*Es ist zu erkennen, dass an der Sprungstelle $r = 0$ der rechtsseitige Grenzwert gültig ist.
Diese Funktion ist rechts dargestellt. Es ist zu erkennen, dass an der Sprungstelle $r = 0$ der rechtsseitige Grenzwert gültig ist.
''Hinweise:''
''Hinweise:''
*Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Verteilungsfunktion|Verteilungsfunktion]].
*Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Verteilungsfunktion|Verteilungsfunktion]].
*Bezug genommen wird auch auf das Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion|Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion]].
*Bezug genommen wird auch auf das Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion|Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion]].
*Eine Zusammenfassung der hier behandelten Thematik bietet das Lernvideo [[Zusammenhang zwischen WDF und VTF]].
*Eine Zusammenfassung der hier behandelten Thematik bietet das Lernvideo [[Zusammenhang_zwischen_WDF_und_VTF_(Lernvideo)|Zusammenhang zwischen WDF und VTF]].
*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
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<quiz display=simple>
<quiz display=simple>
{Welche Eigenschaften einer Verteilungsfunktion (VTF) gelten allgemein, also nicht nur bei diesem konkreten Beispiel?
{Welche Eigenschaften einer Verteilungsfunktion (VTF) gelten, wenn die Zufallsgröße beidseitig unbegrenzt ist?
|type="[]"}
|type="[]"}
+ Die VTF steigt von $0$ auf $1$ zumindest schwach monoton an.
+ Die VTF steigt von $0$ auf $1$ zumindest schwach monoton an.
- Die $F_x(r)$–Werte $0$ und $1$ sind für endliche $r$–Werte möglich.
{Geben Sie die zugehörige WDF $f_x(x)$ allgemein und den Wert für $x = 1$ an.
{Geben Sie die zugehörige WDF $f_x(x)$ allgemein an und den Wert für $x = 1$.
|type="{}"}
|type="{}"}
$f_x(x =1)\ = $ { 0.0677 3% }
$f_x(x =1)\ = \ $ { 0.0677 3% }
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeiten, dass $x$ genau gleich $1$ ist?
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass $x$ genau gleich $1$ ist?
|type="{}"}
|type="{}"}
${\rm Pr}(x = 1)\ = $ { 0. }
${\rm Pr}(x = 1)\ = \ $ { 0. }
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeiten, dass $x$ genau gleich $0$ ist?
{Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass $x$ genau gleich $0$ ist?
|type="{}"}
|type="{}"}
${\rm Pr}(x = 0)\ = $ { 0.5 3% }
${\rm Pr}(x = 0)\ = \ $ { 0.5 3% }
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===Musterlösung===
===Musterlösung===
{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
'''(1)''' Die <u>Aussagen 1, 3 und 4</u> sind immer richtig:
'''(1)''' Die <u>Aussagen 1, 3 und 4</u> sind immer richtig:
*Ein horizontaler Abschnitt in der VTF weist darauf hin, dass die Zufallsgröße in diesem Bereich keine Werte besitzt.
*Ein horizontaler Abschnitt in der VTF weist darauf hin, dass die Zufallsgröße in diesem Bereich keine Werte besitzt.
*Dagegen weist ein vertikaler Abschnitt in der VTF auf eine Diracfunktion in der WDF (an gleicher Stelle $x_0$) hin. Dies bedeutet, dass die Zufallsgröße den Wert $x_0$ sehr häufig annimmt, nämlich mit endlicher Wahrscheinlichkeit. Alle anderen Werte treten exakt mit der Wahrscheinlichkeit $0$ auf.
*Dagegen weist ein vertikaler Abschnitt in der VTF auf eine Diracfunktion in der WDF $($an gleicher Stelle $x_0)$ hin.
*Ist jedoch $x$ auf den Bereich von $x_{\rm min}$ bis $x_{\rm max}$ begrenzt, so ist $F_x(r) = 0$ für $r < x_{\rm min}$ und $F_x(r) = 1$ für $r > x_{\rm max}$. In diesem Sonderfall wäre auch die zweite Aussage zutreffend.
*Dies bedeutet, dass die Zufallsgröße den Wert $x_0$ sehr häufig annimmt, nämlich mit endlicher Wahrscheinlichkeit.
*Alle anderen Werte treten exakt mit der Wahrscheinlichkeit $0$ auf.
*Ist jedoch $x$ auf den Bereich von $x_{\rm min}$ bis $x_{\rm max}$ begrenzt, so ist $F_x(r) = 0$ für $r < x_{\rm min}$ und $F_x(r) = 1$ für $r > x_{\rm max}$.
*In diesem Sonderfall wäre auch die zweite Aussage zutreffend.
'''(2)''' Die gesuchte Wahrscheinlichkeit kann man aus der Differenz der VTF–Werte an den Grenzen berechnen:
'''(4)''' Die WDF erhält man aus der zugehörigen VTF durch Differenzieren der zwei Bereiche. Es ergibt sich eine zweiseitige Exponentialfunktion sowie eine Diracfunktion bei $x = 0$:
Der gesuchte Zahlenwert ist $f_x(x = 1)\hspace{0.15cm}\underline{= \rm 0.0677}$.
<i>Hinweis:</i> Für die zweiseitige Exponentialverteilung ist der Begriff „Laplaceverteilung” gebräuchlich.
'''(5)''' Im Bereich um $1$ beschreibt $x$ eine kontinuierliche Zufallsgröße.
*Die Wahrscheinlichkeit, dass $x$ exakt den Wert $1$ aufweist, ist deshalb ${\rm Pr}(x = 1)\hspace{0.15cm}\underline{= \rm 0}.$
'''(5)''' Im Bereich um $1$ beschreibt $x$ eine kontinuierliche Zufallsgröße. Die Wahrscheinlichkeit, dass $x$ exakt den Wert $1$ aufweist, ist deshalb ${\rm Pr}(x = 1)\hspace{0.15cm}\underline{= \rm 0}.$
'''(6)''' In $50\%$ der Zeit wird $x = 0$ gelten: ${\rm Pr}(x = 0)\hspace{0.15cm}\underline{= \rm 0.5}.$
<i>Hinweise:</i> :
'''(6)''' In $50\%$ der Zeit wird $x = 0$ gelten: ${\rm Pr}(x = 0)\hspace{0.15cm}\underline{= \rm 0.5}.$
*Die WDF eines Sprachsignals wird häufig durch eine zweiseitige Exponentialfunktion beschrieben.
*Die WDF eines Sprachsignals wird häufig durch eine zweiseitige Exponentialfunktion beschrieben.
*Die Diracfunktion bei $x = 0$ berücksichtigt vor allem Sprachpausen – hier in $50\%$ aller Zeiten.
*Die Diracfunktion bei $x = 0$ berücksichtigt vor allem Sprachpausen – hier in $50\%$ aller Zeiten.
{{ML-Fuß}}
{{ML-Fuß}}
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[[Category:Aufgaben zu Stochastische Signaltheorie|^3.2 Verteilungsfunktion^]]
[[Category:Aufgaben zu Stochastische Signaltheorie|^3.2 Verteilungsfunktion^]]
Ein horizontaler Abschnitt in der VTF weist darauf hin, dass die Zufallsgröße in diesem Bereich keine Werte besitzt.
Dagegen weist ein vertikaler Abschnitt in der VTF auf eine Diracfunktion in der WDF $($an gleicher Stelle $x_0)$ hin.
Dies bedeutet, dass die Zufallsgröße den Wert $x_0$ sehr häufig annimmt, nämlich mit endlicher Wahrscheinlichkeit.
Alle anderen Werte treten exakt mit der Wahrscheinlichkeit $0$ auf.
Ist jedoch $x$ auf den Bereich von $x_{\rm min}$ bis $x_{\rm max}$ begrenzt, so ist $F_x(r) = 0$ für $r < x_{\rm min}$ und $F_x(r) = 1$ für $r > x_{\rm max}$.
In diesem Sonderfall wäre auch die zweite Aussage zutreffend.
(2) Die gesuchte Wahrscheinlichkeit kann man aus der Differenz der VTF–Werte an den Grenzen berechnen: