Aufgaben:Aufgabe 4.6: Koordinatendrehung: Unterschied zwischen den Versionen

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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 $\sigma_y = 2$.
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Wir betrachten in der Aufgabe eine zweidimensionale Gaußsche Zufallsgröße  $(x,\hspace{0.08cm} y)$  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:
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Berechnet werden soll die Wahrscheinlichkeit dafür,  dass die zweidimensionale Zufallsgröße  $(x,\hspace{0.08cm} y)$  innerhalb des grün schraffiert eingezeichneten Bereichs liegt:
:$$-C \le x + y \le C.$$
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:$$-C \le x + y \le +C.$$
  
 
Führen Sie zur Lösung eine Koordinatentransformation durch:
 
Führen Sie zur Lösung eine Koordinatentransformation durch:
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:$$\eta= -x +y .$$
 
:$$\eta= -x +y .$$
  
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:
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Dies entspricht einer Drehung des Koordinatensystems um  $45^\circ$.  
:$$f_{xy} (x,y) = \frac{1}{4 \pi} \cdot \exp \left [ - ( x^2\hspace {-0.1cm} /2 + y^2\hspace {-0.1cm} /8) \right ] ,$$
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*Aus  $x+y= \pm C$  folgt damit  $\xi=\pm C$.  
:$$f_{\xi\eta} (\xi, \eta) = \frac{1}{2 \pi \cdot \sigma_\xi \cdot \sigma_\eta \cdot \sqrt{1 - \rho_{\xi\eta}^2}} \cdot \exp \left [ - \frac{1}{2 \cdot (1 - \rho_{\xi\eta}^2)} \cdot ( \frac {\xi^2}{\sigma_\xi^2} +  \frac {\eta^2}{\sigma_\eta^2 }- 2 \rho_{\xi\eta}\cdot \frac {\xi \cdot \eta}{\sigma_\xi \cdot \sigma_\eta}) \right ] .$$
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*Die beiden zweidimensionalen Dichtefunktionen lauten dann:
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:$$f_{xy} (x,\hspace{0.08cm}y) = \frac{1}{4 \pi} \cdot \exp \left [ - ( x^2\hspace {-0.1cm} /2 + y^2\hspace {-0.1cm} /8) \right ] ,$$
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:$$f_{\xi\eta} (\xi,\hspace{0.08cm} \eta) = \frac{1}{2 \pi \cdot \sigma_\xi \cdot \sigma_\eta \cdot \sqrt{1 - \rho_{\xi\eta}^2}} \cdot \exp \left [ - \frac{1}{2 \cdot (1 - \rho_{\xi\eta}^2)} \cdot ( \frac {\xi^2}{\sigma_\xi^2} +  \frac {\eta^2}{\sigma_\eta^2 }- 2 \rho_{\xi\eta}\cdot \frac {\xi \cdot \eta}{\sigma_\xi \cdot \sigma_\eta}) \right ] .$$
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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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*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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*Weitere Informationen zu dieser Thematik liefert das Lernvideo  [[Gaußsche_2D-Zufallsgrößen_(Lernvideo)|Gaußsche 2D-Zufallsgrößen]]:
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::Teil 1:   Gaußsche Zufallsgrößen ohne statistische Bindungen, 
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::Teil 2:   Gaußsche Zufallsgrößen mit statistischen Bindungen.
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''Hinweise:''
 
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Zweidimensionale_Gaußsche_Zufallsgrößen|Zweidimensionale Gaußsche Zufallsgrößen]].
 
*Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite [[Stochastische_Signaltheorie/Zweidimensionale_Gaußsche_Zufallsgrößen#Drehung_des_Koordinatensystems|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]]
 
  
  
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{Ermitteln Sie durch Koeffizientenvergleich das Verh&auml;ltnis der beiden Streuungen der neuen Zufallsgr&ouml;&szlig;e $(\xi, \eta)$.  
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{Ermitteln Sie durch Koeffizientenvergleich das Verh&auml;ltnis der beiden Streuungen der neuen Zufallsgr&ouml;&szlig;e&nbsp; $(\xi,\hspace{0.08cm} \eta)$.  
 
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$\sigma_\xi/\sigma_\eta \ = $  { 1 3% }
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$\sigma_\xi/\sigma_\eta \ = \ $  { 1 3% }
  
  
{Berechnen Sie die Streuung $\sigma_\xi$ und den Korrelationskoeffizienten $\rho_{\xi\eta}$ zwischen den neuen Zufallsgrößen $\xi$ und $\eta$.
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{Berechnen Sie die Streuung&nbsp; $\sigma_\xi$&nbsp; und den Korrelationskoeffizienten&nbsp; $\rho_{\xi\eta}$&nbsp; zwischen den neuen Zufallsgrößen&nbsp; $\xi$&nbsp; und&nbsp; $\eta$.
 
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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?
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{Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit,&nbsp; dass&nbsp; $ |\hspace{0.05cm}x+y\hspace{0.05cm}| \le C$&nbsp; gilt.&nbsp; Wie gro&szlig; ist&nbsp; $C$&nbsp; zu w&auml;hlen, damit&nbsp; $99\%$&nbsp; aller Gr&ouml;&szlig;en im schraffierten Bereich liegen?
 
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$C_{99\%} \ = $ { 5.814 3% }
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:<b>1.</b>&nbsp;&nbsp;Aus <i>&xi;</i> = <i>x</i> + <i>y</i> und <i>&eta;</i> = &ndash;<i>x</i> + <i>y</i> folgt direkt:
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'''(1)'''&nbsp; Aus &nbsp;$\xi = x + y$&nbsp; und &nbsp;$\eta = -x + y$&nbsp; folgt direkt:
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:Setzt man diese Werte f&uuml;r den negativen Exponenten ein, so erh&auml;lt man:
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*Setzt man diese Werte f&uuml;r den negativen Exponenten ein,&nbsp; so erh&auml;lt man:
:$$\frac{x^2}{2}  + \frac{y^2}{8} = \frac{1}{8} ( \xi - \eta )^2 +  \frac{1}{32} ( \xi + \eta )^2.$$
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:$$\frac{x^2}{2}  + \frac{y^2}{8} = \frac{1}{8} \cdot ( \xi - \eta )^2 +  \frac{1}{32} \cdot ( \xi + \eta )^2.$$
  
:Ausmultipliziert ergibt dies:
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*Ausmultipliziert ergibt dies:
 
:$$\frac{5}{32} \cdot  \xi^2 +  \frac{5}{32} \cdot  \eta^2 - \frac{3}{16} \cdot  \xi \cdot  \eta .$$
 
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:Da die Koeffizienten bei <i>&xi;</i><sup>2</sup> und <i>&eta;</i><sup>2</sup> gleich sind, gilt <i>&sigma;<sub>&xi;</sub></i> = <i>&sigma;<sub>&eta;</sub></i>. <u>Der gesuchte Quotient ist somit 1</u>.
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*Da die Koeffizienten bei&nbsp; $\xi^2$&nbsp; und&nbsp; $\eta^2$&nbsp; gleich sind,&nbsp; gilt&nbsp; $\sigma_\xi = \sigma_\eta$.&nbsp; &nbsp; <u>Der gesuchte Quotient ist somit 1</u>.
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'''(2)'''&nbsp; Durch Koeffizientenvergleich erh&auml;lt man für&nbsp; $\sigma_\xi = \sigma_\eta$&nbsp; das Gleichungssystem:
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:$$2 \cdot \sigma_\xi^2 \cdot  (1 - \rho_{\xi\eta}^2)=  \frac{32}{5},$$
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:$$\frac{\sigma_\xi^2 \cdot  (1 - \rho_{\xi\eta}^2)}{\rho_{\xi\eta}}=  \frac{16}{3}.$$
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*Setzt man die erste Gleichung in die zweite ein,&nbsp; so ergibt sich &nbsp; $\rho_{\xi\eta}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.6}$ &nbsp;  und &nbsp; $\sigma_{\xi} = \sqrt{5}\hspace{0.15cm}\underline {= 2.236}$.
  
:<b>2.</b>&nbsp;&nbsp;Durch Koeffizientenvergleich erh&auml;lt man für <i>&sigma;<sub>&xi;</sub></i> = <i>&sigma;<sub>&eta;</sub></i> 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 <i>&rho;<sub>&xi;&eta;</sub></i> <u>= 0.6</u> und <i>&sigma;<sub>&xi;</sub></i> = 5<sup>&frac12;</sup> <u>&asymp; 2.236</u>.
 
  
:<b>3.</b>&nbsp;&nbsp;Nach Koordinatentransformation kann man f&uuml;r diese Wahrscheinlichkeit schreiben:
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'''(3)'''&nbsp; Nach Koordinatentransformation kann man f&uuml;r diese Wahrscheinlichkeit schreiben:
 
:$${\rm Pr} ( | x + y | \le C ) = {\rm Pr} ( | \xi | \le C ) = 1 - 2 \cdot {\rm Pr} (  \xi >C ).$$
 
:$${\rm Pr} ( | x + y | \le C ) = {\rm Pr} ( | \xi | \le C ) = 1 - 2 \cdot {\rm Pr} (  \xi >C ).$$
  
:Mit dem komplement&auml;ren Gau&szlig;schen Fehlerintegral folgt daraus weiter:
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*Mit dem komplement&auml;ren Gau&szlig;schen Fehlerintegral folgt daraus weiter:
:$${\rm Pr} ( | x + y | \le C ) = 1 - 2 \cdot {\rm Q} (  \frac{C}{\sigma_\xi}) = 0.99 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Q} (  \frac{C}{\sigma_\xi}) = 0.005.$$
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:$${\rm Pr} ( | x + y | \le C ) = 1 - 2 \cdot {\rm Q} (  {C}/{\sigma_\xi}) = 0.99 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Q} (  {C}/{\sigma_\xi}) = 0.005.$$
  
:Mit dem angegebenen Wert Q(2.6) &asymp; 0.005 erh&auml;lt man somit das Ergebnis: <i>C</i> &asymp; 2.6 &middot; <i>&sigma;<sub>&xi;</sub></i> <u>= 5.814</u>.
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*Mit dem angegebenen Wert&nbsp; ${\rm Q}(2.6) \approx 0.005$&nbsp; erh&auml;lt man somit das Ergebnis:  
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:$$C \approx 2.6 \cdot \sigma_{\xi}\hspace{0.15cm}\underline {= 5.814}.$$
 
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Aktuelle Version vom 24. Februar 2022, 17:12 Uhr

Koordinatendrehung einer 2D-WDF

Wir betrachten in der Aufgabe eine zweidimensionale Gaußsche Zufallsgröße  $(x,\hspace{0.08cm} y)$  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  $(x,\hspace{0.08cm} y)$  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:
$$f_{xy} (x,\hspace{0.08cm}y) = \frac{1}{4 \pi} \cdot \exp \left [ - ( x^2\hspace {-0.1cm} /2 + y^2\hspace {-0.1cm} /8) \right ] ,$$
$$f_{\xi\eta} (\xi,\hspace{0.08cm} \eta) = \frac{1}{2 \pi \cdot \sigma_\xi \cdot \sigma_\eta \cdot \sqrt{1 - \rho_{\xi\eta}^2}} \cdot \exp \left [ - \frac{1}{2 \cdot (1 - \rho_{\xi\eta}^2)} \cdot ( \frac {\xi^2}{\sigma_\xi^2} + \frac {\eta^2}{\sigma_\eta^2 }- 2 \rho_{\xi\eta}\cdot \frac {\xi \cdot \eta}{\sigma_\xi \cdot \sigma_\eta}) \right ] .$$



Hinweise:

  • Gegeben sind die Näherungen  ${\rm Q}(2.3) \approx 0.01$  und  ${\rm Q}(2.6) \approx 0.005$  für das komplementäre Gaußsche Fehlerintegral.
  • Weitere Informationen zu dieser Thematik liefert das Lernvideo  Gaußsche 2D-Zufallsgrößen:
Teil 1:   Gaußsche Zufallsgrößen ohne statistische Bindungen,
Teil 2:   Gaußsche Zufallsgrößen mit statistischen Bindungen.



Fragebogen

1

Ermitteln Sie durch Koeffizientenvergleich das Verhältnis der beiden Streuungen der neuen Zufallsgröße  $(\xi,\hspace{0.08cm} \eta)$.

$\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  $ |\hspace{0.05cm}x+y\hspace{0.05cm}| \le C$  gilt.  Wie groß ist  $C$  zu wählen, damit  $99\%$  aller Größen im schraffierten Bereich liegen?

$C_{99\%} \ = \ $


Musterlösung

(1)  Aus  $\xi = x + y$  und  $\eta = -x + y$  folgt direkt:

$$x = {1}/{2} \cdot ( \xi - \eta ) ,\hspace{0.5cm}y = {1}/{2}\cdot ( \xi +\eta ) .$$
  • Setzt man diese Werte für den negativen Exponenten ein,  so erhält man:
$$\frac{x^2}{2} + \frac{y^2}{8} = \frac{1}{8} \cdot ( \xi - \eta )^2 + \frac{1}{32} \cdot ( \xi + \eta )^2.$$
  • 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  $\xi^2$  und  $\eta^2$  gleich sind,  gilt  $\sigma_\xi = \sigma_\eta$.    Der gesuchte Quotient ist somit 1.


(2)  Durch Koeffizientenvergleich erhält man für  $\sigma_\xi = \sigma_\eta$  das Gleichungssystem:

$$2 \cdot \sigma_\xi^2 \cdot (1 - \rho_{\xi\eta}^2)= \frac{32}{5},$$
$$\frac{\sigma_\xi^2 \cdot (1 - \rho_{\xi\eta}^2)}{\rho_{\xi\eta}}= \frac{16}{3}.$$
  • Setzt man die erste Gleichung in die zweite ein,  so ergibt sich   $\rho_{\xi\eta}\hspace{0.15cm}\underline {= 0.6}$   und   $\sigma_{\xi} = \sqrt{5}\hspace{0.15cm}\underline {= 2.236}$.


(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:
$${\rm Pr} ( | x + y | \le C ) = 1 - 2 \cdot {\rm Q} ( {C}/{\sigma_\xi}) = 0.99 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Q} ( {C}/{\sigma_\xi}) = 0.005.$$
  • Mit dem angegebenen Wert  ${\rm Q}(2.6) \approx 0.005$  erhält man somit das Ergebnis:
$$C \approx 2.6 \cdot \sigma_{\xi}\hspace{0.15cm}\underline {= 5.814}.$$