Aufgaben:Aufgabe 2.5: „Binomial” oder „Poisson”?: Unterschied zwischen den Versionen
Zeile 39: | Zeile 39: | ||
{Die Werte der Poissonverteilung sind nicht auf den Bereich $0$, ... ,$5$ begrenzt. Wie groß sind die Wahrscheinlichkeiten, dass die poissonverteilte Größe gleich $6$ ist bzw. größer als $6$ ist? | {Die Werte der Poissonverteilung sind nicht auf den Bereich $0$, ... ,$5$ begrenzt. Wie groß sind die Wahrscheinlichkeiten, dass die poissonverteilte Größe gleich $6$ ist bzw. größer als $6$ ist? | ||
|type="{}"} | |type="{}"} | ||
− | ${\rm Pr}(z_{Poisson} = 6) \ =$ { 0.012 3% } | + | ${\rm Pr}(z_{\rm Poisson} = 6) \ =$ { 0.012 3% } |
− | ${\rm Pr}(z_{Poisson} > 6) \ =$ { 0.004 3% } | + | ${\rm Pr}(z_{\rm Poisson} > 6) \ =$ { 0.004 3% } |
Zeile 62: | Zeile 62: | ||
'''(2)''' Bei der Poissonverteilung ist zudem der Mittelwert gleich der Rate. Deshalb muss $\underline{\lambda = 2}$ gelten. | '''(2)''' Bei der Poissonverteilung ist zudem der Mittelwert gleich der Rate. Deshalb muss $\underline{\lambda = 2}$ gelten. | ||
− | '''(3)''' Die entsprechende Wahrscheinlichkeit lautet: | + | '''(3)''' Die entsprechende Wahrscheinlichkeit lautet mit $(z_{\rm Poisson} = z_1)$: |
− | $$\rm Pr(z_1 = 6)=\frac{2^6}{6!}\cdot e^{-2}\hspace{0.15cm} \underline{ | + | $${\rm Pr}(z_1 = 6)=\frac{2^6}{6!}\cdot e^{-2}\hspace{0.15cm} \underline{\approx 0.012}$$ |
− | + | $${\rm Pr}(z_1 > 6)=1 -{\rm Pr}(0) -{\rm Pr}(1) - ... - {\rm Pr}(6)\hspace{0.15cm} \underline{\approx 0.004}$$ | |
− | |||
'''(4)''' Für die Varianz der Binomialverteilung gilt: | '''(4)''' Für die Varianz der Binomialverteilung gilt: | ||
− | $$\sigma^{ | + | $$\sigma^{2}= I\cdot p\cdot (1- p)= m_{\rm 1}\cdot ( 1- p).$$ |
− | + | Die charakteristische Wahrscheinlichkeit der Binomialverteilung ergibt sich damit aus der Varianz $\sigma^2 = 1.095$ und dem Mittelwert $m_1 = 2$ entsprechend der Gleichung: | |
$$ 1- p = \frac{\sigma^{2}}{m_1}= \frac{1.2}{2} = 0.6\hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} p \hspace{0.15cm} \underline{= 0.4}.$$ | $$ 1- p = \frac{\sigma^{2}}{m_1}= \frac{1.2}{2} = 0.6\hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} p \hspace{0.15cm} \underline{= 0.4}.$$ | ||
− | '''(5)''' Aus dem Mittelwert | + | '''(5)''' Aus dem Mittelwert $m_1 = 2$ folgt weiterhin $\underline{I= 5}.$ Die Wahrscheinlichkeit für den Wert „0” müsste mit diesen Parametern wie folgt lauten: |
− | $$\rm Pr(z_2 = 0)=\left({5 \atop {0}}\right)\cdot | + | $${\rm Pr}(z_2 = 0)=\left({5 \atop {0}}\right)\cdot p^{\rm 0}\cdot (1 - p)^{\rm 5-0}=0.6^5=0.078.$$ |
− | + | Das bedeutet: <u>Das Ergebnis ist richtig</u>. | |
{{ML-Fuß}} | {{ML-Fuß}} | ||
Version vom 5. März 2017, 15:34 Uhr
Betrachtet werden zwei diskrete Zufallsgrößen $z_1$ und $z_2$, die alle ganzzahligen Werte zwischen $0$ und $5$ (einschließlich dieser Grenzen) annehmen können. Die Wahrscheinlichkeiten dieser Zufallsgrößen sind in nebenstehender Tabelle angegeben. Eine der beiden Zufallsgrößen ist allerdings nicht auf den angegebenen Wertebereich begrenzt.
Weiterhin ist bekannt, dass
- eine der Größen binomialverteilt ist, und
- die andere eine Poissonverteilung beschreibt.
Nicht bekannt ist allerdings, welche der beiden Zufallsgrößen $z_1$ und $z_2$ binomialverteilt und welche poissonverteilt ist.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Poissonverteilung.
- Bezug genommen wird aber auch auf das vorherige Kapitel Binomialverteilung.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Fragebogen
Musterlösung
(2) Bei der Poissonverteilung ist zudem der Mittelwert gleich der Rate. Deshalb muss $\underline{\lambda = 2}$ gelten.
(3) Die entsprechende Wahrscheinlichkeit lautet mit $(z_{\rm Poisson} = z_1)$: $${\rm Pr}(z_1 = 6)=\frac{2^6}{6!}\cdot e^{-2}\hspace{0.15cm} \underline{\approx 0.012}$$ $${\rm Pr}(z_1 > 6)=1 -{\rm Pr}(0) -{\rm Pr}(1) - ... - {\rm Pr}(6)\hspace{0.15cm} \underline{\approx 0.004}$$
(4) Für die Varianz der Binomialverteilung gilt: $$\sigma^{2}= I\cdot p\cdot (1- p)= m_{\rm 1}\cdot ( 1- p).$$
Die charakteristische Wahrscheinlichkeit der Binomialverteilung ergibt sich damit aus der Varianz $\sigma^2 = 1.095$ und dem Mittelwert $m_1 = 2$ entsprechend der Gleichung: $$ 1- p = \frac{\sigma^{2}}{m_1}= \frac{1.2}{2} = 0.6\hspace{0.3cm}\Rightarrow \hspace{0.3cm} p \hspace{0.15cm} \underline{= 0.4}.$$
(5) Aus dem Mittelwert $m_1 = 2$ folgt weiterhin $\underline{I= 5}.$ Die Wahrscheinlichkeit für den Wert „0” müsste mit diesen Parametern wie folgt lauten: $${\rm Pr}(z_2 = 0)=\left({5 \atop {0}}\right)\cdot p^{\rm 0}\cdot (1 - p)^{\rm 5-0}=0.6^5=0.078.$$
Das bedeutet: Das Ergebnis ist richtig.