Aufgaben:Aufgabe 4.2Z: Korrelation zwischen „x“ und „e hoch x“: Unterschied zwischen den Versionen

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*der Mittelwert $m_x = 0$, und  
 
*der Mittelwert $m_x = 0$, und  
 
*die Varianz $\sigma_x^2 = 1/3$.
 
*die Varianz $\sigma_x^2 = 1/3$.
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Durch die nichtlineare Kennlinie $y = g(x) = {\rm e}^x$ wird die Zufallsgröße $y $ gebildet. Zwischen den beiden Zufallsgrößen $x$ und $y$ besteht also ein fester, deterministischer Zusammenhang und die Zufallsgröße $y$ kann nur Werte zwischen $1/{\rm e}$ und ${\rm e}$ annehmen.
 
Durch die nichtlineare Kennlinie $y = g(x) = {\rm e}^x$ wird die Zufallsgröße $y $ gebildet. Zwischen den beiden Zufallsgrößen $x$ und $y$ besteht also ein fester, deterministischer Zusammenhang und die Zufallsgröße $y$ kann nur Werte zwischen $1/{\rm e}$ und ${\rm e}$ annehmen.
  
 
Für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion erhält man für diesen Bereich nach dem Prinzip [[Stochastische_Signaltheorie/Exponentialverteilte_Zufallsgrößen#Transformation_von_Zufallsgr.C3.B6.C3.9Fen|Transformation von Zufallsgrößen]]:
 
Für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion erhält man für diesen Bereich nach dem Prinzip [[Stochastische_Signaltheorie/Exponentialverteilte_Zufallsgrößen#Transformation_von_Zufallsgr.C3.B6.C3.9Fen|Transformation von Zufallsgrößen]]:
:$$f_y(y) = {\rm 1}/{\rm 2\it y}. $$
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:$$f_y(y) = {\rm 1}/({\rm 2\it y}). $$
  
  
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{Wie gro&szlig; ist der Mittelwert der Zufallsgr&ouml;&szlig;e <i>y</i>?
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{Wie gro&szlig; ist der Mittelwert $m_y$ der Zufallsgr&ouml;&szlig;e $y$?
 
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$m_y \ = $ { 1.175 3% }
  
  
{Berechnen Sie die Streuung der Zufallsgr&ouml;&szlig;e <i>y</i>.
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{Berechnen Sie die Streuung $\sigma_y$ der Zufallsgr&ouml;&szlig;e $y$.
 
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$\sigma_y$ = { 0.658 3% }
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$\sigma_y \ = $ { 0.658 3% }
  
  
{Welche der folgenden Aussagen gelten hinsichtlich der 2D-WDF <i>f<sub>xy</sub></i>(<i>x</i>, <i>y</i>)?
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{Welche der folgenden Aussagen gelten hinsichtlich der 2D-WDF $f_{xy}(x, y)$?
 
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+ Au&szlig;erhalb der Kurve <i>y</i> = e<sup><i>x</i></sup> ist <i>f<sub>xy</sub></i> (<i>x</i>, <i>y</i>) = 0.
+
+ Au&szlig;erhalb der Kurve $y = {\rm e}^x$ ist $f_{xy}(x, y)= 0$.
- F&uuml;r alle Werte (<i>x</i>, e<sup><i>x</i></sup>) ist die WDF konstant.
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- F&uuml;r alle Werte ($x, {\rm e}^x$ ist die WDF $f_{xy}(x, y)$ konstant.
+ Die WDF beschreibt eine Diracwand entlang der Kurve <i>y</i> = e<sup><i>x</i></sup>.
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+ Die WDF beschreibt eine Diracwand entlang der Kurve $y = {\rm e}^x$.
 
+ Die Dirachöhe nimmt von links unten nach rechts oben ab.
 
+ Die Dirachöhe nimmt von links unten nach rechts oben ab.
  
  
{Berechnen Sie das gemeinsame Moment der Zufallsgrößen <i>x</i> und <i>y</i>, also den Erwartungswert des Produkts <i>x</i> &middot; <i>y</i>.
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{Berechnen Sie das gemeinsame Moment $m_{xy}$ der Zufallsgrößen $x$ und $y$, also den Erwartungswert des Produkts $x \cdot y$.
 
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$m_\text{xy}$ = { 0.367 3% }
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$m_{xy}\ = $ { 0.367 3% }
  
  
{Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten zwischen den Zufallsgr&ouml;&szlig;en <i>x</i> und <i>y</i>. Interpretieren Sie das Ergebnis.
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{Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten $\rho_{xy}$ zwischen den Zufallsgr&ouml;&szlig;en $x$ und $y$.
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<br>Interpretieren Sie das Ergebnis.
 
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$\rho_\text{xy}$ = { 0.967 3% }
+
$\rho_{xy}\ = $ { 0.967 3% }
  
  

Version vom 18. März 2017, 18:06 Uhr

Eingangs-WDF und Kennlinie

Die Zufallsgröße $x$ sei gleichverteilt zwischen $-1$ und $+1$. Damit ist

  • der Mittelwert $m_x = 0$, und
  • die Varianz $\sigma_x^2 = 1/3$.


Durch die nichtlineare Kennlinie $y = g(x) = {\rm e}^x$ wird die Zufallsgröße $y $ gebildet. Zwischen den beiden Zufallsgrößen $x$ und $y$ besteht also ein fester, deterministischer Zusammenhang und die Zufallsgröße $y$ kann nur Werte zwischen $1/{\rm e}$ und ${\rm e}$ annehmen.

Für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion erhält man für diesen Bereich nach dem Prinzip Transformation von Zufallsgrößen:

$$f_y(y) = {\rm 1}/({\rm 2\it y}). $$


Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Zweidimensionale Zufallsgrößen.
  • Bezug genommen wird auch auf das Kapitel Erwartungswerte und Momente.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
  • Berücksichtigen Sie, dass im betrachteten Bereich von $-1 ≤ x ≤ +1$ die Exponentialfunktion wie folgt angenähert werden kann:
$$y={\rm e}^{x}\approx 1+ \frac{ x}{1!} + \frac{{ x}^{\rm 2}}{\rm 2!}+ \frac{{x}^{\rm 3}}{\rm 3!}+ \frac{{x}^{\rm 4}}{\rm 4!}.$$


Fragebogen

1

Wie groß ist der Mittelwert $m_y$ der Zufallsgröße $y$?

$m_y \ = $

2

Berechnen Sie die Streuung $\sigma_y$ der Zufallsgröße $y$.

$\sigma_y \ = $

3

Welche der folgenden Aussagen gelten hinsichtlich der 2D-WDF $f_{xy}(x, y)$?

Außerhalb der Kurve $y = {\rm e}^x$ ist $f_{xy}(x, y)= 0$.
Für alle Werte ($x, {\rm e}^x$ ist die WDF $f_{xy}(x, y)$ konstant.
Die WDF beschreibt eine Diracwand entlang der Kurve $y = {\rm e}^x$.
Die Dirachöhe nimmt von links unten nach rechts oben ab.

4

Berechnen Sie das gemeinsame Moment $m_{xy}$ der Zufallsgrößen $x$ und $y$, also den Erwartungswert des Produkts $x \cdot y$.

$m_{xy}\ = $

5

Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten $\rho_{xy}$ zwischen den Zufallsgrößen $x$ und $y$.
Interpretieren Sie das Ergebnis.

$\rho_{xy}\ = $


Musterlösung

1.  Der Mittelwert my kann in bekannter Weise aus der WDF fy(y) ermittelt werden. Eine zweite Berechnungsmöglichkeit basiert direkt auf den Rechenregeln für Erwartungswerte:
$$m_y=\rm E[\it y] = \int_{-\infty}^{+\infty}g(x) \cdot f_x(x)\,\, {\rm d}x = \rm\frac{1}{2}\cdot\int_{-1}^{1}\rm e^{\it x}\,\,{\rm d}x=\rm \frac{1}{2}\cdot(e-e^{-1}) \hspace{0.15cm}\underline{= 1.175}.$$
2.   Für den quadratischen Mittelwert der Zufallsgröße y gilt:
$$m_{\rm 2 \it y} = \rm E[\it y^{\rm 2}] = \rm E[\rm e^{\rm 2\it x}]= \frac{1}{2}\cdot\int_{-1}^{+1}\rm e^{\rm 2\it x}\it \,\,{\rm d}x = \rm\frac{1}{4}\cdot( e^{2}-e^{-2}) = 1.813.$$
Daraus erhält man mit dem Satz von Steiner:
$$\sigma_y^{\rm 2} = m_{\rm 2 \it y}- m_{\it y}^2 = \frac{1}{4}\cdot(\rm e^{2}-e^{-2})-\frac{1}{4}\cdot( e^{2}-2+e^{-2})=\rm \frac{1}{2}\cdot(1-e^{-2})=0.432 \\ \Rightarrow \hspace{0.3cm}\sigma_y \hspace{0.15cm}\underline{= 0.658}.$$
3.  Außerhalb der Kurve y = ex ist die WDF natürlich 0. Da das Volumen unter der 2D-WDF gleich 1 sein muss, sind die WDF-Werte für den unendlich schmalen Bereich y = ex unendlich groß. Das heißt: Die WDF beschreibt eine gekrümmte Diracwand. Aufgrund des Abfalls der WDF fy(y) mit steigenden y nimmt die Höhe dieser Diracwand von (–1, 1/e) bis zu (+1, e) kontinuierlich ab   ⇒   Richtig sind die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4.
4.  Für das gemeinsame Moment gilt:
$$m_{xy} = \rm E[\it x\cdot y] = \rm E[\it x\cdot \rm e^{\it x}].$$
Mit der angegebenen Reihenentwicklung folgt daraus die Näherung:
$$m_{xy} \approx \rm E[\it x] + \rm E[\it x^{\rm 2}] + \rm \frac{1}{2} \cdot E[\it x^{\rm 3}] + \rm \frac{1}{6} \cdot E[\it x^{\rm 4}]+ \rm\frac{1}{24} \cdot E[\it x^{\rm 5}].$$
Aufgrund der Symmetrie der Zufallsgröße x gilt für alle ungeradzahligen Werte von k:
$$\rm E[\it x^{k}] =\rm 0.$$
Weiterhin gilt:
$$\rm E[\it x^{\rm 2}] = \sigma_{x}^{\rm 2}= \rm\frac{1}{3}, \hspace{0.5cm} \rm E[\it x^{\rm 4}] = \rm\frac{1}{2}\int_{-1}^{+1}\it x^{\rm 4} \it \,\,{\rm d}x = \rm\frac{1}{5}.$$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm}m_{xy} = \rm\frac{1}{3} + \frac{1}{6}\cdot\frac{1}{5} = \frac{11}{30}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.367}.$$
e)  Wegen mx = 0 gilt μxy = mxy. Somit ergibt sich für den Korrelationskoeffizienten:
$$\it \rho_{xy} = \frac{\mu_{xy}}{\sigma_x \cdot \sigma_y}=\rm\frac{0.367}{0.577 \cdot 0.658}\hspace{0.15cm}\underline{ \approx 0.967}.$$
Zwischen x und y besteht zwar ein eindeutiger deterministischer Zusammenhang. Da aber hierin auch viele nichtlineare Bindungen enthalten sind, ist der Korrelationskoeffizient ρxy ≠ 1.