Aufgaben:Exercise 1.4Z: Sum of Ternary Quantities: Difference between revisions

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Gegeben seien die ternären Zufallsgrößen
Gegeben seien die ternären Zufallsgrößen


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Diese beiden Ternärwerte treten jeweils mit gleicher Wahrscheinlichkeit auf. Daraus wird als eine neue Zufallsgröße die Summe $s = x + y$ gebildet.
Diese beiden Ternärwerte treten jeweils mit gleicher Wahrscheinlichkeit auf. Daraus wird als eine neue Zufallsgröße die Summe $s = x + y$ gebildet.


Nebenstehendes Schema zeigt, dass die Summe s alle ganzzahligen Werte zwischen –3 und +3 annehmen kann:
Das nebenstehendes Schema zeigt, dass die Summe $s$ alle ganzzahligen Werte zwischen $–3$ und $+3$ annehmen kann: 
 
<math> s \in \{-3, -2, -1, 0, +1, +2, +3\}.</math>
 
 
''Hinweise:''
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit|Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit]].
*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.
*Eine Zusammenfassung der theoretischen Grundlagen mit Beispielen bringt das nachfolgende Lernvideo:
:[[Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit]]


<math> s \in \{-3, -2, -1, 0, +1, +2, +3\}</math>,
'''Hinweis''': Diese Aufgabe bezieht sich auf den Lehrstoff von Kapitel 1.3. Eine Zusammenfassung der theoretischen Grundlagen mit Beispielen bringt das nachfolgende Lernvideo:


===Fragebogen===
===Fragebogen===
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{Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass die Summe $s$ positv ist:
{Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass die Summe $s$ positv ist:
|type="{}"}
|type="{}"}
$Pr(s>0)$ = { 0.4444 3% }
${\rm Pr}(s>0) \ = $ { 0.4444 3% }


{Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass sowohl die Eingangsgröße x als auch die Summe s positiv sind:
{Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass sowohl die Eingangsgröße $x$ als auch die Summe $s$ positiv sind:
|type="{}"}
|type="{}"}
$Pr((x>0) \cap (s>0))$ = { 0.3333 3% }
${\rm Pr}[(x>0) \cap (s>0)] \ =$ { 0.3333 3% }


{Berechnen Sie die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass die Eingangsgröße x > 0 ist, wenn s > 0 gilt:
{Berechnen Sie die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass die Eingangsgröße $x > 0$ ist, wenn $s > 0$ gilt:
|type="{}"}
|type="{}"}
$Pr(x>0|s>0)$ = { 0.75 3% }
${\rm Pr}(x>0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}s>0)\ =$ { 0.75 3% }


{Berechnen Sie die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass die Summe s positiv ist, wenn die Eingangsgröße x > 0 ist:
{Berechnen Sie die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass die Summe $s$ positiv ist, wenn die Eingangsgröße $x >$ 0 ist:
|type="{}"}
|type="{}"}
$Pr(s>0|x>0)$ = { 1 3% }
${\rm Pr}(s>0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x>0)\ =$ { 1 }


</quiz>
</quiz>

Revision as of 15:32, 22 February 2017

Summe von Ternärgrößen
Summe von Ternärgrößen

Gegeben seien die ternären Zufallsgrößen

  • $x ∈ {–2, 0, +2}$,
  • $y ∈ {–1, 0, +1}$.

Diese beiden Ternärwerte treten jeweils mit gleicher Wahrscheinlichkeit auf. Daraus wird als eine neue Zufallsgröße die Summe $s = x + y$ gebildet.

Das nebenstehendes Schema zeigt, dass die Summe $s$ alle ganzzahligen Werte zwischen $–3$ und $+3$ annehmen kann: 

[math]\displaystyle{ s \in \{-3, -2, -1, 0, +1, +2, +3\}. }[/math]


Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
  • Eine Zusammenfassung der theoretischen Grundlagen mit Beispielen bringt das nachfolgende Lernvideo:
Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit


Fragebogen

1 Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass die Summe $s$ positv ist:

${\rm Pr}(s>0) \ = $

2 Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass sowohl die Eingangsgröße $x$ als auch die Summe $s$ positiv sind:

${\rm Pr}[(x>0) \cap (s>0)] \ =$

3 Berechnen Sie die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass die Eingangsgröße $x > 0$ ist, wenn $s > 0$ gilt:

${\rm Pr}(x>0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}s>0)\ =$

4 Berechnen Sie die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass die Summe $s$ positiv ist, wenn die Eingangsgröße $x >$ 0 ist:

${\rm Pr}(s>0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}x>0)\ =$


Musterlösung

In der nebenstehenden Grafik sind die drei zum Ereignis $&#132;x > 0&#147;$ gehörenden Felder violett umrandet, während die Felder für $&#132;s > 0&#147;$ gelb hinterlegt sind. Alle gesuchten Wahrscheinlichkeiten können hier mit Hilfe der klassischen Definition ermittelt werden.


1.  Dieses Ereignis ist durch die gelb hinterlegten Felder gekennzeichnet:
$$\rm Pr (\it s > \rm 0) = \rm 4/9 \hspace{0.15cm}\underline { \approx \rm 0.444}.$$
2.  Hier gilt folgender Sachverhalt:

$$\rm Pr((\it x > \rm 0) \cap (\it s>\rm 0) ) = \rm Pr(\it x > \rm 0) =\rm 3/9\hspace{0.15cm}\underline { \approx \rm 0.333}. $$

3.  Mit den Ergebnissen aus (a) und (b) folgt:
$$\rm Pr(\it x > \rm 0 \hspace{0.05cm}| \hspace{0.05cm} \it s > \rm 0) = \frac{{\rm Pr} ((\it x > \rm 0) \cap (\it s > \rm 0))}{{\rm Pr}(\it s > \rm 0)}= \frac{3/9}{4/9}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.75}.$$
4.  Analog zur Teilfrage (c) gilt nun:
$$\rm Pr(\it s > \rm 0 \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm} \it x > \rm 0)=\frac{Pr((\it x > \rm 0) \cap (\it s > \rm 0))}{Pr(\it x >\rm 0)}=\rm \frac{3/9}{3/9}\hspace{0.15cm}\underline {= 1}.$$