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

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Die Zufallsgröße $x$ sei gleichverteilt zwischen $-1$ und $+1$. Damit ist  
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Die Zufallsgröße  $x$  sei gleichverteilt zwischen  $-1$  und  $+1$.  Damit ist  
*der Mittelwert $m_x = 0$, und  
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*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.
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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.
  
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]]:
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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”]]:
 
:$$f_y(y) = {\rm 1}/({\rm 2\it y}). $$
 
:$$f_y(y) = {\rm 1}/({\rm 2\it y}). $$
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*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Zweidimensionale_Zufallsgrößen|Zweidimensionale Zufallsgrößen]].
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*Bezug genommen wird auch auf das Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Erwartungswerte_und_Momente|Erwartungswerte und Momente]].
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*Berücksichtigen Sie, dass im betrachteten Bereich von $-1 ≤ x ≤ +1$ die Exponentialfunktion wie folgt angenähert werden kann:
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*Berücksichtigen Sie, dass im betrachteten Bereich  $-1 ≤ x ≤ +1$  die Exponentialfunktion wie folgt angenähert werden kann:
 
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:$$y={\rm e}^{x}\approx 1+ \frac{ x}{1!} + \frac{{ x}^{\rm 2}}{\rm 2!}+ \frac{{x}^{\rm 3}}{\rm 3!}+ \frac{{x}^{\rm 4}}{\rm 4!}.$$
  
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- F&uuml;r alle Werte $(x, {\rm e}^x)$ ist die WDF $f_{xy}(x, y)$ konstant.
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- F&uuml;r alle Werte&nbsp; $(x, {\rm e}^x)$&nbsp; ist die WDF&nbsp; $f_{xy}(x, y)$&nbsp; konstant.
+ Die WDF beschreibt eine Diracwand entlang der Kurve $y = {\rm e}^x$.
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+ Die WDF beschreibt eine&nbsp; &bdquo;Diracwand&rdquo;&nbsp; entlang der Kurve&nbsp; $y = {\rm e}^x$.
 
+ 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 $m_{xy}$ der Zufallsgrößen $x$ und $y$, also den Erwartungswert des Produkts $x \cdot y$.
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{Berechnen Sie das gemeinsame Moment&nbsp; $m_{xy}$&nbsp; der Zufallsgrößen&nbsp; $x$&nbsp; und&nbsp; $y$, also den Erwartungswert des Produkts&nbsp; $x \cdot y$.
 
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$m_{xy}\ =  \ $ { 0.367 3% }
 
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{Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten $\rho_{xy}$ zwischen den Zufallsgr&ouml;&szlig;en $x$ und $y$.  
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{Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten&nbsp; $\rho_{xy}$&nbsp; zwischen den Zufallsgr&ouml;&szlig;en&nbsp; $x$&nbsp; und&nbsp; $y$.&nbsp; Interpretieren Sie das Ergebnis.
<br>Interpretieren Sie das Ergebnis.
 
 
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$\rho_{xy}\ =  \ $ { 0.967 3% }
 
$\rho_{xy}\ =  \ $ { 0.967 3% }

Version vom 26. November 2019, 12:49 Uhr

Gegebene 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:

  • Berücksichtigen Sie, dass im betrachteten Bereich  $-1 ≤ x ≤ +1$  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 $m_y$ kann in bekannter Weise aus der WDF $f_y(y)$ ermittelt werden.

Eine zweite Berechnungsmöglichkeit basiert direkt auf den Rechenregeln für Erwartungswerte:

$$m_y={\rm E}\big[ y\big] = \int_{-\infty}^{+\infty}g(x) \cdot f_x(x)\,\, {\rm d}x = {1}/{2}\cdot\int_{-1}^{1}{\rm e}^{ x}\,\,{\rm d}x=\rm {1}/{2}\cdot(e-e^{-1}) \hspace{0.15cm}\underline{= 1.175}.$$


(2)  Für den quadratischen Mittelwert der Zufallsgröße $y$ gilt:

$$m_{2 y} = {\rm E}\big[ y^{\rm 2}\big] = {\rm E}[{\rm e}^{ 2 x}]= {1}/{2}\cdot\int_{-1}^{+1}{\rm e}^{2 x} \,\,{\rm d}x = {1}/{4}\cdot({\rm e}^{2}-{\rm e}^{-2}) = 1.813.$$

Daraus erhält man mit dem Satz von Steiner:

$$\sigma_y^{\rm 2} = m_{ 2 y}- m_{ y}^2 = {1}/{4}\cdot({\rm e}^{2}-{\rm e}^{-2})-{1}/{4}\cdot( {\rm e}^{2}-2+{\rm e}^{-2})={1}/{2}\cdot(1-{\rm e}^{-2})=0.432 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}\sigma_y \hspace{0.15cm}\underline{= 0.658}.$$


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

  • Außerhalb der Kurve $y = {\rm e}^x$ ist die WDF natürlich $0$.
  • Da das Volumen unter der 2D-WDF gleich $1$ ist, sind die WDF-Werte für den unendlich schmalen Bereich $y = {\rm e}^x$ unendlich groß.
  • Das heißt: Die WDF beschreibt eine gekrümmte Diracwand.
  • Aufgrund des Abfalls der WDF $f_y(y)$ mit steigenden $y$ nimmt die Höhe dieser Diracwand von $(-1, 1/{\rm e})$ bis zu $(+1, {\rm e})$ kontinuierlich ab.


(4)  Für das gemeinsame Moment gilt:

$$m_{xy} = {\rm E}\big[ x\cdot y \big] = {\rm E}\big[ x\cdot {\rm e}^{x} \big].$$

Mit der angegebenen Reihenentwicklung folgt daraus die Näherung:

$$m_{xy} \approx {\rm E}\big[x\big] + {\rm E}\big[x^{\rm 2}\big] + \frac{1}{2} \cdot {\rm E}\big[ x^{\rm 3}\big] + \frac{1}{6} \cdot {\rm E}\big[ x^{\rm 4}\big]+ \frac{1}{24} \cdot {\rm E}\big[ x^{\rm 5}\big].$$

Aufgrund der Symmetrie der Zufallsgröße $x$ gilt für alle ungeradzahligen Werte von $k$   $\rm E\big[\it x^{k}\rm \big] =\rm 0.$ Weiterhin gilt:

$${\rm E}\big[ x^{\rm 2}\big] = \sigma_{x}^{\rm 2}= \frac{1}{3}, \hspace{0.5cm} {\rm E}\big[ x^{\rm 4}\big] = \frac{1}{2}\int_{-1}^{+1} x^{\rm 4} \,\,{\rm d}x = \rm\frac{1}{5}\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}{\it m_{xy}} = \rm\frac{1}{3} + \frac{1}{6}\cdot\frac{1}{5} = \frac{11}{30}\hspace{0.15cm}\underline{\approx 0.367}.$$


(5)  Wegen $m_x = 0$ gilt $\mu_{xy} = m_{xy}$. 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 nichtlineare Bindungen enthalten sind, ist der Korrelationskoeffizient $ \rho_{xy} \ne 1$.