Aufgaben:Aufgabe 3.2Z: 2D–Wahrscheinlichkeitsfunktion: Unterschied zwischen den Versionen

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Wir betrachten die Zufallsgrößen
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Wir betrachten die Zufallsgrößen $X =  \{ 0, 1, 2, 3 \}$ und $Y =  \{ 0, 1, 2 \}$, deren gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_{X,Y}(X,Y)$ gegeben ist.
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*Aus dieser 2D–Wahrscheinlichkeitsfunktion sollen die eindimensionalen Wahrscheinlichkeitsfunktionen $P_X(X)$ und $P_Y(Y)$ ermittelt werden.
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*Man nennt eine solche manchmal auch Randwahrscheinlichkeit (englisch: ''Marginal Probability'').
  
$X$ =  { 0, 1, 2, 3 },
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Gilt  $P_{XY}(X, Y) = P_X(X) \cdot P_Y(Y)$, so sind die beiden Zufallsgrößen $X$ und $Y$ statistisch unabhängig. Andernfalls bestehen statistische Bindungen zwischen $X$ und $Y$.
 
 
$Y$ = { 0, 1, 2 },
 
 
 
deren gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_{X,Y}(X,Y)$ gegeben ist. Aus dieser 2D–Wahrscheinlichkeitsfunktion sollen die eindimensionalen Wahrscheinlichkeitsfunktionen $P_X(X)$ und $P_Y(Y)$ ermittelt werden. Man nennt eine solche manchmal auch Randwahrscheinlichkeit (englisch: Marginal Probability).
 
 
 
Gilt  $P_{X,Y}(X,Y)$ = $P_X(X)$ . $P_Y(Y)$, so sind die beiden Zufallsgrößen X und Y statistisch unabhängig. Andernfalls bestehen statistische Bindungen zwischen $X$ und $Y$.
 
 
 
Im zweiten Teil der Aufgabe betrachten wir die Zufallsgrößen
 
 
 
$U$ = { 0, 1 }, $V$ = { 0, 1 },
 
 
 
die sich aus $X$ und $Y$ durch Modulo–2–Operationen ergeben:
 
 
 
$U$ = $X$ mod 2,  $V$ = $Y$ mod 2.
 
 
 
'''Hinweis:''' Die Aufgabe gehört zum Themengebiet von [http://www.lntwww.de/Informationstheorie_und_Quellencodierung/Einige_Vorbemerkungen_zu_zweidimensionalen_Zufallsgrößen  Kapitel 3.1]. Ausgegangen wird hier von der gleichen Konstellation wie in [http://www.lntwww.de/Aufgaben:3.02_Erwartungswertberechnungen Aufgabe 3.02]. Dort wurde die Zufallsgrößen  $Y$ = { 0, 1, 2, 3 }  betrachtet, allerdings mit dem Zusatz $Pr(Y = 3)$ = 0. Die so erzwungene Eigenschaft $|X| = |Y|$  war in Aufgabe  [http://www.lntwww.de/Aufgaben:3.02_Erwartungswertberechnungen Aufgabe 3.02] zur formalen Berechnung des Erwartungswertes $E[P_X(X)]$ von Vorteil.
 
 
  
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Im zweiten Teil der Aufgabe betrachten wir die Zufallsgrößen $U=  \{ 0, 1 \}$ und $V=  \{ 0, 1 \}$, die sich aus $X$ und $Y$ durch Modulo–2–Operationen ergeben:
  
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:$$U = X \hspace{0.1cm}\text{mod} \hspace{0.1cm} 2, \hspace{0.3cm}  V = Y \hspace{0.1cm}\text{mod} \hspace{0.1cm} 2.$$
  
  
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Informationstheorie/Einige_Vorbemerkungen_zu_zweidimensionalen_Zufallsgrößen|Einige Vorbemerkungen zu den 2D-Zufallsgrößen]].
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*Ausgegangen wird hier von der gleichen Konstellation wie in [[http://www.lntwww.de/Aufgaben:3.02_Erwartungswertberechnungen|Aufgabe 3.2]].
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*Dort wurde die Zufallsgrößen  $Y = \{ 0, 1, 2, 3 \}$  betrachtet, allerdings mit dem Zusatz ${\rm Pr}(Y = 3) = 0$.
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*Die so erzwungene Eigenschaft $|X| = |Y|$  war in der vorherigen Aufgabe zur formalen Berechnung des Erwartungswertes ${\rm E}[P_X(X)]$ von Vorteil.
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*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.
  
  
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Version vom 30. Mai 2017, 12:03 Uhr

2D–Wahrscheinlichkeitsfunktionen der Zufallsgrößen X und Y

Wir betrachten die Zufallsgrößen $X = \{ 0, 1, 2, 3 \}$ und $Y = \{ 0, 1, 2 \}$, deren gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_{X,Y}(X,Y)$ gegeben ist.

  • Aus dieser 2D–Wahrscheinlichkeitsfunktion sollen die eindimensionalen Wahrscheinlichkeitsfunktionen $P_X(X)$ und $P_Y(Y)$ ermittelt werden.
  • Man nennt eine solche manchmal auch Randwahrscheinlichkeit (englisch: Marginal Probability).

Gilt $P_{XY}(X, Y) = P_X(X) \cdot P_Y(Y)$, so sind die beiden Zufallsgrößen $X$ und $Y$ statistisch unabhängig. Andernfalls bestehen statistische Bindungen zwischen $X$ und $Y$.

Im zweiten Teil der Aufgabe betrachten wir die Zufallsgrößen $U= \{ 0, 1 \}$ und $V= \{ 0, 1 \}$, die sich aus $X$ und $Y$ durch Modulo–2–Operationen ergeben:

$$U = X \hspace{0.1cm}\text{mod} \hspace{0.1cm} 2, \hspace{0.3cm} V = Y \hspace{0.1cm}\text{mod} \hspace{0.1cm} 2.$$


Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Einige Vorbemerkungen zu den 2D-Zufallsgrößen.
  • Ausgegangen wird hier von der gleichen Konstellation wie in [3.2].
  • Dort wurde die Zufallsgrößen $Y = \{ 0, 1, 2, 3 \}$ betrachtet, allerdings mit dem Zusatz ${\rm Pr}(Y = 3) = 0$.
  • Die so erzwungene Eigenschaft $|X| = |Y|$ war in der vorherigen Aufgabe zur formalen Berechnung des Erwartungswertes ${\rm E}[P_X(X)]$ von Vorteil.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.


Fragebogen

1

Wie lautet die Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_X(X)$?

$P_X(0) \ = \ $

$P_X(1) \ = \ $

$P_X(2)\ = \ $

$P_X(3) \ = \ $

2

Wie lautet die Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_Y(Y)$?

$P_Y(0) \ = \ $

$P_Y(1) \ = \ $

$P_Y(2) \ = \ $

3

Sind die Zufallsgrößen $X$ und $Y$ statistisch unabhängig?

Ja,
Nein.

4

Ermitteln Sie die Wahrscheinlichkeiten $P_{UV}( U, V)$.

$P_{UV}( U = 0, V = 0) \ = \ $

$P_{UV}( U = 0, V = 1)\ = \ $

$P_{UV}( U = 1, V = 0) \ = \ $

$P_{UV}( U =1, V = 1) \ = \ $

5

Sind die Zufallsgrößen $U$ und $V$ statistisch unabhängig?

Ja,
Nein.


Musterlösung

1. Man kommt von $P_{XY}(X,Y)$ zur 1D–Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_X(X)$ ,indem man alle $Y$-Wahrscheinlichkeiten aufsummiert:

$$P_X(X = x_{\mu}) = \sum_{y \hspace{0.05cm} \in \hspace{0.05cm} Y} \hspace{0.1cm} P_{XY}(x_{\mu}, y)$$


$$\Rightarrow P_X(X = 0) = 1/4+1/8+1/8 = 1/2 = 0.500$$

$$P_X(X = 1)= 0+0+1/8 = 1/8 =0.125$$

$$P_X(X = 2) = 0+0+0 = 0$$

$$P_X(X = 3) = 1/4+1/8+0=3/8 =0.375$$

$$\Rightarrow P_X(X) = [ 1/2, 1/8 , 0 , 3/8 ]$$

2. Analog zur Teilaufgabe (a) gilt nun:

$$P_Y(Y = y_{\kappa}) = \sum_{x \hspace{0.05cm} \in \hspace{0.05cm} X} \hspace{0.1cm} P_{XY}(x, y_{\kappa})$$

$\Rightarrow P_Y(Y= 0) = 1/4+0+0+1/4 = 1/2 = 0.500$

$P_Y(Y = 1) = 1/8+0+0+1/8 = 1/4 = 0.250$

$P_Y(Y = 2) = 1/8+1/8+0+0 = 1/4 = 0.250$

$\Rightarrow P_Y(Y= 0) = [ 1/2, 1/4 , 1/4 ]$

3. Bei Unabhängigkeit sollte $P_{XY}(X,Y)= P_X(X) . P_Y(Y)$ sein.Dies trifft hier nicht zu $\Rightarrow$ Antwort Nein.

4. Ausgehend von $P_{XY}(X,Y)$ $\Rightarrow$ linke Tabelle kommt man zu $P_{UY}(U,Y)$ $\Rightarrow$ mittlere Tabelle, indem man gewisse Wahrscheinlichkeiten entsprechend $U = X$ zusammenfasst. Berücksichtigt man noch $V = Y mod 2$, so erhält man die gesuchten Wahrscheinlichkeiten entsprechend der rechten Tabelle:

$P_{UV}( U = 0, V = 0) = P_{UV}( U = 0, V = 1) = 3/8 = 0.375$

$P_{UV}( U = 1, V = 0) = P_{UV}( U =1, V = 1) = 1/8 = 0.125$

P_ID2753__Inf_Z_3_2d_neu.png

5.Die 1D–Wahrscheinlichkeitsfunktionen lauten nun:

$P_U(U) = [1/2 , 1/2 ]$, $P_V(V)=[3/4, 1/4]$.

Damit gilt $P_{UV}(U,V) = P_U(U) . P_V(V)$ $\Rightarrow$ $U$ und $V$ sind statistisch unabhängig $\Rightarrow$ Antwort Ja.