Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 1.5Z: Probabilities of Default"

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{{quiz-Header|Buchseite=Stochastische Signaltheorie/Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit}}
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{{quiz-Header|Buchseite=Theory_of_Stochastic_Signals/Statistical_Dependence_and_Independence}}
  
[[File:P_ID87__Sto_Z_1_5.png|right|frame|Geräte–Funktionsschaltbild]]
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[[File:P_ID87__Sto_Z_1_5.png|right|frame|Functional circuit diagram of a device]]
  
  
Ein Geräteteil ist aus den Bauteilen  $B_1, \ B_2,\ \text{...} \ , B_n$  aufgebaut, wobei die jeweilige Funktionsfähigkeit unabhängig von allen anderen Bauteilen angenommen werden kann.
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A device part is composed of the components  $B_1, \ B_2,\ \text{...} \ , B_n$  where the respective functionality can be assumed to be independent of all other components.
*Gehen Sie davon aus, dass alle Bauteile mit gleicher Wahrscheinlichkeit  $p_{\rm A}$  ausfallen.  
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*Assume that all components default with equal probability  $p_{\rm A}$ .
*Das Teil  $T_1$  funktioniert nur dann, wenn alle  $n$  Bauteile funktionsfähig sind.
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*Part  $T_1$  functions only if all  $n$  components are functional.
  
  
Zur Erhöhung der Zuverlässigkeit werden wichtige Baugruppen häufig dupliziert. Das Gerät  $G$  kann somit mengentheoretisch wie folgt beschrieben werden:
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To increase reliability, important assemblies are often duplicated. The device  $G$  can thus be described in terms of set theory as follows:
 
:$$ G = T_1 \cup T_2.$$
 
:$$ G = T_1 \cup T_2.$$
  
Das heißt:   Das Gerät  $G$  ist bereits dann einsatzbereit, wenn zumindest eines der beiden baugleichen Teilgeräte  $(T_1$  oder  $T_2)$  funktionsfähig ist.
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This means:   Device  $G$  is already operational if at least one of the two identical subassemblies  $(T_1$  or  $T_2)$  is functional.
  
  
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''Hinweise:''
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Hints:
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Theory_of_Stochastic_Signals/Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit|Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit]].
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*The exercise belongs to the chapter  [[Theory_of_Stochastic_Signals/Statistical_Dependence_and_Independence|Statistical dependence and independence]].
 
   
 
   
*Eine Zusammenfassung der theoretischen Grundlagen mit Beispielen bringt das Lernvideo 
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*The topic of this chapter is illustrated with examples in the   (German language)  learning video
::[[Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit_(Lernvideo)|Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit]].
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:[[Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit_(Lernvideo)|Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit]]   $\Rightarrow$   "Statistical dependence and independence".
  
  
===Fragebogen===
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===Questions===
  
 
<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
{Die Ausfallwahrscheinlichkeit&nbsp; $p_{\rm G}$&nbsp; des Gesamtgeräts darf nicht größer sein als&nbsp; $0.04\%$. <br>Wie groß dürfen dann die Ausfallwahrscheinlichkeiten&nbsp; $p_{\rm T}$&nbsp; der zwei parallel vorhandenen identischen Geräteteile höchstens sein?
+
{The default probability&nbsp; $p_{\rm G}$&nbsp; of the total device must not be greater than&nbsp; $0.04\%$. <br>How large may then the default probabilities&nbsp; $p_{\rm T}$&nbsp; of the two identical device parts existing in parallel be at most?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
 
$p_\text{T, max} \ = \ $ { 2 3% } $ \ \%$
 
$p_\text{T, max} \ = \ $ { 2 3% } $ \ \%$
  
{Die Ausfallwahrscheinlichkeit aller Bauteile sei&nbsp; $\underline{p_{\rm A} = 0.1}$.&nbsp; Jedes Teilgerät bestehe aus&nbsp; $n = 3$&nbsp; Bauteilen. <br>Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit&nbsp; $p_{\rm T}$&nbsp; exakt, dass ein Teilgerät ausfällt.
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{Let the default probability of all components be&nbsp; $\underline{p_{\rm A} = 0.1}$.&nbsp; Let each subdevice consist of&nbsp; $n = 3$&nbsp; components. <br>Calculate the probability&nbsp; $p_{\rm T}$&nbsp; exactly that a subdevice defaults.
 
|type="{}"}
 
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$p_{\rm T} \ = \ $ { 27.1 3% } $ \ \%$
 
$p_{\rm T} \ = \ $ { 27.1 3% } $ \ \%$
  
{Welcher Wert ergibt sich für&nbsp; $\underline{p_{\rm A} = 0.01}$?&nbsp; In welcher Form kann man&nbsp; $p_{\rm T}$&nbsp; für kleine Werte von&nbsp; $p_{\rm A}$&nbsp; annähern?
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{What value is obtained for&nbsp; $\underline{p_{\rm A} = 0.01}$?&nbsp; In what form can you approximate&nbsp; $p_{\rm T}$&nbsp; for small values of&nbsp; $p_{\rm A}$&nbsp;?
 
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|type="{}"}
 
$p_{\rm T} \ = \ $ { 2.97 3% } $ \ \%$
 
$p_{\rm T} \ = \ $ { 2.97 3% } $ \ \%$
  
{Nun gelte für die Ausfallwahrscheinlichkeit aller Bauteile&nbsp; $p_{\rm A} = 0.4\%$.&nbsp; Wieviele Bauteile kann das Teilgerät höchstens enthalten, wenn&nbsp; $p_{\rm T} ≤ 2\%$&nbsp; gelten soll?
+
{Now apply&nbsp; $p_{\rm A} = 0.4\%$ for the default probability of all components. &nbsp; What is the maximum number of components the subdevice can contain&nbsp; $p_{\rm T} ≤ 2\%$&nbsp; is to hold?
 
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|type="{}"}
 
$n \ = \ $  { 5 3% }
 
$n \ = \ $  { 5 3% }
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</quiz>
 
</quiz>
  
===Musterlösung===
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===Solution===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
'''(1)'''&nbsp; Da die beiden Teilger&auml;te unabh&auml;ngig voneinander ausfallen, gilt mengentheoretisch:  
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'''(1)'''&nbsp; Since the two subdevices default independently, set-theoretically holds:  
 
:$$\rm Pr(\it G \rm \hspace{0.1cm}f\ddot{a}llt\hspace{0.1cm}aus) = Pr(\it T_{\rm 1}\rm \hspace{0.1cm} f\ddot{a}llt \hspace{0.1cm}aus) \cdot Pr(\it T_{\rm 2}\rm \hspace{0.1cm} f\ddot{a}llt \hspace{0.1cm}aus). $$
 
:$$\rm Pr(\it G \rm \hspace{0.1cm}f\ddot{a}llt\hspace{0.1cm}aus) = Pr(\it T_{\rm 1}\rm \hspace{0.1cm} f\ddot{a}llt \hspace{0.1cm}aus) \cdot Pr(\it T_{\rm 2}\rm \hspace{0.1cm} f\ddot{a}llt \hspace{0.1cm}aus). $$
*Da die Teilgeräte&nbsp; $T_1$&nbsp;  und&nbsp; $T_2$&nbsp; zudem baugleich sind, fallen sie mit der gleichen Wahrscheinlichkeit&nbsp; $p_{\rm T}$&nbsp; aus. Daraus folgt:
+
*Moreover, since subdevices&nbsp; $T_1$&nbsp;  and&nbsp; $T_2$&nbsp; are identical in construction, they default with the same probability&nbsp; $p_{\rm T}$&nbsp;. It follows that:
 
:$$p_{\rm G} = \it p_{\rm T}^{\rm 2} \hspace{0.5cm} \rm bzw. \hspace{0.5cm} \rm \it p_{\rm T,\hspace{0.1cm}max}= \sqrt{\it p_{\rm G}}  \le \rm\sqrt{0.0004} \hspace{0.15cm}\underline {= 2\%}.$$
 
:$$p_{\rm G} = \it p_{\rm T}^{\rm 2} \hspace{0.5cm} \rm bzw. \hspace{0.5cm} \rm \it p_{\rm T,\hspace{0.1cm}max}= \sqrt{\it p_{\rm G}}  \le \rm\sqrt{0.0004} \hspace{0.15cm}\underline {= 2\%}.$$
  
  
  
'''(2)'''&nbsp; Dieses Ergebnis ist einfacher &uuml;ber das Komplement&auml;rereignis zu bestimmen:  
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'''(2)'''&nbsp; This result is easier to determine using the complementary event:
:$$\rm Pr(\it T_{\rm 1}\hspace{0.1cm}\rm funktioniert) = \rm Pr(\it B_{\rm 1} \hspace{0.1cm}\rm funktioniert \cap \it B_{\rm 2} \hspace{0.1cm} \rm funktioniert \cap \it B_{\rm 3}\hspace{0.1cm} \rm funktioniert).$$
+
:$$\rm Pr(\it T_{\rm 1}\hspace{0.1cm}\rm functions) = \rm Pr(\it B_{\rm 1} \hspace{0.1cm}\rm functions \cap \it B_{\rm 2} \hspace{0.1cm} \rm functions \cap \it B_{\rm 3}\hspace{0.1cm} \rm functions).$$
 
:$$\Rightarrow 1- p_{\rm T}= (1-p_{\rm A})^{3} \hspace{0.3cm} \Rightarrow  \hspace{0.3cm}
 
:$$\Rightarrow 1- p_{\rm T}= (1-p_{\rm A})^{3} \hspace{0.3cm} \Rightarrow  \hspace{0.3cm}
 
1-p_{\rm T}=(0.9)^3= 0.729 \hspace{0.3cm} \Rightarrow  \hspace{0.3cm} p_{\rm T}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.271 = 27.1\%}.$$
 
1-p_{\rm T}=(0.9)^3= 0.729 \hspace{0.3cm} \Rightarrow  \hspace{0.3cm} p_{\rm T}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.271 = 27.1\%}.$$
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'''(3)'''&nbsp; Mit&nbsp; $p_{\rm A} = 0.01$&nbsp; erh&auml;lt man&nbsp; $p_{\rm T}\hspace{0.15cm}\underline {= 2.97\%}.$  
+
'''(3)'''&nbsp; With&nbsp; $p_{\rm A} = 0.01$&nbsp;, we obtain&nbsp; $p_{\rm T}\hspace{0.15cm}\underline {= 2.97\%}.$  
*Allgemein gilt die N&auml;herung:&nbsp; $p_{\rm T} \approx n \cdot p_{\rm A}\; (= 3\%)$.
+
*In general, the approximation is:&nbsp; $p_{\rm T} \approx n \cdot p_{\rm A}\; (= 3\%)$.
  
  
  
  
'''(4)'''&nbsp; Mit der N&auml;herung der letzten Teilaufgabe folgt direkt&nbsp; $\underline{n = 5}$.  
+
'''(4)'''&nbsp; With the approximation of the last subtaks&nbsp; $\underline{n = 5}$ follows directly.
*Bei gr&ouml;&szlig;erem&nbsp; $p_{\rm A}$&nbsp; m&uuml;sste man wie folgt vorgehen:
+
*For larger&nbsp; $p_{\rm A}$&nbsp;, one would have to proceed as follows:
 
:$$0.996^{\it n}\ge 0.98 \hspace{0.5cm} \rm\Rightarrow \hspace{0.5cm} \it n\le\rm\frac{log(0.98)}{log(0.996)} = 5.0406\hspace{0.15cm}\underline { \approx 5}.$$
 
:$$0.996^{\it n}\ge 0.98 \hspace{0.5cm} \rm\Rightarrow \hspace{0.5cm} \it n\le\rm\frac{log(0.98)}{log(0.996)} = 5.0406\hspace{0.15cm}\underline { \approx 5}.$$
 
{{ML-Fuß}}
 
{{ML-Fuß}}

Revision as of 23:03, 28 November 2021

Functional circuit diagram of a device


A device part is composed of the components  $B_1, \ B_2,\ \text{...} \ , B_n$  where the respective functionality can be assumed to be independent of all other components.

  • Assume that all components default with equal probability  $p_{\rm A}$ .
  • Part  $T_1$  functions only if all  $n$  components are functional.


To increase reliability, important assemblies are often duplicated. The device  $G$  can thus be described in terms of set theory as follows:

$$ G = T_1 \cup T_2.$$

This means:   Device  $G$  is already operational if at least one of the two identical subassemblies  $(T_1$  or  $T_2)$  is functional.




Hints:

  • The topic of this chapter is illustrated with examples in the  (German language)  learning video
Statistische Abhängigkeit und Unabhängigkeit   $\Rightarrow$   "Statistical dependence and independence".


Questions

1

The default probability  $p_{\rm G}$  of the total device must not be greater than  $0.04\%$.
How large may then the default probabilities  $p_{\rm T}$  of the two identical device parts existing in parallel be at most?

$p_\text{T, max} \ = \ $

$ \ \%$

2

Let the default probability of all components be  $\underline{p_{\rm A} = 0.1}$.  Let each subdevice consist of  $n = 3$  components.
Calculate the probability  $p_{\rm T}$  exactly that a subdevice defaults.

$p_{\rm T} \ = \ $

$ \ \%$

3

What value is obtained for  $\underline{p_{\rm A} = 0.01}$?  In what form can you approximate  $p_{\rm T}$  for small values of  $p_{\rm A}$ ?

$p_{\rm T} \ = \ $

$ \ \%$

4

Now apply  $p_{\rm A} = 0.4\%$ for the default probability of all components.   What is the maximum number of components the subdevice can contain  $p_{\rm T} ≤ 2\%$  is to hold?

$n \ = \ $


Solution

(1)  Since the two subdevices default independently, set-theoretically holds:

$$\rm Pr(\it G \rm \hspace{0.1cm}f\ddot{a}llt\hspace{0.1cm}aus) = Pr(\it T_{\rm 1}\rm \hspace{0.1cm} f\ddot{a}llt \hspace{0.1cm}aus) \cdot Pr(\it T_{\rm 2}\rm \hspace{0.1cm} f\ddot{a}llt \hspace{0.1cm}aus). $$
  • Moreover, since subdevices  $T_1$  and  $T_2$  are identical in construction, they default with the same probability  $p_{\rm T}$ . It follows that:
$$p_{\rm G} = \it p_{\rm T}^{\rm 2} \hspace{0.5cm} \rm bzw. \hspace{0.5cm} \rm \it p_{\rm T,\hspace{0.1cm}max}= \sqrt{\it p_{\rm G}} \le \rm\sqrt{0.0004} \hspace{0.15cm}\underline {= 2\%}.$$


(2)  This result is easier to determine using the complementary event:

$$\rm Pr(\it T_{\rm 1}\hspace{0.1cm}\rm functions) = \rm Pr(\it B_{\rm 1} \hspace{0.1cm}\rm functions \cap \it B_{\rm 2} \hspace{0.1cm} \rm functions \cap \it B_{\rm 3}\hspace{0.1cm} \rm functions).$$
$$\Rightarrow 1- p_{\rm T}= (1-p_{\rm A})^{3} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} 1-p_{\rm T}=(0.9)^3= 0.729 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm T}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.271 = 27.1\%}.$$


(3)  With  $p_{\rm A} = 0.01$ , we obtain  $p_{\rm T}\hspace{0.15cm}\underline {= 2.97\%}.$

  • In general, the approximation is:  $p_{\rm T} \approx n \cdot p_{\rm A}\; (= 3\%)$.



(4)  With the approximation of the last subtaks  $\underline{n = 5}$ follows directly.

  • For larger  $p_{\rm A}$ , one would have to proceed as follows:
$$0.996^{\it n}\ge 0.98 \hspace{0.5cm} \rm\Rightarrow \hspace{0.5cm} \it n\le\rm\frac{log(0.98)}{log(0.996)} = 5.0406\hspace{0.15cm}\underline { \approx 5}.$$