Aufgaben:Aufgabe 3.3Z: Momente bei Dreieck-WDF: Unterschied zwischen den Versionen

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:Wir betrachten in dieser Aufgabe zwei Zufallssignale $x(t)$ und $y(t)$ mit jeweils dreieckförmiger WDF, nämlich die
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Wir betrachten in dieser Aufgabe zwei Zufallssignale $x(t)$ und $y(t)$ mit jeweils dreieckförmiger WDF, nämlich die
  
:*einseitige Dreieck-WDF (siehe obere Grafik):
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*einseitige Dreieck-WDFgemäß der oberen Grafik:
:$$\it f_x(x)=\left\{ \begin{array}{*{4}{c}}  0.5 \cdot (\rm 1-{\it x}/{\rm 4}) & \rm f\ddot{u}r\hspace{0.1cm}{\rm 0 \le \it x \le \rm 4},\\\rm 0 & \rm sonst. \end{array} \right.$$
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:$$f_x(x)=\left\{ \begin{array}{*{4}{c}}  0.5 \cdot (1-{ x}/{\rm 4}) & \rm f\ddot{u}r\hspace{0.1cm}{\rm 0 \le {\it x} \le 4},\\\rm 0 & \rm sonst. \end{array} \right.$$
  
:*zweiseitige Dreieck-WDF (siehe untere Grafik):
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*zweiseitige Dreieck-WDF gemäß der unteren Grafik:
:$$\it f_y(y)=\left\{ \begin{array}{*{4}{c}} 0.25 \cdot (\rm 1-{\it |y|}/{\rm 4}) & \rm f\ddot{u}r\hspace{0.1cm}{\rm -4 \le \it y \le \rm 4},\\\rm 0 & \rm sonst. \end{array} \right.$$
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:$$ f_y(y)=\left\{ \begin{array}{*{4}{c}} 0.25 \cdot (1-{ |y|}/{\rm 4}) & \rm f\ddot{u}r\hspace{0.1cm}{ -4 \le {\it y\le \rm 4},\\\rm 0 & \rm sonst. \end{array} \right.$$
  
:Berücksichtigen Sie zur Lösung dieser Aufgabe die Gleichung für die Zentralmomente:
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Berücksichtigen Sie zur Lösung dieser Aufgabe die Gleichung für die Zentralmomente:
:$$\mu_k=\sum\limits_{\kappa = \rm 0}^{\it k}\left({k} \atop {\kappa}\right)\cdot m_k\cdot(-m_{\rm 1})^{k - \kappa}.$$
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$$\mu_k=\sum\limits_{\kappa = \rm 0}^{\it k}\left({k} \atop {\kappa}\right)\cdot m_k\cdot(-m_{\rm 1})^{k - \kappa}.$$
  
:Im Einzelnen ergeben sich hierfür
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Im Einzelnen ergeben sich mit dieser Gleichung folgende Ergebnisse:
:$$\mu_{\rm 1}=0,\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 2}=\it m_{\rm 2}-\it m_{\rm 1}^{\rm 2},\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 3}=\it m_{\rm 3}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 2}\cdot \it m_{\rm 1}+\rm 2\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 3},$$
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$$\mu_{\rm 1}=0,\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 2}=\it m_{\rm 2}-\it m_{\rm 1}^{\rm 2},\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 3}=\it m_{\rm 3}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 2}\cdot \it m_{\rm 1} {\rm +}\rm 2\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 3},$$
:$$\mu_{\rm 4}=\it m_{\rm 4}-\rm 4\cdot\it m_{\rm 3}\cdot \it m_{\rm 1}+\rm 6\cdot\it m_{\rm 2}\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 2}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 4}.$$
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$$\mu_{\rm 4}=\it m_{\rm 4}-\rm 4\cdot\it m_{\rm 3}\cdot \it m_{\rm 1}\rm +6\cdot\it m_{\rm 2}\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 2}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 4}.$$
  
:Aus den Zentralmomenten höherer Ordnung kann man unter anderem ableiten:
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Aus den Zentralmomenten höherer Ordnung kann man unter anderem ableiten:
  
:*die <i>Charliersche Schiefe</i>:
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*die <i>Charliersche Schiefe</i> $S = {\mu_3}/{\sigma^3}\hspace{0.05cm},$
:$$S = \frac {\mu_3}{\sigma^3}\hspace{0.05cm},$$
 
  
:*die <i>Kurtosis K</i>:
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*die <i>Kurtosis</i> $K = {\mu_4}/{\sigma^4}\hspace{0.05cm}.$
:$$K = \frac {\mu_4}{\sigma^4}\hspace{0.05cm}.$$
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''Hinweise:''
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Erwartungswerte_und_Momente|Erwartungswerte und Momente]].
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*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.
  
:<b>Hinweis</b>: Die Aufgabe bezieht sich auf den gesamten Lehrstoff von Kapitel 3.3.
 
  
  
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{ Berechnen Sie aus der vorliegenden WDF <i>f<sub>x</sub></i>(<i>x</i>) das Moment <i>k</i>-ter Ordnung (<i>m<sub>k</sub></i>). Welcher Wert ergibt sich f&uuml;r den linearen Mittelwert  <i>m<sub>x</sub></i> = <i>m</i><sub>1</sub>?
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{ Berechnen Sie aus der vorliegenden WDF $f_x(x)$ das Moment $k$-ter Ordnung. Welcher Wert ergibt sich f&uuml;r den linearen Mittelwert  $m_x = m_1$?
 
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$m_x$ = { 1.333 3% }
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$m_x \ =$ { 1.333 3% }
  
  
{Wie gro&szlig; sind der quadratische Mittelwert und die Streuung <i>&sigma;<sub>x</sub></i>?
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{Wie gro&szlig; sind der quadratische Mittelwert und die Streuung $\sigma_x$ der Zufallsgröße $x$?
 
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{Wie groß ist bei der Zufallsgr&ouml;&szlig;e <i>x</i> die Charliersche Schiefe <i>S<sub>x</sub></i> = <i>&mu;</i><sub>3</sub>/<i>&sigma;</i><sup>3</sup>? Warum ist dieser Wert ungleich 0?
+
{Wie groß ist bei der Zufallsgr&ouml;&szlig;e $x$ die Charliersche Schiefe $S_x = \mu_3/\sigma_x^3$? Warum ist $S_x \ne 0$?
 
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{Welche Aussagen treffen f&uuml;r die symmetrisch verteilte Zufallsgr&ouml;&szlig;e <i>y</i> zu?
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{Welche Aussagen treffen f&uuml;r die symmetrisch verteilte Zufallsgr&ouml;&szlig;e $y$ zu?
 
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+ Alle Momente <i>m<sub>k</sub></i> mit ungeradzahligem <i>k</i> sind 0.
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+ Alle Momente mit ungeradzahligem $k$ sind $m_k =0$.
- Alle Momente <i>m<sub>k</sub></i> mit geradzahligem <i>k</i> sind 0.
+
- Alle Momente mit geradzahligem $k$ sind $m_k =0$.
+ Alle Momente <i>m<sub>k</sub></i> mit geradem <i>k</i> sind wie in 1. berechnet.
+
+ Alle Momente $m_k$ mit geradzahligem $k$ sind wie in der Teilaufgabe (1) berechnet.
+ Die Zentralmomente <i>&mu;<sub>k</sub></i> sind gleich den Momenten <i>m<sub>k</sub></i>.
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+ Die Zentralmomente $\mu_k$ sind gleich den Momenten $m_k$>.
  
  
{Berechnen Sie die Streuung der Zufallsgr&ouml;&szlig;e <i>y</i>.
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{Berechnen Sie die Streuung der Zufallsgr&ouml;&szlig;e $y$.
 
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{Welcher Wert ergibt sich f&uuml;r die Kurtosis <i>K<sub>y</sub></i> der Zufallsgr&ouml;&szlig;e <i>y</i>? Interpretieren Sie das Ergebnis.
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{Welcher Wert ergibt sich f&uuml;r die Kurtosis $K_y$ der Zufallsgr&ouml;&szlig;e $y$? Interpretieren Sie das Ergebnis.
 
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$K_y$ = { 2.4 3% }
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$K_y \ =$ { 2.4 3% }
  
  

Version vom 9. März 2017, 18:00 Uhr

Dreieckförmige WDF

Wir betrachten in dieser Aufgabe zwei Zufallssignale $x(t)$ und $y(t)$ mit jeweils dreieckförmiger WDF, nämlich die

  • einseitige Dreieck-WDFgemäß der oberen Grafik:
$$f_x(x)=\left\{ \begin{array}{*{4}{c}} 0.5 \cdot (1-{ x}/{\rm 4}) & \rm f\ddot{u}r\hspace{0.1cm}{\rm 0 \le {\it x} \le 4},\\\rm 0 & \rm sonst. \end{array} \right.$$
  • zweiseitige Dreieck-WDF gemäß der unteren Grafik:
$$ f_y(y)=\left\{ \begin{array}{*{4}{c}} 0.25 \cdot (1-{ |y|}/{\rm 4}) & \rm f\ddot{u}r\hspace{0.1cm}{ -4 \le {\it y} \le \rm 4},\\\rm 0 & \rm sonst. \end{array} \right.$$

Berücksichtigen Sie zur Lösung dieser Aufgabe die Gleichung für die Zentralmomente: $$\mu_k=\sum\limits_{\kappa = \rm 0}^{\it k}\left({k} \atop {\kappa}\right)\cdot m_k\cdot(-m_{\rm 1})^{k - \kappa}.$$

Im Einzelnen ergeben sich mit dieser Gleichung folgende Ergebnisse: $$\mu_{\rm 1}=0,\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 2}=\it m_{\rm 2}-\it m_{\rm 1}^{\rm 2},\hspace{0.5cm}\mu_{\rm 3}=\it m_{\rm 3}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 2}\cdot \it m_{\rm 1} {\rm +}\rm 2\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 3},$$ $$\mu_{\rm 4}=\it m_{\rm 4}-\rm 4\cdot\it m_{\rm 3}\cdot \it m_{\rm 1}\rm +6\cdot\it m_{\rm 2}\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 2}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 4}.$$

Aus den Zentralmomenten höherer Ordnung kann man unter anderem ableiten:

  • die Charliersche Schiefe $S = {\mu_3}/{\sigma^3}\hspace{0.05cm},$
  • die Kurtosis $K = {\mu_4}/{\sigma^4}\hspace{0.05cm}.$


Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Erwartungswerte und Momente.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.


Fragebogen

1

Berechnen Sie aus der vorliegenden WDF $f_x(x)$ das Moment $k$-ter Ordnung. Welcher Wert ergibt sich für den linearen Mittelwert $m_x = m_1$?

$m_x \ =$

2

Wie groß sind der quadratische Mittelwert und die Streuung $\sigma_x$ der Zufallsgröße $x$?

$\sigma_x\ =$

3

Wie groß ist bei der Zufallsgröße $x$ die Charliersche Schiefe $S_x = \mu_3/\sigma_x^3$? Warum ist $S_x \ne 0$?

$S_x \ =$

4

Welche Aussagen treffen für die symmetrisch verteilte Zufallsgröße $y$ zu?

Alle Momente mit ungeradzahligem $k$ sind $m_k =0$.
Alle Momente mit geradzahligem $k$ sind $m_k =0$.
Alle Momente $m_k$ mit geradzahligem $k$ sind wie in der Teilaufgabe (1) berechnet.
Die Zentralmomente $\mu_k$ sind gleich den Momenten $m_k$>.

5

Berechnen Sie die Streuung der Zufallsgröße $y$.

$\sigma_y \ =$

6

Welcher Wert ergibt sich für die Kurtosis $K_y$ der Zufallsgröße $y$? Interpretieren Sie das Ergebnis.

$K_y \ =$


Musterlösung

1.  Für das Moment k-ter Ordnung gilt nach den Gleichungen von Kapitel 3.3:
$$m_k=\rm \frac{\rm 1} {\rm 2}\cdot \int_{\rm 0}^{\rm 4}\it x^k\cdot (\rm 1-\frac{\it x}{\rm 4})\it \hspace{0.1cm}{\rm d}x.$$
Dies führt zu dem Ergebnis:
$$m_k=\frac{x^{\it k+\rm 1}}{\rm 2\cdot (\it k+\rm 1)}\Bigg|_{\rm 0}^{\rm 4}-\frac{x^{\it k+\rm 2}}{\rm 8\cdot (\it k+\rm 2)}\Bigg|_{\rm 0}^{\rm 4}=\frac{\rm 2\cdot \rm 4^{\it k}}{(\it k+\rm 1)\cdot (\it k+\rm 2)}.$$
Daraus erhält man für den linearen Mittelwert (k = 1):
$$m_x=\rm {4}/{3}\hspace{0.15cm}\underline{=1.333}.$$
2.  Der quadratische Mittelwert (k = 2) beträgt m2 = 8/3. Daraus folgt mit dem Satz von Steiner:
$$\sigma_x^{\rm 2}=\rm\frac{8}{3}-\Bigg(\frac{4}{3}\Bigg)^2=\rm \frac{8}{9}\hspace{0.5cm}\Rightarrow\hspace{0.5cm}\it \sigma_x\hspace{0.15cm}\underline{\approx \rm 0.943}.$$
3.  Mit m1 = 4/3, m2 = 8/3 und m3 = 32/5 erhält man mit der angegebenen Gleichung für das Zentralmoment dritter Ordnung: μ3 = 64/135 ≈ 0.474. Daraus folgt für die Charliersche Schiefe:
$$S_x=\rm \frac{64/135}{\Big(\sqrt {8/9}\Big)^3}=\frac{\sqrt{8}}{5}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.566}.$$
Aufgrund der unsymmetrischen WDF ist Sx ≠ 0.
4.  Bei symmetrischer WDF sind alle ungeraden Momente 0, unter anderem auch der Mittelwert my. Deshalb gibt es hinsichtlich der Zufallsgröße y keinen Unterschied zwischen den Momenten mk und den Zentralmomenten μk.
Die Momente mk mit geradzahligem k sind für die Zufallsgrößen x und y gleich. Offensichtlich wird dies an den Zeitmittelwerten. Da x²(t) = y²(t) ist, sind für k = 2n auch die Momente gleich:
$$m_k=m_{2 n}=...\int [x^2(t)]^n \hspace{0.1cm}{\rm d} x=...\int [y^2(t)]^n \hspace{0.1cm}{\rm d} y.$$
Richtig sind somit die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4.
5.  Mit dem Ergebnis aus b) gilt:
$$m_2=\mu_{\rm 2}=\sigma_y^2=\rm \frac{8}{3} = 2.667\hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm} \sigma_y\hspace{0.15cm}\underline{=1.633}.$$
6.  Das Zentralmoment vierter Ordnung ist bei symmetrischer WDF gleich dem Moment m4. Aus der im Punkt a) berechneten allgemeinen Gleichung erhält man

μ4 = 256/15. Daraus folgt für die Kurtosis:

$$K_y=\frac{\mu_{\rm 4}}{\sigma_y^{\rm 4}}=\rm \frac{256/15}{(8/3)^2}\hspace{0.15cm}\underline{=2.4}.$$
Dieser Zahlenwert gilt für die Dreieck-WDF allgemein und liegt zwischen den Kurtosiswerten von Gleichverteilung (K = 1.8) und Gaußverteilung (K = 3). Dies ist eine qualitative Bewertung der Tatsache, dass hier die Ausläufer ausgeprägter sind als bei einer gleichverteilten Zufallsgröße, aber aufgrund der Begrenzung weniger stark als bei Gaußschen Größen.
Anschließend soll noch nachgewiesen werden, dass auch die unsymmetrische Dreieck-WDF fx(x) entsprechend der oberen Skizze auf dem Angabenblatt die gleiche Kurtosis besitzt:
$$\mu_{\rm 4} = \it m_{\rm 4}-\rm 4\cdot\it m_{\rm 3}\cdot \it m_{\rm 1}+\rm 6\cdot\it m_{\rm 2}\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 2}-\rm 3\cdot\it m_{\rm 1}^{\rm 4}= \\ = \frac{256}{15} - 4 \cdot \frac{32}{5}\cdot \frac{4}{3} + 6 \cdot \frac{8}{3}\cdot \left(\frac{4}{3}\right)^2 -3 \cdot \left(\frac{4}{3}\right)^4 =\frac{256}{15 \cdot 9}$$
Mit dem Ergebnis der Teilaufgabe (c)  ⇒  σx2 = 8/9 folgt daraus:
$$ K_x = \frac{{256}/(15 \cdot 9)}{8/9 \cdot 8/9} = 2.4.$$