Aufgabe 4.3Z: Diracförmige 2D-WDF
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Version vom 19. März 2017, 14:33 Uhr von Guenter (Diskussion | Beiträge)
In der Grafik ist die zweidimensionale Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion $f_{xy}(x, y)$ der zwei diskreten Zufallsgrößen $x$ und $y$ dargestellt.
- Diese 2D–WDF besteht aus acht Diracpunkten, durch Kreuze markiert. Die Zahlenwerte geben die entsprechenden Wahrscheinlichkeiten an.
- Es ist zu erkennen, dass sowohl $x$ als auch $y$ alle ganzzahligen Werte zwischen den Grenzen $-2$ und $+2$ annehmen können.
- Die Varianzen der beiden Zufallsgrößen sind wie folgt gegeben: $\sigma_x^2 = 2$, $\sigma_y^2 = 1.4$.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Zweidimensionale Zufallsgrößen.
- Bezuig genommen wird auch auf das Kapitel Momente einer diskreten Zufallsgröße
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Fragebogen
Musterlösung
- 1. Die Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktion fx(x) erhält man aus der 2D–WDF fxy(x, y) durch Integration über y. Für alle möglichen Werte x ∈ {–2, –1, 0, 1, 2} sind die Wahrscheinlichkeiten gleich 0.2, und es gilt Pr(x ≤ 1) = 0.8. Der Mittelwert ist mx = 0. Richtig sind somit die beiden ersten Antworten.
- 2. Durch Integration über x erhält man die rechts skizzierte WDF. Aufgrund der Symmetrie ergibt sich der Mittelwert my = 0. Die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pr(y ≤ 1) ist 0.9. Richtig sind also die Lösungsvorschläge 2 und 3.
- 3. Definitionsgemäß gilt:
- $$F_{xy}(r_x, r_y) = \rm Pr((\it x \le r_x)\cap(\it y\le r_y)).$$
- Für rx = ry = 1 folgt daraus:
- $$F_{xy}(\rm 1, \rm 1) = \rm Pr((\it x \le \rm 1)\cap(\it y\le \rm 1)).$$
- Wie aus der 2D–WDF auf der Angabenseite zu ersehen, ist diese Wahrscheinlichkeit gleich 0.8.
- 4. Hierfür kann mit dem Satz von Bayes auch geschrieben werden:
- $$ \rm Pr(\it x \le \rm 1)\hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm} \it y \le \rm 1) = \frac{ \rm Pr((\it x \le \rm 1)\cap(\it y\le \rm 1))}{ \rm Pr(\it y\le \rm 1)} = \it \frac{F_{xy}(\rm 1, \rm 1)}{F_{y}(\rm 1)}.$$
- Mit den Ergebnissen aus (2) und (3) folgt daraus Pr(x ≤ 1 | y ≤ 1) = 0.8/0.9 = 8/9 = 0.889.
- 5. Entsprechend der Definition gilt für das gemeinsame Moment:
- $$m_{xy} = \rm E[\it x\cdot y] = \sum\limits_{i} \rm Pr(\it x_i \cap y_i)\cdot \it x_i\cdot y_i. $$
- Es verbleiben fünf Diracfunktionen mit xi · yi ≠ 0:
- $$m_{xy} = \rm 0.1\cdot (-2) (-1) + 0.2\cdot(-1) (-1)+ 0.2\cdot 1\cdot 1 + 0.1\cdot 2\cdot 1+ 0.1\cdot 2\cdot 2\hspace{0.15cm}\underline{=\rm 1.2}.$$
- 6. Für den Korrelationskoeffizienten gilt:
- $$\rho_{xy} = \frac{\mu_{xy}}{\sigma_x\cdot \sigma_y} = \frac{1.2}{\sqrt{2}\cdot\sqrt{1.4}}=0.717.$$
- Hier ist berücksichtigt, dass wegen mx = my = 0 die Kovarianz μxy gleich dem Moment mxy ist.
- Die Gleichung der Korrelationsgeraden lautet:
- $$y=\frac{\sigma_y}{\sigma_x}\cdot \rho_{xy}\cdot x = \frac{\mu_{xy}}{\sigma_x^{\rm 2}}\cdot x = \rm 0.6\cdot \it x.$$
- Im Bild ist die Gerade y = K(x) eingezeichnet. Der Winkel zwischen Korrelationsgerade und x-Achse beträgt θy→x = arctan(0.6) ≈ 31°.
- 7. Bei statistischer Unabhängigkeit müsste fxy(x, y) = fx(x) · fy(y) gelten, was hier nicht erfüllt ist. Aus der Korreliertheit (folgt aus ρxy = 0.6) kann direkt auf die statistische Abhängigkeit geschlossen werden, denn Korrelation bedeutet eine Sonderform (nämlich linear) der statistischen Abhängigkeit. Richtig sind die Lösungsvorschläge 2 und 3.