classical definition.
 +
*One thus obtains the result&nbsp; $k/m$&nbsp; $($with&nbsp; $m$&nbsp; cards there are still&nbsp; $k$&nbsp; aces$)$:
 
:$$p_{\rm 2} =\rm \frac{4}{32}\cdot \frac{3}{31}\cdot\frac{2}{30}\hspace{0.15cm}\underline{ \approx 0.0008}.$$
 
:$$p_{\rm 2} =\rm \frac{4}{32}\cdot \frac{3}{31}\cdot\frac{2}{30}\hspace{0.15cm}\underline{ \approx 0.0008}.$$
  
<i>p</i><sub>2</sub> ist kleiner als <i>p</i><sub>1</sub>, da nun das zweite und dritte Ass unwahrscheinlicher sind als zuvor.
+
*$p_2$&nbsp; is smaller than&nbsp; $p_1$, because now the second and third aces are less likely than before.
 +
 
 +
 
  
'''(3)'''&nbsp; Analog zur Teilaufgabe (2) erhält man hier:
+
'''(3)'''&nbsp; Analogous to sub-task&nbsp; '''(2)''',&nbsp; we obtain here:
  
 
:$$p_{\rm 3} = \rm Pr (\overline{\it A_{\rm 1}})\cdot \rm Pr (\overline{\it A_{\rm 2}} \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}\overline{\it A_{\rm 1}})\cdot \rm Pr (\overline{\it A_{\rm3}}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}(\overline{\it A_{\rm 1}} \cap \overline{\it A_{\rm 2}} )) =\rm \frac{28}{32}\cdot\frac{27}{31}\cdot\frac{26}{30}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.6605}.$$
 
:$$p_{\rm 3} = \rm Pr (\overline{\it A_{\rm 1}})\cdot \rm Pr (\overline{\it A_{\rm 2}} \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}\overline{\it A_{\rm 1}})\cdot \rm Pr (\overline{\it A_{\rm3}}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}(\overline{\it A_{\rm 1}} \cap \overline{\it A_{\rm 2}} )) =\rm \frac{28}{32}\cdot\frac{27}{31}\cdot\frac{26}{30}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.6605}.$$
  
'''(4)'''&nbsp; Diese Wahrscheinlichkeit kann man als die Summe dreier Wahrscheinlichkeiten ausdrücken &nbsp; &rArr; &nbsp; $p_{\rm 4} = \rm Pr (\it D_{\rm 1} \cup \it D_{\rm 2} \cup \it D_{\rm 3}) $, da die zugehörigen Ereignisse ${\rm Pr}(D_1)$,  ${\rm Pr}(D_2)$ und ${\rm Pr}(D_3)$ disjunkt sind:
 
  
:$$\rm Pr (\it D_{\rm 1}) = \rm Pr (\it A_{\rm 1} \cap \overline{ \it A_{\rm 2}} \cap \overline{\it A_{\rm 3}}) = \rm \frac{4}{32}\cdot \frac{28}{31}\cdot \frac{27}{30}=\rm 0.1016,$$
 
:$$\rm Pr (\it D_{\rm 2}) =  \rm Pr ( \overline{\it A_{\rm 1}} \cap \it A_{\rm 2} \cap \overline{\it A_{\rm 3}})  = \rm \frac{28}{32}\cdot \frac{4}{31}\cdot\frac{27}{30}=\rm 0.1016,$$
 
:$$\rm Pr (\it D_{\rm 3}) =  \rm Pr ( \overline{\it A_{\rm 1}} \cap  \overline{\it A_{\rm 2}} \cap \it A_{\rm 3}) = \rm \frac{28}{32}\cdot \frac{27}{31}\cdot \frac{4}{30}=\rm 0.1016.$$
 
  
Diese Wahrscheinlichkeiten sind alle gleich – warum sollte es auch anders sein? Wenn man bei drei Karten genau ein Ass zieht, ist es genau so wahrscheinlich, ob man dieses als erste, als zweite oder als dritte Karte zieht. Damit erhält man für die Summe <i>p</i><sub>4</sub> <u>= 0.3048</u>.
+
'''(4)'''&nbsp; This probability can be expressed as the sum of three probabilities  &nbsp; &rArr; &nbsp; $p_{\rm 4} = \rm Pr (\it D_{\rm 1} \cup \it D_{\rm 2} \cup \it D_{\rm 3}) $.
 +
* The corresponding events&nbsp; $D_1$,&nbsp;  $D_2$&nbsp; and&nbsp; $D_3$&nbsp; are disjoint:
 +
 
 +
:$${\rm Pr} (D_1) = {\rm Pr} (A_1 \cap \overline{ \it A_{\rm 2}} \cap \overline{\it A_{\rm 3}}) = \rm \frac{4}{32}\cdot \frac{28}{31}\cdot \frac{27}{30}=\rm 0.1016,$$
 +
:$${\rm Pr} (D_2) =  {\rm Pr} ( \overline{A_1} \cap A_2 \cap \overline{A_3})  = \rm \frac{28}{32}\cdot \frac{4}{31}\cdot\frac{27}{30}=\rm 0.1016,$$
 +
:$${\rm Pr} (D_3) =  {\rm Pr} ( \overline{A_1} \cap  \overline{A_2} \cap A_3) = \rm \frac{28}{32}\cdot \frac{27}{31}\cdot \frac{4}{30}=\rm 0.1016.$$
 +
 
 +
*These probabilities are all the same - why should it be any different?
 +
*If you draw exactly one ace from three cards, it is just as likely whether you draw this as the first, second or third card.
 +
*This gives us for the sum:
 +
 
 +
:$$p_{\rm 4}= {\rm Pr} (D_1 \cup D_2 \cup D_3) \rm \hspace{0.15cm}\underline{= 0.3084}.$$
 +
 
  
'''(5)'''&nbsp; Definiert man die Ereignisse <i>E<sub>i</sub></i> = &bdquo;Es werden genau <i>i</i> Asse gezogen&rdquo; mit den Indizes <i>i</i> = 0, 1, 2, 3, so beschreiben <i>E</i><sub>0</sub>, <i>E</i><sub>1</sub>, <i>E</i><sub>2</sub> und <i>E</i><sub>3</sub> ein vollständiges System. Deshalb gilt:
+
'''(5)'''&nbsp; If one defines the events&nbsp; $E_i =$&nbsp; &raquo;Exactly&nbsp; $i$&nbsp; aces are drawn&laquo;&nbsp; with the indices&nbsp; $i = 0,\ 1,\ 2,\ 3$,  
:$$p_{\rm 5} = \rm Pr (\it E_{\rm 2}) = \rm 1 - \it p_{\rm 2} -\it p_{\rm 3} - \it p_{\rm 4} \hspace{0.15cm}\underline{= \rm 0.0339}.$$
+
*then&nbsp; $E_0$,&nbsp; $E_1$,&nbsp; $E_2$&nbsp; and $E_3$&nbsp; describe a&nbsp; "complete system".
 +
*Therefore:
 +
:$$p_{\rm 5} = {\rm Pr} (E_2) = 1 - p_{\rm 2} - p_{\rm 3} - p_{\rm 4} \hspace{0.15cm}\underline{= \rm 0.0339}.$$
  
 
{{ML-Fuß}}
 
{{ML-Fuß}}
Line 80: Line 103:
  
  
[[Category:Aufgaben zu Informationstheorie|^3.1 Allgemeines zu 2D-Zufallsgrößen^]]
+
[[Category:Information Theory: Exercises|^3.1 General Information on 2D Random Variables^]]

Latest revision as of 09:09, 24 September 2021

The desired result
»Three aces are drawn«

From a deck of  $32$  cards, including four aces, three cards are drawn in succession.  For question  (1),  it is assumed that after a card has been drawn

  • it is put back into the deck,
  • the deck is reshuffled and
  • then the next card is drawn.


In contrast, for the other sub-questions from  (2)  onwards, you should assume that the three cards are drawn all at once 
("card draw without putting back").

  • In the following, we use  $A_i$  to denote the event that the card drawn at time  $i$  is an ace.  
    Here we have to set  $i = 1,\ 2,\ 3$ .
  • The complementary event  $\overline{\it A_i}$  then states that at time  $i$  no ace is drawn, but any other card.




Hints:



Questions

1

First, consider the case of  "card draw with putting back".  What is the probability  $p_1$, that three aces will be drawn?

$p_1 \ = \ $

2

What is the probability  $p_2$  that three aces will be drawn if the cards are not put back?  Why is  $p_2$  smaller/equal/larger than  $p_1$?

$p_2 \ = \ $

3

Consider further the case of  "card draw without putting back".  What is the probability  $p_3$ that not a single ace is drawn?

$p_3 \ = \ $

4

What is the probability  $p_4$ that exactly one ace is drawn in the case  "card draw without putting back"?

$p_4 \ = \ $

5

What is the probability that two of the three drawn cards are aces?
Note:   The events „exactly  $i$  aces are drawn” with  $i = 0,\ 1,\ 2,\ 3$  describe a so-called  "complete system".

$p_5 \ = \ $


Solution

(1)  If the cards are put back after being drawn, the probability of an ace is the same at every time  $(1/8)$:

$$ p_{\rm 1} = \rm Pr (3 \hspace{0.1cm} aces) = \rm Pr (\it A_{\rm 1} \rm )\cdot \rm Pr (\it A_{\rm 2} \rm )\cdot \rm Pr (\it A_{\rm 3} \rm ) = \rm \big({1}/{8}\big)^3 \hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.002}.$$


(2)  Now, using the general multiplication theorem, we obtain:

$$ p_{\rm 2} = \rm Pr (\it A_{\rm 1}\cap \it A_{\rm 2} \cap \it A_{\rm 3} \rm ) = \rm Pr (\it A_{\rm 1}\rm ) \cdot \rm Pr (\it A_{\rm 2} |\it A_{\rm 1}\rm ) \cdot \rm Pr (\it A_{\rm 3} |( \it A_{\rm 1}\cap \it A_{\rm 2} \rm )).$$
  • The conditional probabilities can be calculated according to the classical definition.
  • One thus obtains the result  $k/m$  $($with  $m$  cards there are still  $k$  aces$)$:
$$p_{\rm 2} =\rm \frac{4}{32}\cdot \frac{3}{31}\cdot\frac{2}{30}\hspace{0.15cm}\underline{ \approx 0.0008}.$$
  • $p_2$  is smaller than  $p_1$, because now the second and third aces are less likely than before.


(3)  Analogous to sub-task  (2),  we obtain here:

$$p_{\rm 3} = \rm Pr (\overline{\it A_{\rm 1}})\cdot \rm Pr (\overline{\it A_{\rm 2}} \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}\overline{\it A_{\rm 1}})\cdot \rm Pr (\overline{\it A_{\rm3}}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}(\overline{\it A_{\rm 1}} \cap \overline{\it A_{\rm 2}} )) =\rm \frac{28}{32}\cdot\frac{27}{31}\cdot\frac{26}{30}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.6605}.$$


(4)  This probability can be expressed as the sum of three probabilities   ⇒   $p_{\rm 4} = \rm Pr (\it D_{\rm 1} \cup \it D_{\rm 2} \cup \it D_{\rm 3}) $.

  • The corresponding events  $D_1$,  $D_2$  and  $D_3$  are disjoint:
$${\rm Pr} (D_1) = {\rm Pr} (A_1 \cap \overline{ \it A_{\rm 2}} \cap \overline{\it A_{\rm 3}}) = \rm \frac{4}{32}\cdot \frac{28}{31}\cdot \frac{27}{30}=\rm 0.1016,$$
$${\rm Pr} (D_2) = {\rm Pr} ( \overline{A_1} \cap A_2 \cap \overline{A_3}) = \rm \frac{28}{32}\cdot \frac{4}{31}\cdot\frac{27}{30}=\rm 0.1016,$$
$${\rm Pr} (D_3) = {\rm Pr} ( \overline{A_1} \cap \overline{A_2} \cap A_3) = \rm \frac{28}{32}\cdot \frac{27}{31}\cdot \frac{4}{30}=\rm 0.1016.$$
  • These probabilities are all the same - why should it be any different?
  • If you draw exactly one ace from three cards, it is just as likely whether you draw this as the first, second or third card.
  • This gives us for the sum:
$$p_{\rm 4}= {\rm Pr} (D_1 \cup D_2 \cup D_3) \rm \hspace{0.15cm}\underline{= 0.3084}.$$


(5)  If one defines the events  $E_i =$  »Exactly  $i$  aces are drawn«  with the indices  $i = 0,\ 1,\ 2,\ 3$,

  • then  $E_0$,  $E_1$,  $E_2$  and $E_3$  describe a  "complete system".
  • Therefore:
$$p_{\rm 5} = {\rm Pr} (E_2) = 1 - p_{\rm 2} - p_{\rm 3} - p_{\rm 4} \hspace{0.15cm}\underline{= \rm 0.0339}.$$