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Randverteilungen: Ansatz?
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 12:31 So 05.05.2013
Autor: custos

Aufgabe
Seien [mm]X:\Omega\to\{0,1,2\}[/mm] und [mm]Y:\Omega\to\{0,1\}[/mm] Zufallsvariablen auf einem diskreten Wahrschein-
lichkeitsraum [mm](\Omega,P)[/mm]. In der nachfolgenden Tabelle ist die Zähldichte [mm]P \{X = x, Y = y\}[/mm] der gemeinsamen Verteilung von [mm](X, Y)[/mm] angegeben:

+-----+-----+-----+------+
| -   | x=0 | x=1 | x=2  |
+=====+=====+=====+======+
| y=0 | 1/4 | 1/6 | 1/12 |
+-----+-----+-----+------+
| y=1 | 1/6 | 1/9 | 2/9  |
+-----+-----+-----+------+

(a) Bestimmen Sie die Verteilungen [mm]P^X[/mm] von X und [mm]P^Y[/mm] von Y . (Diese Verteilungen werden
Randverteilungen des Zufallsvektors [mm](X, Y)[/mm] genannt.)

(b) Sind X und Y unabhängig? Begründen Sie Ihre Antwort!

Mir fehlt zu obiger Aufgabe noch ein bisschen der erste Ansatz. Was genau ist damit gemeint, dass ich die Randverteilung von X bzw. Y bestimmen soll? Laut Skript ist die definiert als:

[mm]P^X(B) = P \{\omega\in\Omega | X(\omega) \in B\}[/mm], wobei B eine Teilmenge der Bildmenge von X bzw. Y ist.

Was genau soll ich in der Aufgabe jetzt bestimmen? [mm]P^X[/mm] mit oder ohne Abhängigkeit von [mm]B[/mm]?? Und wie stelle ich das an?



Danke für eure Tipps! ;)



( Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt. )

        
Bezug
Randverteilungen: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 13:10 So 05.05.2013
Autor: vivo

Hallo,

> Seien [mm]X:\Omega\to\{0,1,2\}[/mm] und [mm]Y:\Omega\to\{0,1\}[/mm]
> Zufallsvariablen auf einem diskreten Wahrschein-
>  lichkeitsraum [mm](\Omega,P)[/mm]. In der nachfolgenden Tabelle ist
> die Zähldichte [mm]P \{X = x, Y = y\}[/mm] der gemeinsamen
> Verteilung von [mm](X, Y)[/mm] angegeben:
>  
> +-----+-----+-----+------+
>  | -   | x=0 | x=1 | x=2  |
>  +=====+=====+=====+======+
>  | y=0 | 1/4 | 1/6 | 1/12 |
>  +-----+-----+-----+------+
>  | y=1 | 1/6 | 1/9 | 2/9  |
>  +-----+-----+-----+------+
>  
> (a) Bestimmen Sie die Verteilungen [mm]P^X[/mm] von X und [mm]P^Y[/mm] von Y
> . (Diese Verteilungen werden
>  Randverteilungen des Zufallsvektors [mm](X, Y)[/mm] genannt.)
>  
> (b) Sind X und Y unabhängig? Begründen Sie Ihre Antwort!

Die Tabelle enthält die Zähldichte der gemeinsamen Verteilung von [mm]X [/mm] und [mm]Y[/mm] also der Verteilung des Vektor [mm]\vektor{X \\ Y} [/mm] man kann ihr z.B. entnehmen:
[mm]\mathbf{P}\big(X=1,Y=1\big)=\frac{1}{9}[/mm]

Was du jetzt machen sollst, ist die Zähldichte von [mm]X[/mm] zu bestimmen und die von [mm]Y[/mm].
Also z.B.
[mm]\mathbf{P}\big(X=1 \big)= ?[/mm], usw.

Bezug
                
Bezug
Randverteilungen: Nachfrage
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 13:57 So 05.05.2013
Autor: custos

Habe ich das richtig verstanden, dass ich als Lösung für (a) einfach die folgenden Tabellen angeben kann?

+------+------+-------+
| x=0  | x=1  | x=2   |
+======+======+=======+
| 5/12 | 5/18 | 11/36 |
+------+------+-------+

+-----+-----+
| y=0 | y=1 |
+=====+=====+
| 1/2 | 1/2 |
+-----+-----+

Und hat es eine besondere Bedeutung, dass bei der ersten Tabelle in der Summe nicht 1, sondern nur 5/6 herauskommt?

Und ich würde jetzt sagen, dass die beiden nicht stochastisch unabhängig sind, da z.B. [mm]p(x=1,y=0) = \frac 16 \neq p(x=1)\cdot p(y=0) = \frac 5{18}\cdot \frac 12 = \frac 59[/mm] gilt, richtig?

Bezug
                        
Bezug
Randverteilungen: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 14:08 So 05.05.2013
Autor: Diophant

Hallo,

> Habe ich das richtig verstanden, dass ich als Lösung für
> (a) einfach die folgenden Tabellen angeben kann?

>

> +------+------+-------+
> | x=0 | x=1 | x=2 |
> +======+======+=======+
> | 5/12 | 5/18 | 11/36 |
> +------+------+-------+

>

> +-----+-----+
> | y=0 | y=1 |
> +=====+=====+
> | 1/2 | 1/2 |
> +-----+-----+

>

> Und hat es eine besondere Bedeutung, dass bei der ersten
> Tabelle in der Summe nicht 1, sondern nur 5/6 herauskommt?

Da hast du dich verrechnet: es kommt auch bei der ersten tabelle 1 heraus, und ja: es ist richtig.
>

> Und ich würde jetzt sagen, dass die beiden nicht
> stochastisch unabhängig sind, da z.B. [mm]p(x=1,y=0) = \frac 16 \neq p(x=1)\cdot p(y=0) = \frac 5{18}\cdot \frac 12 = \frac 59[/mm]
> gilt, richtig?

Genau so ist es. [ok]


Gruß, Diophant

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