Aufgaben:Aufgabe 3.3Z: Momente bei Dreieck-WDF: Unterschied zwischen den Versionen
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− | '''(2)''' Der quadratische Mittelwert $(k= 2)$ beträgt $m_2 = 8/3$. | + | '''(2)''' Der quadratische Mittelwert $(k= 2)$ beträgt $m_2 = 8/3$. |
− | *Daraus folgt mit dem | + | *Daraus folgt mit dem Satz von Steiner: |
:$$\sigma_x^{\rm 2}={8}/{3}-({4}/{3})^2=\rm {8}/{9}\hspace{0.5cm}\Rightarrow\hspace{0.5cm} \sigma_x\hspace{0.15cm}\underline{\approx \rm 0.943}.$$ | :$$\sigma_x^{\rm 2}={8}/{3}-({4}/{3})^2=\rm {8}/{9}\hspace{0.5cm}\Rightarrow\hspace{0.5cm} \sigma_x\hspace{0.15cm}\underline{\approx \rm 0.943}.$$ | ||
− | '''(3)''' Mit $m_1 = 4/3$, $m_2 = 8/3$ und $m_3 = 32/5$ erhält man mit der angegebenen Gleichung für das Zentralmoment dritter Ordnung: $\mu_3 = 64/135 \approx 0.474$ | + | '''(3)''' Mit $m_1 = 4/3$, $m_2 = 8/3$ und $m_3 = 32/5$ erhält man mit der angegebenen Gleichung für das Zentralmoment dritter Ordnung: |
− | *Daraus folgt für die | + | :$$\mu_3 = 64/135 \approx 0.474.$$ |
+ | *Daraus folgt für die "Charliersche Schiefe": | ||
:$$S_x=\rm \frac{64/135}{\Big(\sqrt {8/9}\Big)^3}=\frac{\sqrt{8}}{5}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.566}.$$ | :$$S_x=\rm \frac{64/135}{\Big(\sqrt {8/9}\Big)^3}=\frac{\sqrt{8}}{5}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.566}.$$ | ||
− | *Aufgrund der unsymmetrischen WDF ist $S_x \ne 0$. | + | *Aufgrund der unsymmetrischen WDF ist $S_x \ne 0$. |
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− | '''(4)''' Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4</u>: | + | '''(4)''' Richtig sind <u>die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4</u>: |
− | *Bei symmetrischer WDF sind alle ungeraden Momente Null, unter anderem auch der Mittelwert $m_y$. | + | *Bei symmetrischer WDF sind alle ungeraden Momente Null, unter anderem auch der Mittelwert $m_y$. |
*Deshalb gibt es hinsichtlich der Zufallsgröße $y$ keinen Unterschied zwischen den Momenten $m_k$ und den Zentralmomenten $\mu_k$. | *Deshalb gibt es hinsichtlich der Zufallsgröße $y$ keinen Unterschied zwischen den Momenten $m_k$ und den Zentralmomenten $\mu_k$. | ||
− | *Die Momente $m_k$ mit geradzahligem $k$ sind für die Zufallsgrößen $x$ und $y$ gleich. Offensichtlich wird dies an den Zeitmittelwerten | + | *Die Momente $m_k$ mit geradzahligem $k$ sind für die Zufallsgrößen $x$ und $y$ gleich. Offensichtlich wird dies an den Zeitmittelwerten: |
− | *Da $x^2(t) = y^2(t)$, sind für $k = 2n$ auch die Momente gleich: | + | *Da $x^2(t) = y^2(t)$, sind für $k = 2n$ auch die Momente gleich: |
:$$m_k=m_{2 n}=\ \text{...}\int [x^2(t)]^n \hspace{0.1cm}{\rm d} x=\ \text{...}\int [y^2(t)]^n \hspace{0.1cm}{\rm d} y.$$ | :$$m_k=m_{2 n}=\ \text{...}\int [x^2(t)]^n \hspace{0.1cm}{\rm d} x=\ \text{...}\int [y^2(t)]^n \hspace{0.1cm}{\rm d} y.$$ | ||
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:$$K_y=\frac{\mu_{\rm 4}}{\sigma_y^{\rm 4}}=\rm \frac{256/15}{(8/3)^2}\hspace{0.15cm}\underline{=2.4}.$$ | :$$K_y=\frac{\mu_{\rm 4}}{\sigma_y^{\rm 4}}=\rm \frac{256/15}{(8/3)^2}\hspace{0.15cm}\underline{=2.4}.$$ | ||
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::*die Ausläufer ausgeprägter sind als bei einer gleichverteilten Zufallsgröße, | ::*die Ausläufer ausgeprägter sind als bei einer gleichverteilten Zufallsgröße, | ||
::*aber aufgrund der Begrenzung weniger stark als bei Gaußschen Größen. | ::*aber aufgrund der Begrenzung weniger stark als bei Gaußschen Größen. | ||
− | Anschließend soll noch nachgewiesen werden, dass auch die unsymmetrische Dreieck-WDF $f_x(x)$ entsprechend der oberen Skizze auf dem Angabenblatt die gleiche Kurtosis besitzt: | + | *Anschließend soll noch nachgewiesen werden, dass auch die unsymmetrische Dreieck-WDF $f_x(x)$ entsprechend der oberen Skizze auf dem Angabenblatt die gleiche Kurtosis besitzt: |
:$$\mu_{ 4} = m_{\rm 4}- 4\cdot m_{\rm 3}\cdot m_{\rm 1}+ 6\cdot m_{\rm 2}\cdot m_{\rm 1}^{\rm 2}- 3\cdot m_{\rm 1}^{\rm 4}= \frac{256}{15} - 4 \cdot \frac{32}{5}\cdot \frac{4}{3} + 6 \cdot \frac{8}{3}\cdot \left(\frac{4}{3}\right)^2 -3 \cdot \left(\frac{4}{3}\right)^4 =\frac{256}{15 \cdot 9}$$ | :$$\mu_{ 4} = m_{\rm 4}- 4\cdot m_{\rm 3}\cdot m_{\rm 1}+ 6\cdot m_{\rm 2}\cdot m_{\rm 1}^{\rm 2}- 3\cdot m_{\rm 1}^{\rm 4}= \frac{256}{15} - 4 \cdot \frac{32}{5}\cdot \frac{4}{3} + 6 \cdot \frac{8}{3}\cdot \left(\frac{4}{3}\right)^2 -3 \cdot \left(\frac{4}{3}\right)^4 =\frac{256}{15 \cdot 9}$$ | ||
Aktuelle Version vom 5. Januar 2022, 16:00 Uhr
Wir betrachten in dieser Aufgabe zwei Zufallssignale $x(t)$ und $y(t)$ mit jeweils dreieckförmiger WDF, nämlich
- die einseitige Dreieck-WDF gemäß der oberen Grafik:
- $$f_x(x)=\left\{ \begin{array}{*{4}{c}} 0.5 \cdot (1-{ x}/{\rm 4}) & \rm f\ddot{u}r\hspace{0.2cm}{\rm 0 \le {\it x} \le 4},\\\rm 0 & \rm sonst. \end{array} \right.$$
- die zweiseitige Dreieck-WDF gemäß der unteren Grafik:
- $$ f_y(y)=\left\{ \begin{array}{*{4}{c}} 0.25 \cdot (1-{ |y|}/{\rm 4}) & \rm f\ddot{u}r\hspace{0.2cm}{ -4 \le {\it y} \le \rm 4},\\\rm 0 & \rm sonst. \end{array} \right.$$
Berücksichtigen Sie zur Lösung dieser Aufgabe die Gleichung für die Zentralmomente:
- $$\mu_k=\sum\limits_{\kappa = \rm 0}^{\it k}\left({k} \atop {\kappa}\right)\cdot m_k\cdot(-m_{\rm 1})^{k - \kappa}.$$
Im Einzelnen ergeben sich mit dieser Gleichung folgende Ergebnisse:
- $$\mu_{\rm 1}=0,\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 2}=\it m_{\rm 2}-\it m_{\rm 1}^{\rm 2},\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 3}=\it m_{\rm 3}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 2}\cdot \it m_{\rm 1} {\rm +}\rm 2\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 3},$$
- $$\mu_{\rm 4}=\it m_{\rm 4}-\rm 4\cdot\it m_{\rm 3}\cdot \it m_{\rm 1}\rm +6\cdot\it m_{\rm 2}\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 2}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 4}.$$
Aus den Zentralmomenten höherer Ordnung kann man unter anderem ableiten:
- die „Charliersche Schiefe” $S = {\mu_3}/{\sigma^3}\hspace{0.05cm},$
- die „Kurtosis” $K = {\mu_4}/{\sigma^4}\hspace{0.05cm}.$
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Erwartungswerte und Momente.
- Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite Einige häufig benutzte Zentralmomente.
Fragebogen
Musterlösung
- $$m_k=1/2\cdot \int_{\rm 0}^{\rm 4} x^k\cdot ( 1-\frac{\it x}{\rm 4}) \hspace{0.1cm}{\rm d}x.$$
- Dies führt zu dem Ergebnis:
- $$m_k=\frac{x^{ k+ 1}}{ 2\cdot ( k+ 1)}\Bigg|_{\rm 0}^{\rm 4}-\frac{x^{ k+2}}{8\cdot ( k+2)}\Bigg|_{\rm 0}^{\rm 4}=\frac{\rm 2\cdot \rm 4^{\it k}}{(\it k\rm +1)\cdot (\it k\rm + 2)}.$$
- Daraus erhält man für den linearen Mittelwert $(k= 1)$:
- $$m_x=\rm {4}/{3}\hspace{0.15cm}\underline{=1.333}.$$
(2) Der quadratische Mittelwert $(k= 2)$ beträgt $m_2 = 8/3$.
- Daraus folgt mit dem Satz von Steiner:
- $$\sigma_x^{\rm 2}={8}/{3}-({4}/{3})^2=\rm {8}/{9}\hspace{0.5cm}\Rightarrow\hspace{0.5cm} \sigma_x\hspace{0.15cm}\underline{\approx \rm 0.943}.$$
(3) Mit $m_1 = 4/3$, $m_2 = 8/3$ und $m_3 = 32/5$ erhält man mit der angegebenen Gleichung für das Zentralmoment dritter Ordnung:
- $$\mu_3 = 64/135 \approx 0.474.$$
- Daraus folgt für die "Charliersche Schiefe":
- $$S_x=\rm \frac{64/135}{\Big(\sqrt {8/9}\Big)^3}=\frac{\sqrt{8}}{5}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.566}.$$
- Aufgrund der unsymmetrischen WDF ist $S_x \ne 0$.
(4) Richtig sind die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4:
- Bei symmetrischer WDF sind alle ungeraden Momente Null, unter anderem auch der Mittelwert $m_y$.
- Deshalb gibt es hinsichtlich der Zufallsgröße $y$ keinen Unterschied zwischen den Momenten $m_k$ und den Zentralmomenten $\mu_k$.
- Die Momente $m_k$ mit geradzahligem $k$ sind für die Zufallsgrößen $x$ und $y$ gleich. Offensichtlich wird dies an den Zeitmittelwerten:
- Da $x^2(t) = y^2(t)$, sind für $k = 2n$ auch die Momente gleich:
- $$m_k=m_{2 n}=\ \text{...}\int [x^2(t)]^n \hspace{0.1cm}{\rm d} x=\ \text{...}\int [y^2(t)]^n \hspace{0.1cm}{\rm d} y.$$
(5) Mit dem Ergebnis der Teilaufgabe (2) gilt:
- $$m_2=\mu_{\rm 2}=\sigma_y^2=\rm {8}/{3} = 2.667\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm} \sigma_y\hspace{0.15cm}\underline{=1.633}.$$
(6) Das Zentralmoment vierter Ordnung ist bei symmetrischer WDF gleich dem Moment $m_4$.
- Aus der in Teilaufgabe (1) berechneten allgemeinen Gleichung erhält man $\mu_4 = 256/15.$
- Daraus folgt für die Kurtosis:
- $$K_y=\frac{\mu_{\rm 4}}{\sigma_y^{\rm 4}}=\rm \frac{256/15}{(8/3)^2}\hspace{0.15cm}\underline{=2.4}.$$
- Hinweis: Dieser Zahlenwert gilt für die Dreieck-WDF allgemein und liegt zwischen den Kurtosiswerten von Gleichverteilung $(K = 1.8)$ und Gaußverteilung $(K = 3)$. Dies ist eine quantitative Bewertung der Tatsache, dass hier
- die Ausläufer ausgeprägter sind als bei einer gleichverteilten Zufallsgröße,
- aber aufgrund der Begrenzung weniger stark als bei Gaußschen Größen.
- Hinweis: Dieser Zahlenwert gilt für die Dreieck-WDF allgemein und liegt zwischen den Kurtosiswerten von Gleichverteilung $(K = 1.8)$ und Gaußverteilung $(K = 3)$. Dies ist eine quantitative Bewertung der Tatsache, dass hier
- Anschließend soll noch nachgewiesen werden, dass auch die unsymmetrische Dreieck-WDF $f_x(x)$ entsprechend der oberen Skizze auf dem Angabenblatt die gleiche Kurtosis besitzt:
- $$\mu_{ 4} = m_{\rm 4}- 4\cdot m_{\rm 3}\cdot m_{\rm 1}+ 6\cdot m_{\rm 2}\cdot m_{\rm 1}^{\rm 2}- 3\cdot m_{\rm 1}^{\rm 4}= \frac{256}{15} - 4 \cdot \frac{32}{5}\cdot \frac{4}{3} + 6 \cdot \frac{8}{3}\cdot \left(\frac{4}{3}\right)^2 -3 \cdot \left(\frac{4}{3}\right)^4 =\frac{256}{15 \cdot 9}$$
- Mit dem Ergebnis der Teilaufgabe (3) ⇒ $\sigma_x^2 = 8/9$ folgt daraus:
- $$ K_x = \frac{{256}/(15 \cdot 9)}{8/9 \cdot 8/9} = 2.4.$$