Aufgaben:Aufgabe 2.5: „Binomial” oder „Poisson”?: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 13. November 2019, 15:22 Uhr
Betrachtet werden zwei diskrete Zufallsgrößen $z_1$ und $z_2$, die (mindestens) 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 Größen $(z_1$ oder $z_2)$ binomialverteilt und welche poissonverteilt ist.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Poissonverteilung.
- Bezug genommen wird aber auch auf das vorherige Kapitel Binomialverteilung.
- Zur Kontrolle Ihrer Ergebnisse können Sie das interaktive Applet Binomial– und Poissonverteilung benutzen.
Fragebogen
Musterlösung
- Bei der Poissonverteilung sind Mittelwert $m_1$ und Varianz $\sigma^2$ gleich.
- Die Zufallsgröße $z_1$ erfüllt diese Bedingung im Gegensatz zur Zufallsgröße $z_2$.
(2) Bei der Poissonverteilung ist zudem der Mittelwert gleich der Rate. Deshalb muss $\underline{\lambda = 2}$ gelten.
(3) Die entsprechende Wahrscheinlichkeit lautet mit $(z_{\rm Poisson} = z_1)$:
- $${\rm Pr}(z_1 = 6)=\frac{2^6}{6!}\cdot e^{-2}\hspace{0.15cm} \underline{\approx 0.012}$$
- $${\rm Pr}(z_1 > 6)=1 -{\rm Pr}(0) -{\rm Pr}(1) - \ \text{...} \ - {\rm Pr}(6)\hspace{0.15cm} \underline{\approx 0.004}.$$
(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 aus der Varianz $\sigma^2 = 1.095$ und dem Mittelwert $m_1 = 2$ gemäß 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.