Aufgabe 2.7: C-Programme z1 und z2

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C-Programme zur Erzeugung diskreter Zufallsgrößen

Die beiden hier angegebenen C-Programme eignen sich zur Erzeugung diskreter Zufallsgrößen:

  • Die Funktion $z1$ erzeugt eine $M$–-stufige Zufallsgröße mit dem Wertevorrat $\{0, 1$, ... , $M-1\}$, die dazugehörigen Wahrscheinlichkeiten werden im Array $\text{p_array}$ mit der Eigenschaft „Float” übergeben. Die Funktion $\text{random()}$ liefert gleichverteilte Float–Zufallsgrößen zwischen $0$ und $1$.
  • Eine zweite Funktion $z2$ (Quelltext siehe unten) liefert eine spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilung, die durch die beiden Parameter $I$ und $p$ festgelegt ist. Dieses geschieht unter Verwendung der Funktion z1.



Hinweise:



Fragebogen

1

Es gelte $M=4$ und $\text{p_array} = \big[0.2, \ 0.3, \ 0.4, \ 0.1 \big]$.
Welches Ergebnis liefert die Funktion $z1$, wenn die Randomfunktion den Wert $x = 0.75$ zurückgibt?

$z1 \ = \ $

2

Welche der nachfolgenden Aussagen sind bezüglich $z1$ zutreffend?

Man könnte auf die Zuweisung $\text{x = random()}$ in Zeile 5 verzichten und in Zeile 8 direkt mit $\text{random()}$ vergleichen.
Sind alle übergebenen Wahrscheinlichkeiten gleich, so gäbe es schnellere Programmrealisierungen als $z1$.
Der Rückgabewert $\text{random() = 0.2}$ führt zum Ergebnis $z1= 1$.

3

Welche der nachfolgenden Aussagen sind bezüglich $z2$ zutreffend?

Das Programm erzeugt eine binomialverteilte Zufallsgröße.
Das Programm erzeugt eine poissonverteilte Zufallsgröße.
Mit $I = 4$ sind für $z2$ die Werte $0, 1, 2, 3, 4$ möglich.
Das Einbinden der mathematischen Bibliothek „math.h” ist erforderlich, da in $z2$ die Funktion „pow” (Potenzieren) verwendet wird.

4

Welcher Wert steht in  $\text{p_array[2]}$  beim Aufruf mit $I = 4$ und $p = 0.25$?

$\text{p_array[2]} \ = \ $


Musterlösung

(1)  Nach dem ersten Schleifendurchlauf ($m = 0$) ist die Variable $\text{summe = 0.2}$, beim nächsten $(m = 1)$ gilt $\text{summe = 0.2 + 0.3 = 0.5}$.
In beiden Fällen ist somit die Variable $\text{summe} < x = 0.75$. Erst bei $m = 2$ ist die Rücksprungbedingung erfüllt:   $0.9 > x$. Somit ist $\underline{z1 = 2}$.


(2)  Richtig sind die Lösungsvorschläge 2 und 3:

  • Würde man auf die Hilfsvariable $x$ verzichten und in Zeile 8 $\text{summe > random()}$ schreiben, so würde bei jedem Schleifendurchgang ein neuer Zufallswert erzeugt und $z1$ hätte dann nicht die gewünschten Eigenschaften.
  • $z1$ arbeitet gemäß dem Schaubild auf der Seite „Erzeugung mehrstufiger Zufallsgrößen“ im Theorieteil. Dort findet man eine deutlich schnellere Implementierung für den Fall gleicher Wahrscheinlichkeiten ($1/M$).
  • Im ersten Durchlauf ($m = 0$) ist in diesem Fall die Rücksprungbedingung aufgrund der Kleiner/Gleich–Abfrage nicht erfüllt; der Ausgabewert ist tatsächlich $z1 = 1$.


(3)  Richtig sind die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4:

  • Es ergibt sich eine binomialverteilte Zufallsgröße, und zwar mit Wertevorrat $\{0, 1, 2, 3, 4\}$.
  • Für die Berechnung der Wahrscheinlichkeit ${\rm Pr}(z2 = 0) = (1 -p)^{I}$ benötigt man hier die mathematische Bibliothek.
  • Das Potenzieren könnte aber auch durch $I$–fache Multiplikation realisiert werden.


(4)  Aufgrund der Zeile 6 beinhaltet das Feldelement $\text{p_array[0]}$ vor der Programmschleife $(i = 0)$ den Wert $(1 -p)^{I}$. Im ersten Schleifendurchlauf ($i = 1$) wird folgender Wert eingetragen:

$$\text{p_array[1]}=\frac{ p\cdot I}{ 1- p}\cdot\text{p_array[0]}= I\cdot p\cdot(1- p)^{ I- 1}={\rm Pr}(z2= 1) .$$

Im zweiten Schleifendurchlauf ($i = 2$) wird die Wahrscheinlichkeit für das Ergebnis „$z2=2$” berechnet:

$$\text{p_array[2]}=\frac{p\cdot (I- 1)}{ 2\cdot ( 1- p)}\cdot\text{p_array[1]}= \left({ I \atop { 2}}\right)\cdot p^{\rm 2}\cdot( 1- p)^{\rm 2}={\rm Pr}( z2 = 2) .$$

Für $I= 4$ und $p = 0.25$ erhält man folgenden Zahlenwert („$4$ über $2$” ergibt $6$):

$$\text{p_array[2]}={\rm Pr}( z 2=2)=6\cdot\frac{1}{16}\cdot\frac{9}{16} \hspace{0.15cm}\underline{=0.211}.$$