Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.6: Coordinate Rotation"

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:Wir betrachten in der Aufgabe eine zweidimensionale Gau&szlig;sche Zufallsgr&ouml;&szlig;e (<i>x</i>, <i>y</i>) mit statistisch unabh&auml;ngigen Komponenten.  Die Streuungen sind <i>&sigma;<sub>x</sub></i> = 1 und <i>&sigma;<sub>y</sub></i> = 2.
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Wir betrachten in der Aufgabe eine zweidimensionale Gau&szlig;sche Zufallsgr&ouml;&szlig;e $(x, y)$ mit statistisch unabh&auml;ngigen Komponenten.  Die Streuungen der beiden Komponenten seien  $\sigma_x = 1$ und $\sigma_y = 2$.
  
:Berechnet werden soll die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die zweidimensionale Zufallsgr&ouml;&szlig;e (<i>x</i>, <i>y</i>) innerhalb des gr&uuml;n schraffiert eingezeichneten Bereichs liegt:
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Berechnet werden soll die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die zweidimensionale Zufallsgr&ouml;&szlig;e $(x, y)$ innerhalb des gr&uuml;n schraffiert eingezeichneten Bereichs liegt:
 
:$$-C \le x + y \le C.$$
 
:$$-C \le x + y \le C.$$
  
:Führen Sie zur L&ouml;sung eine Koordinatentransformation durch:
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Führen Sie zur L&ouml;sung eine Koordinatentransformation durch:
 
:$$\xi = \hspace{0.4cm} x +y,$$
 
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:$$\eta= -x +y .$$
 
:$$\eta= -x +y .$$
  
:Dies entspricht einer Drehung des Koordinatensystems um 45&deg;. Aus <i>x</i> + <i>y</i> = &plusmn;<i>C</i> folgt damit <i>&xi;</i> = &plusmn;<i>C</i>. Die beiden zweidimensionalen Dichtefunktionen lauten dann:
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Dies entspricht einer Drehung des Koordinatensystems um $45^\circ$. Aus $x+y= \pm C$ folgt damit $\xi\pm C$. Die beiden zweidimensionalen Dichtefunktionen lauten dann:
:$$f_{xy} (x,y) = \frac{1}{4 \pi} \cdot \exp \left [ - ( x^2 /2 + y^2 /8) \right ] ,$$
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:$$f_{xy} (x,y) = \frac{1}{4 \pi} \cdot \exp \left [ - ( x^2\hspace {-0.1cm} /2 + y^2\hspace {-0.1cm} /8) \right ] ,$$
:$$f_{\xi\eta} (\xi, \eta) = \frac{1}{2 \pi \cdot \sigma_x \cdot \sigma_y \cdot \sqrt{1 - \rho_{\xi\eta}^2}} \cdot \exp \left [ - \frac{1}{2(1 - \rho_{\xi\eta}^2)} \cdot ( \frac {\xi^2}{\sigma_\xi^2} +  \frac {\eta^2}{\sigma_\eta^2 }- 2 \rho_{\xi\eta}\cdot \frac {\xi \cdot \eta}{\sigma_\xi \cdot \sigma_\eta}) \right ] .$$
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:$$f_{\xi\eta} (\xi, \eta) = \frac{1}{2 \pi \cdot \sigma_\xi \cdot \sigma_\eta \cdot \sqrt{1 - \rho_{\xi\eta}^2}} \cdot \exp \left [ - \frac{1}{2 \cdot (1 - \rho_{\xi\eta}^2)} \cdot ( \frac {\xi^2}{\sigma_\xi^2} +  \frac {\eta^2}{\sigma_\eta^2 }- 2 \rho_{\xi\eta}\cdot \frac {\xi \cdot \eta}{\sigma_\xi \cdot \sigma_\eta}) \right ] .$$
  
:<b>Hinweis:</b> Diese Aufgabe bezieht sich auf den Lehrstoff von Kapitel 4.2. Gegeben sind die Näherungen Q(2.3) &asymp; 0.01 und Q(2.6) &asymp; 0.005 für das komplementäre Gaußsche Fehlerintegral.
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''Hinweise:''
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Zweidimensionale_Gaußsche_Zufallsgrößen|Zweidimensionale Gaußsche Zufallsgrößen]].
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*Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite [[Stochastische_Signaltheorie/Zweidimensionale_Gaußsche_Zufallsgrößen#Drehung_des_Koordinatensystems|Drehung des Koordinatensystems]].
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*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.
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*Gegeben sind die Näherungen ${\rm Q}(2.3) \approx 0.01$ und ${\rm Q}(2.6) \approx 0.005$ für das komplementäre Gaußsche Fehlerintegral.
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*Nachfolgend gibt es Hyperlinks zu zwei Lernvideos, die diese Thematik behandeln:
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:[[Gaußsche Zufallsgrößen ohne statistische Bindungen]]
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:[[Gaußsche Zufallsgrößen mit statistischen Bindungen]]
  
:Nachfolgend gibt es Hyperlinks zu zwei Lernvideos, die diese Thematik behandeln:<br>
 
  
  
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<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
{Ermitteln Sie durch Koeffizientenvergleich das Verh&auml;ltnis der beiden Streuungen der neuen Zufallsgr&ouml;&szlig;e (<i>&xi;</i>, <i>&eta;</i>).  
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{Ermitteln Sie durch Koeffizientenvergleich das Verh&auml;ltnis der beiden Streuungen der neuen Zufallsgr&ouml;&szlig;e $(\xi, \eta)$.  
 
|type="{}"}
 
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$\sigma_\xi/\sigma_\eta$ = { 1 3% }
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$\sigma_\xi/\sigma_\eta \ = $ { 1 3% }
  
  
{Berechnen Sie die Streuung <i>&sigma;<sub>&xi;</sub></i> und den Korrelationskoeffizienten <i>&rho;<sub>&xi;&eta;</sub></i> zwischen den neuen Zufallsgrößen <i>&xi;</i> und <i>&eta;</i>.
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{Berechnen Sie die Streuung $\sigma_\xi$ und den Korrelationskoeffizienten $\rho_{\xi\eta}$ zwischen den neuen Zufallsgrößen $\xi$ und $\eta$.
 
|type="{}"}
 
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$\sigma_\xi$ = { 2.236 3% }
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$\sigma_\xi \ = $ { 2.236 3% }
$\rho_\text{$\xi\eta$}$ = { 0.6 3% }
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$\rho_{\xi\eta} \ = $ { 0.6 3% }
  
  
{Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, das |<i>x</i> + <i>y</i>| &#8804; <i>C</i> gilt. Wie gro&szlig; muss man <i>C</i> w&auml;hlen, damit 99% aller Gr&ouml;&szlig;en im schraffierten Bereich liegen?
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{Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass $ |x+y| \le C$ gilt. Wie gro&szlig; ist $C$ zu w&auml;hlen, damit $99\%$ aller Gr&ouml;&szlig;en im schraffierten Bereich liegen?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$C$ = { 5.814 3% }
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$C_{99\%} \ = $ { 5.814 3% }
  
  

Revision as of 16:05, 20 March 2017

Koordinatendrehung einer 2D-WDF

Wir betrachten in der Aufgabe eine zweidimensionale Gaußsche Zufallsgröße $(x, y)$ mit statistisch unabhängigen Komponenten. Die Streuungen der beiden Komponenten seien $\sigma_x = 1$ und $\sigma_y = 2$.

Berechnet werden soll die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die zweidimensionale Zufallsgröße $(x, y)$ innerhalb des grün schraffiert eingezeichneten Bereichs liegt:

$$-C \le x + y \le C.$$

Führen Sie zur Lösung eine Koordinatentransformation durch:

$$\xi = \hspace{0.4cm} x +y,$$
$$\eta= -x +y .$$

Dies entspricht einer Drehung des Koordinatensystems um $45^\circ$. Aus $x+y= \pm C$ folgt damit $\xi\pm C$. Die beiden zweidimensionalen Dichtefunktionen lauten dann:

$$f_{xy} (x,y) = \frac{1}{4 \pi} \cdot \exp \left [ - ( x^2\hspace {-0.1cm} /2 + y^2\hspace {-0.1cm} /8) \right ] ,$$
$$f_{\xi\eta} (\xi, \eta) = \frac{1}{2 \pi \cdot \sigma_\xi \cdot \sigma_\eta \cdot \sqrt{1 - \rho_{\xi\eta}^2}} \cdot \exp \left [ - \frac{1}{2 \cdot (1 - \rho_{\xi\eta}^2)} \cdot ( \frac {\xi^2}{\sigma_\xi^2} + \frac {\eta^2}{\sigma_\eta^2 }- 2 \rho_{\xi\eta}\cdot \frac {\xi \cdot \eta}{\sigma_\xi \cdot \sigma_\eta}) \right ] .$$

Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Zweidimensionale Gaußsche Zufallsgrößen.
  • Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite Drehung des Koordinatensystems.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
  • Gegeben sind die Näherungen ${\rm Q}(2.3) \approx 0.01$ und ${\rm Q}(2.6) \approx 0.005$ für das komplementäre Gaußsche Fehlerintegral.
  • Nachfolgend gibt es Hyperlinks zu zwei Lernvideos, die diese Thematik behandeln:
Gaußsche Zufallsgrößen ohne statistische Bindungen
Gaußsche Zufallsgrößen mit statistischen Bindungen


Fragebogen

1

Ermitteln Sie durch Koeffizientenvergleich das Verhältnis der beiden Streuungen der neuen Zufallsgröße $(\xi, \eta)$.

$\sigma_\xi/\sigma_\eta \ = $

2

Berechnen Sie die Streuung $\sigma_\xi$ und den Korrelationskoeffizienten $\rho_{\xi\eta}$ zwischen den neuen Zufallsgrößen $\xi$ und $\eta$.

$\sigma_\xi \ = $

$\rho_{\xi\eta} \ = $

3

Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass $ |x+y| \le C$ gilt. Wie groß ist $C$ zu wählen, damit $99\%$ aller Größen im schraffierten Bereich liegen?

$C_{99\%} \ = $


Musterlösung

1.  Aus ξ = x + y und η = –x + y folgt direkt:
$$x = \frac{1}{2} ( \xi - \eta ) ,\hspace{1cm}y = \frac{1}{2} ( \xi +\eta ) .$$
Setzt man diese Werte für den negativen Exponenten ein, so erhält man:
$$\frac{x^2}{2} + \frac{y^2}{8} = \frac{1}{8} ( \xi - \eta )^2 + \frac{1}{32} ( \xi + \eta )^2.$$
Ausmultipliziert ergibt dies:
$$\frac{5}{32} \cdot \xi^2 + \frac{5}{32} \cdot \eta^2 - \frac{3}{16} \cdot \xi \cdot \eta .$$
Da die Koeffizienten bei ξ2 und η2 gleich sind, gilt σξ = ση. Der gesuchte Quotient ist somit 1.
2.  Durch Koeffizientenvergleich erhält man für σξ = ση das Gleichungssystem:
$$2 \cdot \sigma_\xi^2 \cdot (1 - \rho_{\xi\eta}^2)= \frac{32}{5},\hspace{0.5cm} \frac{\sigma_\xi^2 \cdot (1 - \rho_{\xi\eta}^2)}{\rho_{\xi\eta}}= \frac{16}{3}.$$
Setzt man die erste Gleichung in die zweite ein, so ergibt sich ρξη = 0.6 und σξ = 5½ ≈ 2.236.
3.  Nach Koordinatentransformation kann man für diese Wahrscheinlichkeit schreiben:
$${\rm Pr} ( | x + y | \le C ) = {\rm Pr} ( | \xi | \le C ) = 1 - 2 \cdot {\rm Pr} ( \xi >C ).$$
Mit dem komplementären Gaußschen Fehlerintegral folgt daraus weiter:
$${\rm Pr} ( | x + y | \le C ) = 1 - 2 \cdot {\rm Q} ( \frac{C}{\sigma_\xi}) = 0.99 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Q} ( \frac{C}{\sigma_\xi}) = 0.005.$$
Mit dem angegebenen Wert Q(2.6) ≈ 0.005 erhält man somit das Ergebnis: C ≈ 2.6 · σξ = 5.814.