Aufgaben:Aufgabe 4.8: Rautenförmige 2D-WDF: Unterschied zwischen den Versionen
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− | Wir betrachten eine 2D–Zufallsgröße $(x, y)$, deren Komponenten sich jeweils als Linearkombinationen zweier Zufallsgrößen $u$ und $v$ ergeben: | + | Wir betrachten eine 2D–Zufallsgröße $(x,\hspace{0.08cm} y)$, deren Komponenten sich jeweils als Linearkombinationen zweier Zufallsgrößen $u$ und $v$ ergeben: |
:$$x=2u-2v+1,$$ | :$$x=2u-2v+1,$$ | ||
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− | *Die zwei statistisch unabhängigen Zufallsgrößen $u$ und $v$ sind jeweils gleichverteilt zwischen $0$ und $1$. | + | *Die zwei statistisch unabhängigen Zufallsgrößen $u$ und $v$ sind jeweils gleichverteilt zwischen $0$ und $1$. |
− | *In der Abbildung sehen Sie die 2D–WDF. Innerhalb des blau eingezeichneten Parallelogramms gilt: | + | *In der Abbildung sehen Sie die 2D–WDF. Innerhalb des blau eingezeichneten Parallelogramms gilt: |
− | :$$f_{xy}(x, y) = H = {\rm const.}$$ | + | :$$f_{xy}(x,\hspace{0.08cm} y) = H = {\rm const.}$$ |
*Außerhalb des Parallelogramms sind keine Werte möglich: $f_{xy}(x, y) = 0$. | *Außerhalb des Parallelogramms sind keine Werte möglich: $f_{xy}(x, y) = 0$. | ||
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− | *Gehen Sie - wenn möglich - von den angegebenen Gleichungen aus. Nutzen Sie die Informationen der obigen Skizze vorwiegend nur zur Kontrolle Ihrer Ergebnisse. | + | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Linearkombinationen_von_Zufallsgrößen|Linearkombinationen von Zufallsgrößen]]. |
+ | *Bezug genommen wird auch auf die Seite [[Stochastische_Signaltheorie/Zweidimensionale_Zufallsgrößen#Regressionsgerade|Regressionsgerade]]. | ||
+ | *Wir verweisen hier auch auf das interaktive Applet [[Applets:Korrelationskoeffizient_%26_Regressionsgerade|Korrelationskoeffizient und Regressionsgerade]]. | ||
+ | *Gehen Sie - wenn möglich - von den angegebenen Gleichungen aus. Nutzen Sie die Informationen der obigen Skizze vorwiegend nur zur Kontrolle Ihrer Ergebnisse. | ||
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− | {Wie groß ist die Höhe $H$ der 2D–WDF innerhalb des Parallelogramms? | + | {Wie groß ist die Höhe $H$ der 2D–WDF innerhalb des Parallelogramms? |
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− | {Berechnen Sie die Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktion $f_x(x)$. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsgröße $x$ negativ ist? | + | {Berechnen Sie die Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktion $f_x(x)$. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsgröße $x$ negativ ist? |
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${\rm Pr}(x < 0)\ = \ $ { 0.125 3% } | ${\rm Pr}(x < 0)\ = \ $ { 0.125 3% } | ||
− | {Berechnen Sie die Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktion $f_y(y)$. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsgröße $y >3$ ist? | + | {Berechnen Sie die Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktion $f_y(y)$. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsgröße $y >3$ ist? |
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${\rm Pr}(y > 3)\ = \ $ { 0.167 3% } | ${\rm Pr}(y > 3)\ = \ $ { 0.167 3% } | ||
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− | '''(1)''' Die Fläche des Parallelogramms kann aus zwei gleich großen Dreiecken zusammengesetzt werden. Die Fläche des Dreiecks $(1,0)(1,4)-1,3)$ ergibt 0.5 · 4 · 2 = 4. Die Gesamtfläche ist doppelt so groß: $F = 8$. Da das WDF | + | '''(1)''' Die Fläche des Parallelogramms kann aus zwei gleich großen Dreiecken zusammengesetzt werden. |
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+ | *Da das WDF–Volumen stets $1$ ist; $H= 1/F\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.125}$. | ||
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'''(4)''' Die Korrelationsgerade lautet allgemein: | '''(4)''' Die Korrelationsgerade lautet allgemein: | ||
:$$y=K(x)=\frac{\sigma_y}{\sigma_x}\cdot\rho_{xy}\cdot(x-m_x)+m_y.$$ | :$$y=K(x)=\frac{\sigma_y}{\sigma_x}\cdot\rho_{xy}\cdot(x-m_x)+m_y.$$ | ||
− | Aus den linearen Mittelwerten $m_u = m_v = 0.5$ und den in der Aufgabenstellung angegebenen Gleichungen erhält man $m_x = 1$ und $m_y = 2$. | + | *Aus den linearen Mittelwerten $m_u = m_v = 0.5$ und den in der Aufgabenstellung angegebenen Gleichungen erhält man $m_x = 1$ und $m_y = 2$. |
− | Die Varianzen von $u$ und $v$ betragen jeweils $\sigma_u^2 = \sigma_v^2 =1/12$. Daraus folgt: | + | *Die Varianzen von $u$ und $v$ betragen jeweils $\sigma_u^2 = \sigma_v^2 =1/12$. Daraus folgt: |
:$$\sigma_x^2 = 4 \cdot \sigma_u^2 + 4 \cdot \sigma_v^2 = 2/3,$$ | :$$\sigma_x^2 = 4 \cdot \sigma_u^2 + 4 \cdot \sigma_v^2 = 2/3,$$ | ||
:$$\sigma_y^2 = \sigma_u^2 + 9\cdot \sigma_v^2 = 5/6.$$ | :$$\sigma_y^2 = \sigma_u^2 + 9\cdot \sigma_v^2 = 5/6.$$ | ||
− | Setzt man diese Werte in die Gleichung der Korrelationsgeraden ein, so ergibt sich: | + | *Setzt man diese Werte in die Gleichung der Korrelationsgeraden ein, so ergibt sich: |
:$$y=K(x)=\frac{\sqrt{5/6}}{\sqrt{2/3}}\cdot (\frac{-1}{\sqrt{5}})\cdot(x-1)+2= - x/{2} + 2.5.$$ | :$$y=K(x)=\frac{\sqrt{5/6}}{\sqrt{2/3}}\cdot (\frac{-1}{\sqrt{5}})\cdot(x-1)+2= - x/{2} + 2.5.$$ | ||
− | Daraus folgt der Wert $y_0\hspace{0.15cm}\underline{ = 2.5}$ | + | *Daraus folgt der Wert $y_0=K(x=0)\hspace{0.15cm}\underline{ = 2.5}$ |
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− | '''(5)''' Mit den Hilfsgrößen $q= 2u$, $r= -2v$ und $s= x-1$ gilt der Zusammenhang: $s= q+r | + | '''(5)''' Mit den Hilfsgrößen $q= 2u$, $r= -2v$ und $s= x-1$ gilt der Zusammenhang: $s= q+r$. |
− | + | [[Datei:P_ID414__Sto_A_4_8_e.png|right|frame|Dreieckförmige WDF $f_x(x)$]] | |
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− | + | *Da $u$ und $v$ jeweils zwischen $0$ und $1$ gleichverteilt sind, ist $q$ zwischen $0$ bis $2$ und $r$ zwischen $-2$ und $0$ gleichverteilt . | |
− | + | *Da zudem $q$ und $r$ nicht statistisch voneinander abhängen, gilt für die WDF der Summe: | |
+ | :$$f_s(s) = f_q(q) \star f_r(r).$$ | ||
− | '''(6)''' Analog zur Musterlösung | + | *Die Addition $x = s+1$ führt zu einer Verschiebung der Dreieck–WDF um $1$ nach rechts. |
+ | *Für die gesuchte Wahrscheinlichkeit (grün hinterlegt) gilt deshalb: | ||
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+ | '''(6)''' Analog zur Musterlösung der Teilaufgabe '''(5)''' gilt mit $t = 3v$: | ||
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+ | *Für die gesuchte Wahrscheinlichkeit erhält man | ||
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Aktuelle Version vom 27. Februar 2022, 14:21 Uhr
Wir betrachten eine 2D–Zufallsgröße $(x,\hspace{0.08cm} y)$, deren Komponenten sich jeweils als Linearkombinationen zweier Zufallsgrößen $u$ und $v$ ergeben:
- $$x=2u-2v+1,$$
- $$y=u+3v.$$
Weiter ist zu beachten:
- Die zwei statistisch unabhängigen Zufallsgrößen $u$ und $v$ sind jeweils gleichverteilt zwischen $0$ und $1$.
- In der Abbildung sehen Sie die 2D–WDF. Innerhalb des blau eingezeichneten Parallelogramms gilt:
- $$f_{xy}(x,\hspace{0.08cm} y) = H = {\rm const.}$$
- Außerhalb des Parallelogramms sind keine Werte möglich: $f_{xy}(x, y) = 0$.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Linearkombinationen von Zufallsgrößen.
- Bezug genommen wird auch auf die Seite Regressionsgerade.
- Wir verweisen hier auch auf das interaktive Applet Korrelationskoeffizient und Regressionsgerade.
- Gehen Sie - wenn möglich - von den angegebenen Gleichungen aus. Nutzen Sie die Informationen der obigen Skizze vorwiegend nur zur Kontrolle Ihrer Ergebnisse.
Fragebogen
Musterlösung
- Die Fläche des Dreiecks $(1,0)\ (1,4)\ (-1,3)$ ergibt $0.5 · 4 · 2 = 4$.
- Die Gesamtfläche ist doppelt so groß: $F = 8$.
- Da das WDF–Volumen stets $1$ ist; $H= 1/F\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.125}$.
(2) Der minimale Wert von $x$ ergibt sich für $\underline{ u=0}$ und $\underline{ v=1}$. Daraus folgen aus obigen Gleichungen die Ergebnisse $x= -1$ und $y= +3$.
(3) Die im Theorieteil angegebene Gleichung gilt allgemein, also für jede beliebige WDF der beiden statistisch unabhängigen Größen $u$ und $v$, so lange diese gleiche Streuungen aufweisen $(\sigma_u = \sigma_v)$.
- Mit $A = 2$, $B = -2$, $D = 1$ und $E = 3$ erhält man:
- $$\rho_{xy } = \frac {\it A \cdot D + B \cdot E}{\sqrt{(\it A^{\rm 2}+\it B^{\rm 2})(\it D^{\rm 2}+\it E^{\rm 2})}} =\frac {2 \cdot 1 -2 \cdot 3}{\sqrt{(4 +4)(1+9)}} = \frac {-4}{\sqrt{80}} = \frac {-1}{\sqrt{5}}\hspace{0.15cm}\underline{ = -0.447}. $$
(4) Die Korrelationsgerade lautet allgemein:
- $$y=K(x)=\frac{\sigma_y}{\sigma_x}\cdot\rho_{xy}\cdot(x-m_x)+m_y.$$
- Aus den linearen Mittelwerten $m_u = m_v = 0.5$ und den in der Aufgabenstellung angegebenen Gleichungen erhält man $m_x = 1$ und $m_y = 2$.
- Die Varianzen von $u$ und $v$ betragen jeweils $\sigma_u^2 = \sigma_v^2 =1/12$. Daraus folgt:
- $$\sigma_x^2 = 4 \cdot \sigma_u^2 + 4 \cdot \sigma_v^2 = 2/3,$$
- $$\sigma_y^2 = \sigma_u^2 + 9\cdot \sigma_v^2 = 5/6.$$
- Setzt man diese Werte in die Gleichung der Korrelationsgeraden ein, so ergibt sich:
- $$y=K(x)=\frac{\sqrt{5/6}}{\sqrt{2/3}}\cdot (\frac{-1}{\sqrt{5}})\cdot(x-1)+2= - x/{2} + 2.5.$$
- Daraus folgt der Wert $y_0=K(x=0)\hspace{0.15cm}\underline{ = 2.5}$
(5) Mit den Hilfsgrößen $q= 2u$, $r= -2v$ und $s= x-1$ gilt der Zusammenhang: $s= q+r$.
- Da $u$ und $v$ jeweils zwischen $0$ und $1$ gleichverteilt sind, ist $q$ zwischen $0$ bis $2$ und $r$ zwischen $-2$ und $0$ gleichverteilt .
- Da zudem $q$ und $r$ nicht statistisch voneinander abhängen, gilt für die WDF der Summe:
- $$f_s(s) = f_q(q) \star f_r(r).$$
- Die Addition $x = s+1$ führt zu einer Verschiebung der Dreieck–WDF um $1$ nach rechts.
- Für die gesuchte Wahrscheinlichkeit (grün hinterlegt) gilt deshalb:
- $${\rm Pr}(x < 0)\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.125}.$$
(6) Analog zur Musterlösung der Teilaufgabe (5) gilt mit $t = 3v$:
- $$f_y(y) = f_u(u) \star f_t(t).$$
- Die Faltung zwischen zwei verschieden breiten Rechtecken ergibt ein Trapez.
- Für die gesuchte Wahrscheinlichkeit erhält man
- $${\rm Pr}(y>3) =1/6\hspace{0.15cm}\underline{ \approx 0.167}.$$
- Diese Wahrscheinlichkeit ist in der rechten Skizze grün hinterlegt.