Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.3: Algebraic and Modulo Sum"
Line 64: | Line 64: | ||
===Musterlösung=== | ===Musterlösung=== | ||
{{ML-Kopf}} | {{ML-Kopf}} | ||
− | '''(1)''' Aus der Tabelle auf der Angabenseite ist ersichtlich, dass bei der Modulo-2-Summe die beiden Werte $0$ und $1$ mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftreten: | + | '''(1)''' Aus der Tabelle auf der Angabenseite ist ersichtlich, dass bei der Modulo-2-Summe die beiden Werte $0$ und $1$ mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftreten: |
:$${\rm Pr}(m_\nu = 0) = {\rm Pr}(m_\nu = 1)\hspace{0.15cm}\underline{=0.5}.$$ | :$${\rm Pr}(m_\nu = 0) = {\rm Pr}(m_\nu = 1)\hspace{0.15cm}\underline{=0.5}.$$ | ||
− | |||
− | |||
− | |||
+ | '''(2)''' Die Tabelle zeigt, dass bei jeder Vorbelegung ⇒ $( x_{\nu-1}, x_{\nu-2}) = (0,0), (0,1), (1,0), (1,1)$ die Werte $m_\nu = 0$ bzw. $m_\nu = 1$ gleichwahrscheinlich sind. | ||
+ | *Anders ausgedrückt: ${\rm Pr}(m_{\nu}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}m_{\nu-1}) = {\rm Pr}( m_{\nu}).$ | ||
+ | *Dies entspricht genau der Definition der „statistischen Unabhängigkeit” ⇒ <u>Antwort 1</u>. | ||
− | [[File:P_ID224__Sto_A_4_3_c.png|right|frame|2D-WDF von $x$ und $m$]] | + | |
+ | |||
+ | [[File:P_ID224__Sto_A_4_3_c.png|right|frame|2D-WDF von $x$ und $m$]] | ||
'''(3)''' Richtig sind <u>der zweite und der letzte Lösungsvorschlag</u>. | '''(3)''' Richtig sind <u>der zweite und der letzte Lösungsvorschlag</u>. | ||
− | *Die 2D–WDF besteht aus vier Diracfunktionen, jeweils mit dem Gewicht $1/4$. | + | *Die 2D–WDF besteht aus vier Diracfunktionen, jeweils mit dem Gewicht $1/4$. |
*Man erhält dieses Ergebnis beispielsweise durch Auswertung der Tabelle auf der Angabenseite. | *Man erhält dieses Ergebnis beispielsweise durch Auswertung der Tabelle auf der Angabenseite. | ||
− | *Da $f_{xm}(x_\nu, m_\nu)$ gleich dem Produkt $f_{x}(x_\nu) \cdot f_{m}(m_\nu)$ ist, sind die Größen $x_\nu$ und $m_\nu$ statistisch unabhängig. | + | *Da $f_{xm}(x_\nu, m_\nu)$ gleich dem Produkt $f_{x}(x_\nu) \cdot f_{m}(m_\nu)$ ist, sind die Größen $x_\nu$ und $m_\nu$ statistisch unabhängig. |
*Statistisch unabhängige Zufallsgrößen sind aber auch linear statistisch unabhängig, also mit Sicherheit unkorreliert. | *Statistisch unabhängige Zufallsgrößen sind aber auch linear statistisch unabhängig, also mit Sicherheit unkorreliert. | ||
− | '''(4)''' Innerhalb der Folge $\langle a_\nu \rangle$ der algebraischen Summe gibt es statistische Bindungen ⇒ <u>Antwort 2</u>. | + | |
− | *Man erkennt dies daran, dass die unbedingte Wahrscheinlichkeit $ {\rm Pr}( a_{\nu} = 0) =1/8$ ist, | + | '''(4)''' Innerhalb der Folge $\langle a_\nu \rangle$ der algebraischen Summe gibt es statistische Bindungen ⇒ <u>Antwort 2</u>. |
− | *während zum Beispiel ${\rm Pr}(a_{\nu} = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}a_{\nu-1} = 3) =0$ | + | *Man erkennt dies daran, dass die unbedingte Wahrscheinlichkeit $ {\rm Pr}( a_{\nu} = 0) =1/8$ ist, |
+ | *während zum Beispiel ${\rm Pr}(a_{\nu} = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}a_{\nu-1} = 3) =0$ gilt. | ||
+ | |||
− | [[File:P_ID225__Sto_A_4_3_e.png|right|frame|2D-WDF von $a$ und $m$]] | + | [[File:P_ID225__Sto_A_4_3_e.png|right|frame|2D-WDF von $a$ und $m$]] |
'''(5)''' Richtig sind <u>der erste und der letzte Lösungsvorschlag</u>: | '''(5)''' Richtig sind <u>der erste und der letzte Lösungsvorschlag</u>: | ||
− | *Wie bei der Teilaufgabe '''(3)''' gibt es wieder vier Diracfunktionen, diesmal aber nicht mit gleichen Impulsgewichten $1/4$. | + | *Wie bei der Teilaufgabe '''(3)''' gibt es wieder vier Diracfunktionen, diesmal aber nicht mit gleichen Impulsgewichten $1/4$. |
*Die zweidimensionale WDF lässt sich somit nicht als Produkt der zwei Randwahrscheinlichkeitsdichten schreiben. | *Die zweidimensionale WDF lässt sich somit nicht als Produkt der zwei Randwahrscheinlichkeitsdichten schreiben. | ||
− | *Das bedeutet aber, dass statistische Bindungen zwischen $a_\nu$ und $m_\nu$ bestehen müssen. | + | *Das bedeutet aber, dass statistische Bindungen zwischen $a_\nu$ und $m_\nu$ bestehen müssen. |
*Für den gemeinsamen Erwartungswert erhält man: | *Für den gemeinsamen Erwartungswert erhält man: | ||
:$${\rm E}\big[a\cdot m \big] = \rm \frac{1}{8}\cdot 0 \cdot 0 +\frac{3}{8}\cdot 2 \cdot 0 +\frac{3}{8}\cdot 1 \cdot 1 + \frac{1}{8}\cdot 3 \cdot 1 = \frac{3}{4}.$$ | :$${\rm E}\big[a\cdot m \big] = \rm \frac{1}{8}\cdot 0 \cdot 0 +\frac{3}{8}\cdot 2 \cdot 0 +\frac{3}{8}\cdot 1 \cdot 1 + \frac{1}{8}\cdot 3 \cdot 1 = \frac{3}{4}.$$ | ||
− | *Mit den linearen Mittelwerten ${\rm E}\big[a \big] = 1.5$ und ${\rm E}[m] = 0.5$ folgt damit für die Kovarianz: | + | *Mit den linearen Mittelwerten ${\rm E}\big[a \big] = 1.5$ und ${\rm E}[m] = 0.5$ folgt damit für die Kovarianz: |
:$$\mu_{am}= {\rm E}\big[ a\cdot m \big] - {\rm E}\big[ a \big]\cdot {\rm E} \big[ m \big] = \rm 0.75-1.5\cdot 0.5 = \rm 0.$$ | :$$\mu_{am}= {\rm E}\big[ a\cdot m \big] - {\rm E}\big[ a \big]\cdot {\rm E} \big[ m \big] = \rm 0.75-1.5\cdot 0.5 = \rm 0.$$ | ||
− | *Damit ist auch der Korrelationskoeffizient $\rho_{am}= 0$. Das heißt: Die vorhandenen Abhängigkeiten sind nichtlinear. | + | *Damit ist auch der Korrelationskoeffizient $\rho_{am}= 0$. Das heißt: Die vorhandenen Abhängigkeiten sind nichtlinear. |
− | *Die Größen $a_\nu$ und $m_\nu$ sind zwar statistisch abhängig, trotzdem aber unkorreliert. | + | *Die Größen $a_\nu$ und $m_\nu$ sind zwar statistisch abhängig, trotzdem aber unkorreliert. |
{{ML-Fuß}} | {{ML-Fuß}} | ||
Revision as of 14:42, 26 November 2019
Ein „getakteter” Zufallsgenerator liefert eine Folge $\langle x_\nu \rangle$ von binären Zufallszahlen.
- Es wird vorausgesetzt, dass die Binärzahlen $0$ und $1$ mit gleichen Wahrscheinlichkeiten auftreten und dass die einzelnen Zufallszahlen nicht voneinander abhängen.
- Die Zufallszahlen $ x_\nu \in \{0, 1\}$ werden in die erste Speicherstelle eines Schieberegisters eingetragen und mit jeden Takt um eine Stelle nach unten verschoben.
Aus den Inhalten des dreistelligen Schieberegisters werden zwei neue Zufallsfolgen $\langle a_\nu \rangle$ und $\langle m_\nu \rangle$ gebildet. Hierbei bezeichnet:
- $a_\nu$ die algebraische Summe:
- $$a_\nu=x_\nu+x_{\nu-1}+x_{\nu-2},$$
- $m_\nu$ die Modulo-2-Summe:
- $$m_\nu=x_\nu\oplus x_{\nu-1}\oplus x_{\nu-2}.$$
Dieser Sachverhalt ist in der nachfolgenden Tabelle nochmals dargestellt:
Hinweis: Die Aufgabe gehört zum Kapitel Zweidimensionale Zufallsgrößen.
Fragebogen
Musterlösung
- $${\rm Pr}(m_\nu = 0) = {\rm Pr}(m_\nu = 1)\hspace{0.15cm}\underline{=0.5}.$$
(2) Die Tabelle zeigt, dass bei jeder Vorbelegung ⇒ $( x_{\nu-1}, x_{\nu-2}) = (0,0), (0,1), (1,0), (1,1)$ die Werte $m_\nu = 0$ bzw. $m_\nu = 1$ gleichwahrscheinlich sind.
- Anders ausgedrückt: ${\rm Pr}(m_{\nu}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}m_{\nu-1}) = {\rm Pr}( m_{\nu}).$
- Dies entspricht genau der Definition der „statistischen Unabhängigkeit” ⇒ Antwort 1.
(3) Richtig sind der zweite und der letzte Lösungsvorschlag.
- Die 2D–WDF besteht aus vier Diracfunktionen, jeweils mit dem Gewicht $1/4$.
- Man erhält dieses Ergebnis beispielsweise durch Auswertung der Tabelle auf der Angabenseite.
- Da $f_{xm}(x_\nu, m_\nu)$ gleich dem Produkt $f_{x}(x_\nu) \cdot f_{m}(m_\nu)$ ist, sind die Größen $x_\nu$ und $m_\nu$ statistisch unabhängig.
- Statistisch unabhängige Zufallsgrößen sind aber auch linear statistisch unabhängig, also mit Sicherheit unkorreliert.
(4) Innerhalb der Folge $\langle a_\nu \rangle$ der algebraischen Summe gibt es statistische Bindungen ⇒ Antwort 2.
- Man erkennt dies daran, dass die unbedingte Wahrscheinlichkeit $ {\rm Pr}( a_{\nu} = 0) =1/8$ ist,
- während zum Beispiel ${\rm Pr}(a_{\nu} = 0\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}a_{\nu-1} = 3) =0$ gilt.
(5) Richtig sind der erste und der letzte Lösungsvorschlag:
- Wie bei der Teilaufgabe (3) gibt es wieder vier Diracfunktionen, diesmal aber nicht mit gleichen Impulsgewichten $1/4$.
- Die zweidimensionale WDF lässt sich somit nicht als Produkt der zwei Randwahrscheinlichkeitsdichten schreiben.
- Das bedeutet aber, dass statistische Bindungen zwischen $a_\nu$ und $m_\nu$ bestehen müssen.
- Für den gemeinsamen Erwartungswert erhält man:
- $${\rm E}\big[a\cdot m \big] = \rm \frac{1}{8}\cdot 0 \cdot 0 +\frac{3}{8}\cdot 2 \cdot 0 +\frac{3}{8}\cdot 1 \cdot 1 + \frac{1}{8}\cdot 3 \cdot 1 = \frac{3}{4}.$$
- Mit den linearen Mittelwerten ${\rm E}\big[a \big] = 1.5$ und ${\rm E}[m] = 0.5$ folgt damit für die Kovarianz:
- $$\mu_{am}= {\rm E}\big[ a\cdot m \big] - {\rm E}\big[ a \big]\cdot {\rm E} \big[ m \big] = \rm 0.75-1.5\cdot 0.5 = \rm 0.$$
- Damit ist auch der Korrelationskoeffizient $\rho_{am}= 0$. Das heißt: Die vorhandenen Abhängigkeiten sind nichtlinear.
- Die Größen $a_\nu$ und $m_\nu$ sind zwar statistisch abhängig, trotzdem aber unkorreliert.