Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 3.3Z: Moments for Triangular PDF"
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− | + | *zweiseitige Dreieck-WDF gemäß der unteren Grafik: | |
− | :$$ | + | :$$ f_y(y)=\left\{ \begin{array}{*{4}{c}} 0.25 \cdot (1-{ |y|}/{\rm 4}) & \rm f\ddot{u}r\hspace{0.1cm}{ -4 \le {\it y} \le \rm 4},\\\rm 0 & \rm sonst. \end{array} \right.$$ |
− | + | Berücksichtigen Sie zur Lösung dieser Aufgabe die Gleichung für die Zentralmomente: | |
− | + | $$\mu_k=\sum\limits_{\kappa = \rm 0}^{\it k}\left({k} \atop {\kappa}\right)\cdot m_k\cdot(-m_{\rm 1})^{k - \kappa}.$$ | |
− | + | Im Einzelnen ergeben sich mit dieser Gleichung folgende Ergebnisse: | |
− | + | $$\mu_{\rm 1}=0,\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 2}=\it m_{\rm 2}-\it m_{\rm 1}^{\rm 2},\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 3}=\it m_{\rm 3}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 2}\cdot \it m_{\rm 1} {\rm +}\rm 2\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 3},$$ | |
− | + | $$\mu_{\rm 4}=\it m_{\rm 4}-\rm 4\cdot\it m_{\rm 3}\cdot \it m_{\rm 1}\rm +6\cdot\it m_{\rm 2}\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 2}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 4}.$$ | |
− | + | Aus den Zentralmomenten höherer Ordnung kann man unter anderem ableiten: | |
− | + | *die <i>Charliersche Schiefe</i> $S = {\mu_3}/{\sigma^3}\hspace{0.05cm},$ | |
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− | + | *die <i>Kurtosis</i> $K = {\mu_4}/{\sigma^4}\hspace{0.05cm}.$ | |
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+ | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Erwartungswerte_und_Momente|Erwartungswerte und Momente]]. | ||
+ | *Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein. | ||
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− | { Berechnen Sie aus der vorliegenden WDF | + | { Berechnen Sie aus der vorliegenden WDF $f_x(x)$ das Moment $k$-ter Ordnung. Welcher Wert ergibt sich für den linearen Mittelwert $m_x = m_1$? |
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− | $m_x$ | + | $m_x \ =$ { 1.333 3% } |
− | {Wie groß sind der quadratische Mittelwert und die Streuung | + | {Wie groß sind der quadratische Mittelwert und die Streuung $\sigma_x$ der Zufallsgröße $x$? |
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− | $\sigma_x$ | + | $\sigma_x\ =$ { 0.943 3% } |
− | {Wie groß ist bei der Zufallsgröße | + | {Wie groß ist bei der Zufallsgröße $x$ die Charliersche Schiefe $S_x = \mu_3/\sigma_x^3$? Warum ist $S_x \ne 0$? |
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− | $S_x$ | + | $S_x \ =$ { 0.566 3% } |
− | {Welche Aussagen treffen für die symmetrisch verteilte Zufallsgröße | + | {Welche Aussagen treffen für die symmetrisch verteilte Zufallsgröße $y$ zu? |
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− | + Alle Momente | + | + Alle Momente mit ungeradzahligem $k$ sind $m_k =0$. |
− | - Alle Momente | + | - Alle Momente mit geradzahligem $k$ sind $m_k =0$. |
− | + Alle Momente | + | + Alle Momente $m_k$ mit geradzahligem $k$ sind wie in der Teilaufgabe (1) berechnet. |
− | + Die Zentralmomente | + | + Die Zentralmomente $\mu_k$ sind gleich den Momenten $m_k$>. |
− | {Berechnen Sie die Streuung der Zufallsgröße | + | {Berechnen Sie die Streuung der Zufallsgröße $y$. |
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− | $\sigma_y$ | + | $\sigma_y \ =$ { 1.633 3% } |
− | {Welcher Wert ergibt sich für die Kurtosis | + | {Welcher Wert ergibt sich für die Kurtosis $K_y$ der Zufallsgröße $y$? Interpretieren Sie das Ergebnis. |
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− | $K_y$ | + | $K_y \ =$ { 2.4 3% } |
Revision as of 17:00, 9 March 2017
Wir betrachten in dieser Aufgabe zwei Zufallssignale $x(t)$ und $y(t)$ mit jeweils dreieckförmiger WDF, nämlich die
- einseitige Dreieck-WDFgemäß der oberen Grafik:
- $$f_x(x)=\left\{ \begin{array}{*{4}{c}} 0.5 \cdot (1-{ x}/{\rm 4}) & \rm f\ddot{u}r\hspace{0.1cm}{\rm 0 \le {\it x} \le 4},\\\rm 0 & \rm sonst. \end{array} \right.$$
- zweiseitige Dreieck-WDF gemäß der unteren Grafik:
- $$ f_y(y)=\left\{ \begin{array}{*{4}{c}} 0.25 \cdot (1-{ |y|}/{\rm 4}) & \rm f\ddot{u}r\hspace{0.1cm}{ -4 \le {\it y} \le \rm 4},\\\rm 0 & \rm sonst. \end{array} \right.$$
Berücksichtigen Sie zur Lösung dieser Aufgabe die Gleichung für die Zentralmomente: $$\mu_k=\sum\limits_{\kappa = \rm 0}^{\it k}\left({k} \atop {\kappa}\right)\cdot m_k\cdot(-m_{\rm 1})^{k - \kappa}.$$
Im Einzelnen ergeben sich mit dieser Gleichung folgende Ergebnisse: $$\mu_{\rm 1}=0,\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 2}=\it m_{\rm 2}-\it m_{\rm 1}^{\rm 2},\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 3}=\it m_{\rm 3}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 2}\cdot \it m_{\rm 1} {\rm +}\rm 2\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 3},$$ $$\mu_{\rm 4}=\it m_{\rm 4}-\rm 4\cdot\it m_{\rm 3}\cdot \it m_{\rm 1}\rm +6\cdot\it m_{\rm 2}\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 2}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 4}.$$
Aus den Zentralmomenten höherer Ordnung kann man unter anderem ableiten:
- die Charliersche Schiefe $S = {\mu_3}/{\sigma^3}\hspace{0.05cm},$
- die Kurtosis $K = {\mu_4}/{\sigma^4}\hspace{0.05cm}.$
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Erwartungswerte und Momente.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Fragebogen
Musterlösung
- 1. Für das Moment k-ter Ordnung gilt nach den Gleichungen von Kapitel 3.3:
- $$m_k=\rm \frac{\rm 1} {\rm 2}\cdot \int_{\rm 0}^{\rm 4}\it x^k\cdot (\rm 1-\frac{\it x}{\rm 4})\it \hspace{0.1cm}{\rm d}x.$$
- Dies führt zu dem Ergebnis:
- $$m_k=\frac{x^{\it k+\rm 1}}{\rm 2\cdot (\it k+\rm 1)}\Bigg|_{\rm 0}^{\rm 4}-\frac{x^{\it k+\rm 2}}{\rm 8\cdot (\it k+\rm 2)}\Bigg|_{\rm 0}^{\rm 4}=\frac{\rm 2\cdot \rm 4^{\it k}}{(\it k+\rm 1)\cdot (\it k+\rm 2)}.$$
- Daraus erhält man für den linearen Mittelwert (k = 1):
- $$m_x=\rm {4}/{3}\hspace{0.15cm}\underline{=1.333}.$$
- 2. Der quadratische Mittelwert (k = 2) beträgt m2 = 8/3. Daraus folgt mit dem Satz von Steiner:
- $$\sigma_x^{\rm 2}=\rm\frac{8}{3}-\Bigg(\frac{4}{3}\Bigg)^2=\rm \frac{8}{9}\hspace{0.5cm}\Rightarrow\hspace{0.5cm}\it \sigma_x\hspace{0.15cm}\underline{\approx \rm 0.943}.$$
- 3. Mit m1 = 4/3, m2 = 8/3 und m3 = 32/5 erhält man mit der angegebenen Gleichung für das Zentralmoment dritter Ordnung: μ3 = 64/135 ≈ 0.474. Daraus folgt für die Charliersche Schiefe:
- $$S_x=\rm \frac{64/135}{\Big(\sqrt {8/9}\Big)^3}=\frac{\sqrt{8}}{5}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.566}.$$
- Aufgrund der unsymmetrischen WDF ist Sx ≠ 0.
- 4. Bei symmetrischer WDF sind alle ungeraden Momente 0, unter anderem auch der Mittelwert my. Deshalb gibt es hinsichtlich der Zufallsgröße y keinen Unterschied zwischen den Momenten mk und den Zentralmomenten μk.
- Die Momente mk mit geradzahligem k sind für die Zufallsgrößen x und y gleich. Offensichtlich wird dies an den Zeitmittelwerten. Da x²(t) = y²(t) ist, sind für k = 2n auch die Momente gleich:
- $$m_k=m_{2 n}=...\int [x^2(t)]^n \hspace{0.1cm}{\rm d} x=...\int [y^2(t)]^n \hspace{0.1cm}{\rm d} y.$$
- Richtig sind somit die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4.
- 5. Mit dem Ergebnis aus b) gilt:
- $$m_2=\mu_{\rm 2}=\sigma_y^2=\rm \frac{8}{3} = 2.667\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm} \sigma_y\hspace{0.15cm}\underline{=1.633}.$$
- 6. Das Zentralmoment vierter Ordnung ist bei symmetrischer WDF gleich dem Moment m4. Aus der im Punkt a) berechneten allgemeinen Gleichung erhält man
μ4 = 256/15. Daraus folgt für die Kurtosis:
- $$K_y=\frac{\mu_{\rm 4}}{\sigma_y^{\rm 4}}=\rm \frac{256/15}{(8/3)^2}\hspace{0.15cm}\underline{=2.4}.$$
- Dieser Zahlenwert gilt für die Dreieck-WDF allgemein und liegt zwischen den Kurtosiswerten von Gleichverteilung (K = 1.8) und Gaußverteilung (K = 3). Dies ist eine qualitative Bewertung der Tatsache, dass hier die Ausläufer ausgeprägter sind als bei einer gleichverteilten Zufallsgröße, aber aufgrund der Begrenzung weniger stark als bei Gaußschen Größen.
- Anschließend soll noch nachgewiesen werden, dass auch die unsymmetrische Dreieck-WDF fx(x) entsprechend der oberen Skizze auf dem Angabenblatt die gleiche Kurtosis besitzt:
- $$\mu_{\rm 4} = \it m_{\rm 4}-\rm 4\cdot\it m_{\rm 3}\cdot \it m_{\rm 1}+\rm 6\cdot\it m_{\rm 2}\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 2}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 4}= \\ = \frac{256}{15} - 4 \cdot \frac{32}{5}\cdot \frac{4}{3} + 6 \cdot \frac{8}{3}\cdot \left(\frac{4}{3}\right)^2 -3 \cdot \left(\frac{4}{3}\right)^4 =\frac{256}{15 \cdot 9}$$
- Mit dem Ergebnis der Teilaufgabe (c) ⇒ σx2 = 8/9 folgt daraus:
- $$ K_x = \frac{{256}/(15 \cdot 9)}{8/9 \cdot 8/9} = 2.4.$$