Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.8: Diamond-shaped Joint PDF"

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:<b>1.</b>&nbsp;&nbsp;Die Fl&auml;che des Parallelogramms kann aus zwei gleich gro&szlig;en Dreiecken zusammengesetzt werden. Die Fl&auml;che des Dreiecks (1,0)(1,4)(&ndash;1,3) ergibt 0.5 &middot; 4 &middot; 2 = 4. Somit ist die Gesamtfl&auml;che <i>F</i> = 8. Da das WDF-Volumen stets 1 ist, gilt <u><i>H</i> = 1/<i>F</i> = 0.125</u>.
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'''(1)'''&nbsp; Die Fl&auml;che des Parallelogramms kann aus zwei gleich gro&szlig;en Dreiecken zusammengesetzt werden. Die Fl&auml;che des Dreiecks $(1,0)(1,4)-1,3)$ ergibt 0.5 &middot; 4 &middot; 2 = 4. Die Gesamtfl&auml;che ist doppelt so groß: &nbsp; $F = 8$. Da das WDF-Volumen stets $1$ ist, gilt $H= 1/F\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.125}$.
  
:<b>2.</b>&nbsp;&nbsp;Der minimale Wert von <i>x</i> ergibt sich f&uuml;r <u><i>u</i> = 0</u> und <u><i>&upsilon;</i> = 1</u>. Daraus folgen aus obigen Gleichungen die Ergebnisse <i>x</i> = &ndash;1 und <i>y</i> = 3.
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'''(2)'''&nbsp; Der minimale Wert von $x$ ergibt sich f&uuml;r $\underline{ u=0}$ und $\underline{ v=1}$. Daraus folgen aus obigen Gleichungen die Ergebnisse $x= -1$ und $y= +3$.
  
:<b>3.</b>&nbsp;&nbsp;Die im Theorieteil angegebene Gleichung gilt allgemein, d.&nbsp;h. f&uuml;r jede beliebige WDF der beiden statistisch unabh&auml;ngigen Gr&ouml;&szlig;en <i>u</i> und <i>&upsilon;</i>, so lange diese gleiche Streuungen aufweisen.
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'''(3)'''&nbsp; Die im Theorieteil angegebene Gleichung gilt allgemein, d.&nbsp;h. f&uuml;r jede beliebige WDF der beiden statistisch unabh&auml;ngigen Gr&ouml;&szlig;en $u$ und $v$, so lange diese gleiche Streuungen aufweisen $(\sigma_u = \sigma_v)$.  
  
:Mit <i>A</i> = 2, <i>B</i> = &ndash;2, <i>D</i> = 1 und <i>E</i> = 3 erh&auml;lt man:
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Mit $A = 2$, $B = -2$, $D = 1$ und $E = 3$ erh&auml;lt man:
 
:$$\rho_{xy } =  \frac {\it A \cdot D + B \cdot E}{\sqrt{(\it A^{\rm 2}+\it B^{\rm 2})(\it D^{\rm 2}+\it E^{\rm 2})}} =\frac {2 \cdot 1 -2 \cdot 3}{\sqrt{(4 +4)(1+9)}} = \frac {-4}{\sqrt{80}} = \frac {-1}{\sqrt{5}}\hspace{0.15cm}\underline{ = -0.447}. $$
 
:$$\rho_{xy } =  \frac {\it A \cdot D + B \cdot E}{\sqrt{(\it A^{\rm 2}+\it B^{\rm 2})(\it D^{\rm 2}+\it E^{\rm 2})}} =\frac {2 \cdot 1 -2 \cdot 3}{\sqrt{(4 +4)(1+9)}} = \frac {-4}{\sqrt{80}} = \frac {-1}{\sqrt{5}}\hspace{0.15cm}\underline{ = -0.447}. $$
  
:<b>4.</b>&nbsp;&nbsp;Die Korrelationsgerade lautet allgemein:
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'''(4)'''&nbsp; Die Korrelationsgerade lautet allgemein:
 
:$$y=K(x)=\frac{\sigma_y}{\sigma_x}\cdot\rho_{xy}\cdot(x-m_x)+m_y.$$
 
:$$y=K(x)=\frac{\sigma_y}{\sigma_x}\cdot\rho_{xy}\cdot(x-m_x)+m_y.$$
  
:Aus den linearen Mittelwerten <i>m<sub>u</sub></i> = <i>m<sub>&upsilon;</sub></i> = 0.5 und den in der Aufgabenstellung angegebenen Gleichungen erh&auml;lt man <i>m<sub>x</sub></i> = 1 und <i>m<sub>y</sub></i> = 2.
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Aus den linearen Mittelwerten $m_u = m_v = 0.5$ und den in der Aufgabenstellung angegebenen Gleichungen erh&auml;lt man $m_x = 1$ und $m_y = 2$.
  
:Die Varianzen von <i>u</i> und <i>&upsilon;</i> betragen jeweils 1/12. Daraus folgt:
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Die Varianzen von $u$ und $v$ betragen jeweils $\sigma_u^2 = \sigma_v^2 =1/12$. Daraus folgt:
 
:$$\sigma_x^2 = 4 \cdot \sigma_u^2 + 4 \cdot \sigma_v^2 = 2/3,$$
 
:$$\sigma_x^2 = 4 \cdot \sigma_u^2 + 4 \cdot \sigma_v^2 = 2/3,$$
 
:$$\sigma_y^2 = \sigma_u^2 + 9\cdot \sigma_v^2 = 5/6.$$
 
:$$\sigma_y^2 = \sigma_u^2 + 9\cdot \sigma_v^2 = 5/6.$$
  
:Setzt man diese Werte in die Gleichung der Korrelationsgeraden ein, so ergibt sich:
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Setzt man diese Werte in die Gleichung der Korrelationsgeraden ein, so ergibt sich:
:$$y=K(x)=\frac{\sqrt{5/6}}{\sqrt{2/3}}\cdot (\frac{-1}{\sqrt{5}})\cdot(x-1)+2= - \frac{x}{2} + 2.5.$$
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:$$y=K(x)=\frac{\sqrt{5/6}}{\sqrt{2/3}}\cdot (\frac{-1}{\sqrt{5}})\cdot(x-1)+2= - x/{2} + 2.5.$$
  
:Daraus folgt der Wert <u><i>y</i><sub>0</sub> = 2.5</u>.
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Daraus folgt der Wert $y_0\hspace{0.15cm}\underline{ = 2.5}$
  
:<b>5.</b>&nbsp;&nbsp;Mit den Hilfsgr&ouml;&szlig;en <i>q</i> = 2<i>u</i>, <i>r</i> = &ndash;2<i>&upsilon;</i> und <i>s</i> = <i>x</i> &ndash; 1 gilt der Zusammenhang: <i>s</i> = <i>q</i> + <i>r</i>. Da <i>u</i> und <i>&upsilon;</i> jeweils zwischen 0 und 1 gleichverteilt sind, besitzt <i>q</i> eine Gleichverteilung im Bereich von 0 bis 2 und <i>r</i> eine Gleichverteilung zwischen &ndash;2 und 0.
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'''(5)'''&nbsp; Mit den Hilfsgr&ouml;&szlig;en $q= 2u$, $r= -2v$ und $s= x-1$ gilt der Zusammenhang: $s= q+r$. Da $u$ und $v$ jeweils zwischen $0$ und $1$ gleichverteilt sind, besitzt $q$ eine Gleichverteilung im Bereich von $0$ bis $2$ und $r$ eine Gleichverteilung zwischen $-2$ und $0$.
  
:Da zudem <i>q</i> und <i>r</i> nicht statistisch voneinander abh&auml;ngen, gilt f&uuml;r die WDF der Summe:
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Da zudem $q$ und $r$ nicht statistisch voneinander abh&auml;ngen, gilt f&uuml;r die WDF der Summe:
 
:$$f_s(s) = f_q(q) \star f_r(r).$$
 
:$$f_s(s) = f_q(q) \star f_r(r).$$
  
:Die Addition <i>x</i> = <i>s</i> + 1 f&uuml;hrt zu einer Verschiebung der Dreieck&ndash;WDF um 1 nach rechts. F&uuml;r die gesuchte Wahrscheinlichkeit (im folgenden Bild gr&uuml;n hinterlegt) gilt deshalb: <u>Pr(<i>x</i> < 0) = 0.125</u>.
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Die Addition$x = s+1$ f&uuml;hrt zu einer Verschiebung der Dreieck&ndash;WDF um $1$ nach rechts. F&uuml;r die gesuchte Wahrscheinlichkeit (im folgenden Bild gr&uuml;n hinterlegt) gilt deshalb: ${\rm Pr}(x < 0)\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.125}$.
[[File:P_ID414__Sto_A_4_8_e.png|midle|]]
 
  
:<b>6.</b>&nbsp;&nbsp;Analog zur Musterl&ouml;sung für die Teilaufgabe e) gilt mit <i>t</i> = 3<i>&upsilon;</i>:
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'''(6)'''&nbsp; Analog zur Musterl&ouml;sung für die Teilaufgabe (5) gilt mit $t = 3v$:
 
:$$f_y(y) = f_u(u) \star f_t(t).$$
 
:$$f_y(y) = f_u(u) \star f_t(t).$$
  
:Die Faltung zwischen zwei unterschiedlich breiten Rechteckfunktionen ergibt ein Trapez. F&uuml;r die gesuchte Wahrscheinlichkeit erhält man <u>Pr(<i>y</i> > 3) = 1/6</u>.  Diese ist im nachfolgenden Bild gr&uuml;n hinterlegt.
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Die Faltung zwischen zwei unterschiedlich breiten Rechteckfunktionen ergibt ein Trapez. F&uuml;r die gesuchte Wahrscheinlichkeit erhält man ${\rm Pr}(y>3) =1/6\hspace{0.15cm}\underline{ \approx 0.167}$.  Diese Wahrscheinlichkeit ist im folgenden Bild gr&uuml;n hinterlegt.
[[File: P_ID415__Sto_A_4_8_f.png|midle|]]
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Revision as of 16:52, 22 March 2017

Rautenförmige 2D-WDF

Wir betrachten eine 2D–Zufallsgröße $(x, y)$, deren Komponenten sich jeweils als Linearkombinationen zweier Zufallsgrößen $u$ und $v$ ergeben:

$$x=2u-2v+1,$$
$$y=u+3v.$$

Weiter ist zu beachten:

  • Die zwei statistisch unabhängigen Zufallsgrößen $u$ und $v$ sind jeweils gleichverteilt zwischen $0$ und $1$.
  • In der Abbildung sehen Sie die 2D–WDF. Innerhalb des blau eingezeichneten Parallelogramms gilt:   $f_{xy}(x, y) = H = {\rm const.}.$
  • Außerhalb des Parallelogramms sind keine Werte möglich:   $f_{xy}(x, y) = 0$.


Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Linearkombinationen von Zufallsgrößen.
  • Bezug genommen wird auch auf die Seite Korrelationsgerade.
  • Gehen Sie - wenn möglich - von den zwei angegebenen Gleichungen aus und nutzen Sie die Informationen der obigen Skizze vorwiegend nur zur Kontrolle Ihrer Ergebnisse.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.


Fragebogen

1

Wie groß ist die Höhe $H$ der 2D–WDF innerhalb des Parallelogramms?

$H \ =$

2

Welche Werte von $u$ und $v$ liegen dem Eckpunkt $(-1, 3)$ zugrunde?

$u \ =$

$v \ =$

3

Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten $\rho_{xy}$.

$\rho_{xy}\ =$

4

Wie lautet die Korrelationsgerade $y=K(x)$? Bei welchem Punkt $y_0$ schneidet diese die $y$-Achse?

$y_0\ =$

5

Berechnen Sie die Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktion $f_x(x)$. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsgröße $x$ negativ ist.

${\rm Pr}(x < 0)\ =$

6

Berechnen Sie die Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktion $f_y(y)$. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsgröße $y >3$ ist?

${\rm Pr}(y > 3)\ =$


Musterlösung

(1)  Die Fläche des Parallelogramms kann aus zwei gleich großen Dreiecken zusammengesetzt werden. Die Fläche des Dreiecks $(1,0)(1,4)-1,3)$ ergibt 0.5 · 4 · 2 = 4. Die Gesamtfläche ist doppelt so groß:   $F = 8$. Da das WDF-Volumen stets $1$ ist, gilt $H= 1/F\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.125}$.

(2)  Der minimale Wert von $x$ ergibt sich für $\underline{ u=0}$ und $\underline{ v=1}$. Daraus folgen aus obigen Gleichungen die Ergebnisse $x= -1$ und $y= +3$.

(3)  Die im Theorieteil angegebene Gleichung gilt allgemein, d. h. für jede beliebige WDF der beiden statistisch unabhängigen Größen $u$ und $v$, so lange diese gleiche Streuungen aufweisen $(\sigma_u = \sigma_v)$.

Mit $A = 2$, $B = -2$, $D = 1$ und $E = 3$ erhält man:

$$\rho_{xy } = \frac {\it A \cdot D + B \cdot E}{\sqrt{(\it A^{\rm 2}+\it B^{\rm 2})(\it D^{\rm 2}+\it E^{\rm 2})}} =\frac {2 \cdot 1 -2 \cdot 3}{\sqrt{(4 +4)(1+9)}} = \frac {-4}{\sqrt{80}} = \frac {-1}{\sqrt{5}}\hspace{0.15cm}\underline{ = -0.447}. $$

(4)  Die Korrelationsgerade lautet allgemein:

$$y=K(x)=\frac{\sigma_y}{\sigma_x}\cdot\rho_{xy}\cdot(x-m_x)+m_y.$$

Aus den linearen Mittelwerten $m_u = m_v = 0.5$ und den in der Aufgabenstellung angegebenen Gleichungen erhält man $m_x = 1$ und $m_y = 2$.

Die Varianzen von $u$ und $v$ betragen jeweils $\sigma_u^2 = \sigma_v^2 =1/12$. Daraus folgt:

$$\sigma_x^2 = 4 \cdot \sigma_u^2 + 4 \cdot \sigma_v^2 = 2/3,$$
$$\sigma_y^2 = \sigma_u^2 + 9\cdot \sigma_v^2 = 5/6.$$

Setzt man diese Werte in die Gleichung der Korrelationsgeraden ein, so ergibt sich:

$$y=K(x)=\frac{\sqrt{5/6}}{\sqrt{2/3}}\cdot (\frac{-1}{\sqrt{5}})\cdot(x-1)+2= - x/{2} + 2.5.$$

Daraus folgt der Wert $y_0\hspace{0.15cm}\underline{ = 2.5}$

(5)  Mit den Hilfsgrößen $q= 2u$, $r= -2v$ und $s= x-1$ gilt der Zusammenhang: $s= q+r$. Da $u$ und $v$ jeweils zwischen $0$ und $1$ gleichverteilt sind, besitzt $q$ eine Gleichverteilung im Bereich von $0$ bis $2$ und $r$ eine Gleichverteilung zwischen $-2$ und $0$.

Da zudem $q$ und $r$ nicht statistisch voneinander abhängen, gilt für die WDF der Summe:

$$f_s(s) = f_q(q) \star f_r(r).$$

Die Addition$x = s+1$ führt zu einer Verschiebung der Dreieck–WDF um $1$ nach rechts. Für die gesuchte Wahrscheinlichkeit (im folgenden Bild grün hinterlegt) gilt deshalb: ${\rm Pr}(x < 0)\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.125}$.

Dreieckförmige WDF

(6)  Analog zur Musterlösung für die Teilaufgabe (5) gilt mit $t = 3v$:

$$f_y(y) = f_u(u) \star f_t(t).$$

Die Faltung zwischen zwei unterschiedlich breiten Rechteckfunktionen ergibt ein Trapez. Für die gesuchte Wahrscheinlichkeit erhält man ${\rm Pr}(y>3) =1/6\hspace{0.15cm}\underline{ \approx 0.167}$. Diese Wahrscheinlichkeit ist im folgenden Bild grün hinterlegt.

Trapezförmige WDF