Aufgaben:Aufgabe 3.2Z: 2D–Wahrscheinlichkeitsfunktion: Unterschied zwischen den Versionen
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− | Wir betrachten die Zufallsgrößen | + | Wir betrachten die Zufallsgrößen $X = \{ 0, 1, 2, 3 \}$ und $Y = \{ 0, 1, 2 \}$, deren gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_{X,Y}(X,Y)$ gegeben ist. |
+ | *Aus dieser 2D–Wahrscheinlichkeitsfunktion sollen die eindimensionalen Wahrscheinlichkeitsfunktionen $P_X(X)$ und $P_Y(Y)$ ermittelt werden. | ||
+ | *Man nennt eine solche manchmal auch Randwahrscheinlichkeit (englisch: ''Marginal Probability''). | ||
− | + | Gilt $P_{XY}(X, Y) = P_X(X) \cdot P_Y(Y)$, so sind die beiden Zufallsgrößen $X$ und $Y$ statistisch unabhängig. Andernfalls bestehen statistische Bindungen zwischen $X$ und $Y$. | |
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+ | :$$U = X \hspace{0.1cm}\text{mod} \hspace{0.1cm} 2, \hspace{0.3cm} V = Y \hspace{0.1cm}\text{mod} \hspace{0.1cm} 2.$$ | ||
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+ | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Informationstheorie/Einige_Vorbemerkungen_zu_zweidimensionalen_Zufallsgrößen|Einige Vorbemerkungen zu den 2D-Zufallsgrößen]]. | ||
+ | *Ausgegangen wird hier von der gleichen Konstellation wie in [[http://www.lntwww.de/Aufgaben:3.02_Erwartungswertberechnungen|Aufgabe 3.2]]. | ||
+ | *Dort wurde die Zufallsgrößen $Y = \{ 0, 1, 2, 3 \}$ betrachtet, allerdings mit dem Zusatz ${\rm Pr}(Y = 3) = 0$. | ||
+ | *Die so erzwungene Eigenschaft $|X| = |Y|$ war in der vorherigen Aufgabe zur formalen Berechnung des Erwartungswertes ${\rm E}[P_X(X)]$ von Vorteil. | ||
+ | *Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein. | ||
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− | - | + | + Ja, |
− | + | - Nein. | |
Version vom 30. Mai 2017, 11:03 Uhr
Wir betrachten die Zufallsgrößen $X = \{ 0, 1, 2, 3 \}$ und $Y = \{ 0, 1, 2 \}$, deren gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_{X,Y}(X,Y)$ gegeben ist.
- Aus dieser 2D–Wahrscheinlichkeitsfunktion sollen die eindimensionalen Wahrscheinlichkeitsfunktionen $P_X(X)$ und $P_Y(Y)$ ermittelt werden.
- Man nennt eine solche manchmal auch Randwahrscheinlichkeit (englisch: Marginal Probability).
Gilt $P_{XY}(X, Y) = P_X(X) \cdot P_Y(Y)$, so sind die beiden Zufallsgrößen $X$ und $Y$ statistisch unabhängig. Andernfalls bestehen statistische Bindungen zwischen $X$ und $Y$.
Im zweiten Teil der Aufgabe betrachten wir die Zufallsgrößen $U= \{ 0, 1 \}$ und $V= \{ 0, 1 \}$, die sich aus $X$ und $Y$ durch Modulo–2–Operationen ergeben:
- $$U = X \hspace{0.1cm}\text{mod} \hspace{0.1cm} 2, \hspace{0.3cm} V = Y \hspace{0.1cm}\text{mod} \hspace{0.1cm} 2.$$
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Einige Vorbemerkungen zu den 2D-Zufallsgrößen.
- Ausgegangen wird hier von der gleichen Konstellation wie in [3.2].
- Dort wurde die Zufallsgrößen $Y = \{ 0, 1, 2, 3 \}$ betrachtet, allerdings mit dem Zusatz ${\rm Pr}(Y = 3) = 0$.
- Die so erzwungene Eigenschaft $|X| = |Y|$ war in der vorherigen Aufgabe zur formalen Berechnung des Erwartungswertes ${\rm E}[P_X(X)]$ von Vorteil.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Fragebogen
Musterlösung
$$P_X(X = x_{\mu}) = \sum_{y \hspace{0.05cm} \in \hspace{0.05cm} Y} \hspace{0.1cm} P_{XY}(x_{\mu}, y)$$
$$\Rightarrow P_X(X = 0) = 1/4+1/8+1/8 = 1/2 = 0.500$$
$$P_X(X = 1)= 0+0+1/8 = 1/8 =0.125$$
$$P_X(X = 2) = 0+0+0 = 0$$
$$P_X(X = 3) = 1/4+1/8+0=3/8 =0.375$$
$$\Rightarrow P_X(X) = [ 1/2, 1/8 , 0 , 3/8 ]$$
2. Analog zur Teilaufgabe (a) gilt nun:
$$P_Y(Y = y_{\kappa}) = \sum_{x \hspace{0.05cm} \in \hspace{0.05cm} X} \hspace{0.1cm} P_{XY}(x, y_{\kappa})$$
$\Rightarrow P_Y(Y= 0) = 1/4+0+0+1/4 = 1/2 = 0.500$
$P_Y(Y = 1) = 1/8+0+0+1/8 = 1/4 = 0.250$
$P_Y(Y = 2) = 1/8+1/8+0+0 = 1/4 = 0.250$
$\Rightarrow P_Y(Y= 0) = [ 1/2, 1/4 , 1/4 ]$
3. Bei Unabhängigkeit sollte $P_{XY}(X,Y)= P_X(X) . P_Y(Y)$ sein.Dies trifft hier nicht zu $\Rightarrow$ Antwort Nein.
4. Ausgehend von $P_{XY}(X,Y)$ $\Rightarrow$ linke Tabelle kommt man zu $P_{UY}(U,Y)$ $\Rightarrow$ mittlere Tabelle, indem man gewisse Wahrscheinlichkeiten entsprechend $U = X$ zusammenfasst. Berücksichtigt man noch $V = Y mod 2$, so erhält man die gesuchten Wahrscheinlichkeiten entsprechend der rechten Tabelle:
$P_{UV}( U = 0, V = 0) = P_{UV}( U = 0, V = 1) = 3/8 = 0.375$
$P_{UV}( U = 1, V = 0) = P_{UV}( U =1, V = 1) = 1/8 = 0.125$
5.Die 1D–Wahrscheinlichkeitsfunktionen lauten nun:
$P_U(U) = [1/2 , 1/2 ]$, $P_V(V)=[3/4, 1/4]$.
Damit gilt $P_{UV}(U,V) = P_U(U) . P_V(V)$ $\Rightarrow$ $U$ und $V$ sind statistisch unabhängig $\Rightarrow$ Antwort Ja.