Aufgaben:Aufgabe 1.6Z: Ergodische Wahrscheinlichkeiten: Unterschied zwischen den Versionen

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[[Datei:P_ID452__Sto_Z_1_6.png|right|Binäre Markovkette]]
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[[Datei:P_ID452__Sto_Z_1_6.png|right|frame|Markovkette mit  $A$  und  $B$]]
Wir betrachten eine homogene stationäre Markovkette erster Ordnung mit den Ereignissen $A$ und $B$ und den Übergangswahrscheinlichkeiten entsprechend dem nebenstehenden Markovdiagramm:
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Wir betrachten eine homogene stationäre Markovkette erster Ordnung mit den Ereignissen  $A$  und  $B$  und den Übergangswahrscheinlichkeiten entsprechend dem nebenstehenden Markovdiagramm:
  
Für die Teilaufgaben (1) bis (4) wird vorausgesetzt:
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Für die Teilaufgaben  '''(1)'''  bis  '''(4)'''  wird vorausgesetzt:
  
*Nach dem Ereignis $A$ folgen $A$ und $B$ mit gleicher Wahrscheinlichkeit.
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*Nach dem Ereignis  $A$  folgen  $A$  und  $B$  mit gleicher Wahrscheinlichkeit.
  
*Nach $B$ ist das Ereignis $A$ doppelt so wahrscheinlich wie $B$.
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*Nach  $B$  ist das Ereignis  $A$  doppelt so wahrscheinlich wie  $B$.
  
  
Ab Teilaufgabe (5) sind $p$ und $q$ als freie Parameter zu verstehen, während die Ereigniswahrscheinlichkeiten ${\rm Pr}(A) = 2/3$ und ${\rm Pr}(B) = 1/3$ fest vorgegeben sind.
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Ab Teilaufgabe  '''(5)'''  sind  $p$  und  $q$  als freie Parameter zu verstehen, während die Ereigniswahrscheinlichkeiten  ${\rm Pr}(A) = 2/3$  und  ${\rm Pr}(B) = 1/3$  fest vorgegeben sind.
  
''Hinweise:''
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Markovketten|Markovketten]].
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*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
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*Sie können Ihre Ergebnisse mit dem nachfolgenden Berechnungstool überprüfen:
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Hinweise:  
:[[Ereigniswahrscheinlichkeiten einer Markovkette 1. Ordnung]]
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel  [[Stochastische_Signaltheorie/Markovketten|Markovketten]].
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*Sie können Ihre Ergebnisse mit dem interaktiven Applet  [[Applets:Markovketten|Ereigniswahrscheinlichkeiten einer Markovkette 1. Ordnung]]  überprüfen.
  
  
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{Wie groß sind die Übergangswahrscheinlichkeiten $p$ und $q$?
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{Wie groß sind die Übergangswahrscheinlichkeiten&nbsp; $p$&nbsp; und&nbsp; $q$?
 
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{Berechnen Sie die ergodischen Wahrscheinlichkeiten.
 
{Berechnen Sie die ergodischen Wahrscheinlichkeiten.
 
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{Wie groß ist die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass das Ereignis $B$ auftritt, wenn zwei Takte vorher das Ereignis $A$ aufgetreten ist?
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{Wie groß ist die Rückschlusswahrscheinlichkeit, dass zwei Takte vorher das Ereignis $A$ aufgetreten ist, wenn aktuell $B$ auftritt?
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{Wie groß ist die Rückschlusswahrscheinlichkeit,&nbsp; dass zwei Takte vorher das Ereignis&nbsp; $A$&nbsp; aufgetreten ist,&nbsp; wenn aktuell&nbsp; $B$&nbsp; auftritt?
 
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{Es gelte nun $p = 1/2$ und ${\rm Pr}(A) = 2/3$. Welcher Wert ergibt sich für $q$?
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{Es gelte nun&nbsp; $p = 1/2$&nbsp; und&nbsp; ${\rm Pr}(A) = 2/3$.&nbsp; Welcher Wert ergibt sich für&nbsp; $q$?
 
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{Wie müssen die Parameter gewählt werden, damit die Folgenelemente der Markovkette statistisch unabhängig sind und zusätzlich ${\rm Pr}(A) = 2/3$ gilt?
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{Wie muss man die Parameter wählen,&nbsp; damit die Folgenelemente der Markovkette statistisch unabhängig sind und zusätzlich&nbsp; ${\rm Pr}(A) = 2/3$&nbsp; gilt?
 
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===Musterlösung===
 
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{{ML-Kopf}}
 
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:<b>1.</b>&nbsp;&nbsp;Gemäß der Angabe gilt <i>p</i> = 1 - <i>p</i>, also <u><i>p</i> = 1/2</u>, und <i>q</i> = (1 - <i>q</i>)/2. Daraus folgt <u><i>q</i> = 1/3</u>.
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'''(1)'''&nbsp; Gemäß der Angabe gilt &nbsp; $p = 1 - p$ &nbsp; &rArr; &nbsp; $\underline{p =0.500}$&nbsp; und&nbsp; $q = (1 - q)/2$, &nbsp; &rArr; &nbsp; $\underline{q =0.333}$.
:<b>2.</b>&nbsp;&nbsp;F&uuml;r die Ereigniswahrscheinlichkeit von <i>A</i> gilt:
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'''(2)'''&nbsp; F&uuml;r die Ereigniswahrscheinlichkeit von&nbsp; $A$&nbsp; gilt:
 
:$${\rm Pr}(A) = \frac{{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B)}{{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B)+{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A)} = \frac{1-q}{1-q+1-p} = \frac{2/3}{2/3 + 1/2}= \frac{4}{7}  \hspace{0.15cm}\underline {\approx0.571}.$$
 
:$${\rm Pr}(A) = \frac{{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B)}{{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B)+{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A)} = \frac{1-q}{1-q+1-p} = \frac{2/3}{2/3 + 1/2}= \frac{4}{7}  \hspace{0.15cm}\underline {\approx0.571}.$$
:Damit ergibt sich Pr(<i>B</i>) = 1 - Pr(<i>A</i>) = 3/7 <u>&asymp; 0.429</u>.
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*Damit ergibt sich&nbsp; ${\rm Pr}(B)= 1 - {\rm Pr}(A) = 3/7 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.429}$.
:<b>3.</b>&nbsp;&nbsp;&Uuml;ber den Zeitpunkt <i>&nu;</i>-1 ist keine Aussage getroffen. Zu diesem Zeitpunkt kann das Ereignis <i>A</i> oder das Ereignis <i>B</i> aufgetreten sein. Deshalb gilt:
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:$${\rm Pr}(B_{\nu} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A_{\nu -2}) = {\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.15cm} +\hspace{0.15cm} {\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B) \\ = p \hspace{0.1cm}  \cdot \hspace{0.1cm}  (1-p) +  q \hspace{0.1cm}  \cdot \hspace{0.1cm}  (1-p)
+
 
= \frac{5}{12}  \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.417}.$$
+
 
:<b>4.</b>&nbsp;&nbsp;Nach dem Satz von Bayes gilt:
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'''(3)'''&nbsp; &Uuml;ber den Zeitpunkt&nbsp; $\nu-1$&nbsp; ist keine Aussage getroffen.&nbsp;
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*Zu diesem Zeitpunkt kann&nbsp;  $A$&nbsp; oder&nbsp; $B$&nbsp; aufgetreten sein. Deshalb gilt:
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:$${\rm Pr}(B_{\nu} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A_{\nu -2}) = {\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.15cm} +\hspace{0.15cm} {\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B) = p \hspace{0.1cm}  \cdot \hspace{0.1cm}  (1-p) +  q \hspace{0.1cm}  \cdot \hspace{0.1cm}  (1-p)
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= {5}/{12}  \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.417}.$$
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'''(4)'''&nbsp; Nach dem Satz von Bayes gilt:
 
:$${\rm Pr}(A_{\nu -2} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B_{\nu}) = \frac{{\rm Pr}(B_{\nu} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A_{\nu -2}) \cdot {\rm Pr}(A_{\nu -2} ) }{{\rm Pr}(B_{\nu}) } =  \frac{5/12 \cdot 4/7 }{3/7 }
 
:$${\rm Pr}(A_{\nu -2} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B_{\nu}) = \frac{{\rm Pr}(B_{\nu} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A_{\nu -2}) \cdot {\rm Pr}(A_{\nu -2} ) }{{\rm Pr}(B_{\nu}) } =  \frac{5/12 \cdot 4/7 }{3/7 }
= \frac{5}{9}  \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.556}.$$
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= {5}/{9}  \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.556}.$$
:Die Wahrscheinlichkeit Pr(<i>B<sub>&nu;</sub></i> | <i>A<sub>&nu;</sub></i><sub>-2</sub>) = 5/12 wurde bereits im Unterpunkt 3) berechnet. Aufgrund der Stationarit&auml;t gilt Pr(<i>A<sub>&nu;</sub></i><sub>-2</sub>) = Pr(<i>A</i>) = 4/7 und Pr(<i>B<sub>&nu;</sub></i>) = Pr(<i>B</i>) = 3/7. Damit erh&auml;lt man f&uuml;r die gesuchte R&uuml;ckschlusswahrscheinlichkeit den Wert 5/9.
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''Begründung:''
:<b>5.</b>&nbsp;&nbsp;Entsprechend Punkt b) gilt mit <i>p</i> = 1/2 für die Wahrscheinlichkeit von <i>A</i> allgemein:
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*Die Wahrscheinlichkeit&nbsp; ${\rm Pr}(B_{\nu}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}A_{\nu-2})= 5/12$&nbsp; wurde bereits im Unterpunkt&nbsp; '''(3)'''&nbsp; berechnet.
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*Aufgrund der Stationarit&auml;t gilt&nbsp; ${\rm Pr}(A_{\nu-2})= {\rm Pr}(A) = 4/7$&nbsp; und&nbsp; ${\rm Pr}(B_{\nu})= {\rm Pr}(B) = 3/7$.  
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*Damit erh&auml;lt man f&uuml;r die gesuchte R&uuml;ckschlusswahrscheinlichkeit nach obiger Gleichung den Wert&nbsp; $5/9$.
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'''(5)'''&nbsp; Entsprechend der Teilaufgabe&nbsp; '''(2)'''&nbsp; gilt mit&nbsp; ${p =1/2}$&nbsp; für die Wahrscheinlichkeit von&nbsp; $A$&nbsp; allgemein:
 
:$${\rm Pr}(A) = \frac{1-q}{1.5 -q}.$$
 
:$${\rm Pr}(A) = \frac{1-q}{1.5 -q}.$$
:Aus Pr(<i>A</i>) = 2/3 folgt somit <u><i>q</i> = 0</u>.
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*Aus&nbsp; $ {\rm Pr}(A) = 2/3$&nbsp; folgt somit&nbsp; $\underline{q =0}$.
:<b>6.</b>&nbsp;&nbsp;Im Fall der statistischen Unabh&auml;ngigkeit muss beispielsweise gelten:
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'''(6)'''&nbsp; Im Fall der statistischen Unabh&auml;ngigkeit muss beispielsweise gelten:
 
:$${{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A)} = {{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B)} = {{\rm Pr}(A)}.$$
 
:$${{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A)} = {{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B)} = {{\rm Pr}(A)}.$$
:Daraus folgt <i>p</i> = 1 - <u><i>q</i> = 2/3</u> und dementsprechend <u><i>q</i> = 1/3</u>.
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*Daraus folgt &nbsp;$p = {\rm Pr}(A)  \hspace{0.15cm}\underline {= 2/3}$&nbsp;  und dementsprechend &nbsp;$q = 1-p  \hspace{0.15cm}\underline {= 1/3}$.
 
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Aktuelle Version vom 2. Dezember 2021, 15:21 Uhr

Markovkette mit  $A$  und  $B$

Wir betrachten eine homogene stationäre Markovkette erster Ordnung mit den Ereignissen  $A$  und  $B$  und den Übergangswahrscheinlichkeiten entsprechend dem nebenstehenden Markovdiagramm:

Für die Teilaufgaben  (1)  bis  (4)  wird vorausgesetzt:

  • Nach dem Ereignis  $A$  folgen  $A$  und  $B$  mit gleicher Wahrscheinlichkeit.
  • Nach  $B$  ist das Ereignis  $A$  doppelt so wahrscheinlich wie  $B$.


Ab Teilaufgabe  (5)  sind  $p$  und  $q$  als freie Parameter zu verstehen, während die Ereigniswahrscheinlichkeiten  ${\rm Pr}(A) = 2/3$  und  ${\rm Pr}(B) = 1/3$  fest vorgegeben sind.



Hinweise:


Fragebogen

1

Wie groß sind die Übergangswahrscheinlichkeiten  $p$  und  $q$?

$p \ = \ $

$q \ = \ $

2

Berechnen Sie die ergodischen Wahrscheinlichkeiten.

${\rm Pr}(A) \ = \ $

${\rm Pr}(B) \ = \ $

3

Wie groß ist die bedingte Wahrscheinlichkeit,  dass das Ereignis  $B$  auftritt,  wenn zwei Takte vorher das Ereignis  $A$  aufgetreten ist?

${\rm Pr}(B_{\nu}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}A_{\nu-2})\ = \ $

4

Wie groß ist die Rückschlusswahrscheinlichkeit,  dass zwei Takte vorher das Ereignis  $A$  aufgetreten ist,  wenn aktuell  $B$  auftritt?

${\rm Pr}(A_{\nu-2}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B_{\nu})\ = \ $

5

Es gelte nun  $p = 1/2$  und  ${\rm Pr}(A) = 2/3$.  Welcher Wert ergibt sich für  $q$?

$q\ = \ $

6

Wie muss man die Parameter wählen,  damit die Folgenelemente der Markovkette statistisch unabhängig sind und zusätzlich  ${\rm Pr}(A) = 2/3$  gilt?

$p \ = \ $

$q \ = \ $


Musterlösung

(1)  Gemäß der Angabe gilt   $p = 1 - p$   ⇒   $\underline{p =0.500}$  und  $q = (1 - q)/2$,   ⇒   $\underline{q =0.333}$.


(2)  Für die Ereigniswahrscheinlichkeit von  $A$  gilt:

$${\rm Pr}(A) = \frac{{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B)}{{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B)+{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A)} = \frac{1-q}{1-q+1-p} = \frac{2/3}{2/3 + 1/2}= \frac{4}{7} \hspace{0.15cm}\underline {\approx0.571}.$$
  • Damit ergibt sich  ${\rm Pr}(B)= 1 - {\rm Pr}(A) = 3/7 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.429}$.


(3)  Über den Zeitpunkt  $\nu-1$  ist keine Aussage getroffen. 

  • Zu diesem Zeitpunkt kann  $A$  oder  $B$  aufgetreten sein. Deshalb gilt:
$${\rm Pr}(B_{\nu} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A_{\nu -2}) = {\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.15cm} +\hspace{0.15cm} {\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A) \hspace{0.05cm} \cdot \hspace{0.05cm}{\rm Pr}(B \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B) = p \hspace{0.1cm} \cdot \hspace{0.1cm} (1-p) + q \hspace{0.1cm} \cdot \hspace{0.1cm} (1-p) = {5}/{12} \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.417}.$$


(4)  Nach dem Satz von Bayes gilt:

$${\rm Pr}(A_{\nu -2} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B_{\nu}) = \frac{{\rm Pr}(B_{\nu} \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A_{\nu -2}) \cdot {\rm Pr}(A_{\nu -2} ) }{{\rm Pr}(B_{\nu}) } = \frac{5/12 \cdot 4/7 }{3/7 } = {5}/{9} \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.556}.$$

Begründung:

  • Die Wahrscheinlichkeit  ${\rm Pr}(B_{\nu}\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}A_{\nu-2})= 5/12$  wurde bereits im Unterpunkt  (3)  berechnet.
  • Aufgrund der Stationarität gilt  ${\rm Pr}(A_{\nu-2})= {\rm Pr}(A) = 4/7$  und  ${\rm Pr}(B_{\nu})= {\rm Pr}(B) = 3/7$.
  • Damit erhält man für die gesuchte Rückschlusswahrscheinlichkeit nach obiger Gleichung den Wert  $5/9$.


(5)  Entsprechend der Teilaufgabe  (2)  gilt mit  ${p =1/2}$  für die Wahrscheinlichkeit von  $A$  allgemein:

$${\rm Pr}(A) = \frac{1-q}{1.5 -q}.$$
  • Aus  $ {\rm Pr}(A) = 2/3$  folgt somit  $\underline{q =0}$.


(6)  Im Fall der statistischen Unabhängigkeit muss beispielsweise gelten:

$${{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}A)} = {{\rm Pr}(A \hspace{0.05cm} | \hspace{0.05cm}B)} = {{\rm Pr}(A)}.$$
  • Daraus folgt  $p = {\rm Pr}(A) \hspace{0.15cm}\underline {= 2/3}$  und dementsprechend  $q = 1-p \hspace{0.15cm}\underline {= 1/3}$.