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Verteilung von ZV: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 17:57 Mo 09.02.2009
Autor: Floyd

hallo,

ich hätte eine Frage bzgl. der Verteilung von Zufallsvariablen.
Also, ich hab ein X [mm] \sim N(\mu_x,\sigma_x^2) [/mm] und ein Y [mm] \sim N(\mu_y,\sigma_y^2). [/mm]
Nun würd mich interessieren wie sich [mm] X^2, Y^2 [/mm] und [mm] \wurzel[]{X^2+Y^2} [/mm] verhält.

Kann mir einer erklären wie ich das berechnen kann?
Im Wesentlichen wäre ich nur an der entsprechenden Dichte interessiert.

Besten Dank im Voraus!
Mit freundlichen Grüssen,
Floyd

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

        
Bezug
Verteilung von ZV: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 19:14 Mo 09.02.2009
Autor: luis52

Moin Floyd,

[willkommenmr]

Sind X und Y unabhaengig?

vg Luis

Bezug
        
Bezug
Verteilung von ZV: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 19:31 Mo 09.02.2009
Autor: Al-Chwarizmi


> hallo,
>  
> ich hätte eine Frage bzgl. der Verteilung von
> Zufallsvariablen.
> Also, ich hab ein X [mm]\sim N(\mu_x,\sigma_x^2)[/mm] und ein Y
> [mm]\sim N(\mu_y,\sigma_y^2).[/mm]
> Nun würd mich interessieren wie
> sich [mm]X^2, Y^2[/mm] und [mm]\wurzel[]{X^2+Y^2}[/mm] verhält.
>  
> Kann mir einer erklären wie ich das berechnen kann?
> Im Wesentlichen wäre ich nur an der entsprechenden  
> Dichte interessiert.


Hallo  Floyd,

Um die Verteilungsfunktion [mm] F_{X^2} [/mm] von [mm] X^2 [/mm] zu erhalten,
muss man von deren Definition ausgehen:

   $\ [mm] F_{X^2}(t)\ [/mm] =\ [mm] P(X^2
Dies kann man mit der Dichtefunktion [mm] f_X [/mm] und der
Verteilungsfunktion [mm] F_X [/mm] so schreiben:

   $\ [mm] F_{X^2}(t)\ [/mm] =\ [mm] P(-\wurzel{t}
Bei [mm] \wurzel{X^2+Y^2} [/mm] vermutete ich zuerst wieder eine
Normalverteilung. Kann aber nicht sein, da [mm] X^2+Y^2 [/mm]
nicht negativ werden kann. Dagegen bin ich in
Wikipedia fündig geworden:

Z = [mm] \sqrt{X^2 + Y^2} [/mm] mit zwei unabhängigen normalverteilten
Zufallsvariablen X,Y ist []  Rayleigh-verteilt.

Dort wird aber offenbar eine etwas spezielle Situation
vorausgesetzt:  E(X)=E(Y)=0, Var(X)=Var(Y).
Deine allgemeinere Frage ist damit also noch
nicht beantwortet.

Gruß   Al-Chw.

(Text aufgrund von Hinweisen von Luis redigiert)





Bezug
                
Bezug
Verteilung von ZV: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 20:05 Mo 09.02.2009
Autor: Floyd

Danke für die schnelle Antwort!
Es handelt sich wohl um eine Rayleighverteilung (X und Y sind unabhängig und die [mm] \sigma_x=\sigma_y [/mm] ).

mfg Floyd

Bezug
                        
Bezug
Verteilung von ZV: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 20:16 Mo 09.02.2009
Autor: luis52

Moin Floyd,

du brauchst aber noch [mm] $\mu_x=\mu_y=0$ [/mm] ...

vg Luis

PS: Es waere schoen, wenn du uns kuenftig deine Aufgabenstellungen
      nicht in homoeopatischen Dosen uebermitteln wuerdest, Floyd.

Bezug
                                
Bezug
Verteilung von ZV: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 20:53 Mo 09.02.2009
Autor: Floyd

hi,

ich hab erst nach dem Hinweis bzgl. Rayleighverteilung die entsprechenden Werte überprüft und gesehn, dass sie sich dementsprechend verhalten. - Also: [mm] \sigma_x=\sigma_y [/mm] und [mm] \mu_x=\mu_y=0. [/mm]

Also, nochmal vielen Dank.
mfg Floyd

Bezug
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