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Forum "Wahrscheinlichkeitstheorie" - Stochastisch unabhängig
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Stochastisch unabhängig: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 10:57 Sa 16.06.2007
Autor: Jan85

Aufgabe
Ein fairer Würfel wird einmal geworfen. Die Ak (1<= k <=5) seien die Ereignisse A1 [mm] \hat= [/mm] gerade, A2 [mm] \hat= [/mm] ungerade, A3 [mm] \hat= [/mm] Quadrat, A4 [mm] \hat= [/mm] Primzahl , A5 [mm] \hat= [/mm] 5
Entscheiden Sie für alle Paare (k,l), ob Ak, Al  Stochastisch unabhängig sind
Warum sind hier 2 Ereignisse gleicher Kardinalität niemals Stochastisch unabhängig?

Hallo Leute,

die Aufgabe ist ja eigentlich ziemlich einfach. Habe sie auch shcon fast komplett gelöst.
Es geht nur um die letzte Frage:
Warum sind hier 2 Ereignisse gleicher Kardinalität niemals Stochastisch unabhängig?
Ich habe einfach keine Erklärung dafür...Hat jemand von euch ne Idee?

danke

        
Bezug
Stochastisch unabhängig: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 12:24 Sa 16.06.2007
Autor: Regina256

Für Eireignisse gleicher Kardinalität ist ja P(A)*P(B) eine Quadratzahl P(A und B) ist aber 1/6 , 1/3, 1/2, 2/3, 5/6,1. Also nur für A=B ne Quadratzahl, in dem Fall sind A und B jedoch abhängig!

Bezug
                
Bezug
Stochastisch unabhängig: Nachfrage
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 19:49 Sa 16.06.2007
Autor: luis52

Hallo Regina,

prima Argumentation. Aber: Was ist mit [mm] $\emptyset$ [/mm] und [mm] $\Omega$? [/mm]

lg

Luis

Bezug
                        
Bezug
Stochastisch unabhängig: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 00:17 Mo 18.06.2007
Autor: Regina256

Na ja, wenn beide Mengen leer sind, oder beide Mengen Omega, dann sind sie sowieso abhängig....

Bezug
                                
Bezug
Stochastisch unabhängig: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 08:49 Mo 18.06.2007
Autor: luis52


> Na ja, wenn beide Mengen leer sind, oder beide Mengen
> Omega, dann sind sie sowieso abhängig....

ach ja?

[mm] $P(\emptyset\cap \emptyset)=$P(\emptyset)=0=P(\emptyset)P(\emptyset)$ [/mm]

und

[mm] $P(\Omega\cap \Omega)=$P(\Omega)=1=P(\Omega)P(\Omega)$ [/mm]

...

lg
Luis            


Bezug
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