Aufgaben:Aufgabe 5.6: Fehlerkorrelationsdauer: Unterschied zwischen den Versionen

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Die Grafik zeigt die ''Fehlerkorrelationsfunktion''&nbsp; (FKF) des ''Gilbert&ndash;Elliott&ndash;Modells''&nbsp; mit den Parametern
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:$$p_{\rm G} \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 0.001,
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\hspace{0.2cm}p_{\rm B} = 0.1,\hspace{0.2cm}
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in logarithmierter Darstellung.
  
===Fragebogen===
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Dieses Modell wird in der&nbsp; [[Aufgaben:Aufgabe_5.6Z:_GE-Modelleigenschaften| Aufgabe 5.6Z]]&nbsp; ausführlich behandelt. Insbesondere wird in dieser Aufgabe auch die Fehlerkorrelationsfunktion (FKF) berechnet. Mit den Hilfsgrößen
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:$$A \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} (p_{\rm B}- p_{\rm M})
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\cdot (p_{\rm M}- p_{\rm
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G})\hspace{0.05cm},$$
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:$$B\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr}(\rm
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B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm
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G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)$$
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kann für diese geschrieben werden:
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:$$\varphi_{e}(k) =
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\left\{ \begin{array}{c} p_{\rm M} \\
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p_{\rm M}^2 + A \cdot (1-B)^k \end{array} \right.\quad
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\begin{array}{*{1}c} f{\rm \ddot{u}r }\hspace{0.15cm}k = 0  \hspace{0.05cm},
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\\  f{\rm \ddot{u}r }\hspace{0.15cm} k > 0 \hspace{0.05cm}.\\ \end{array}$$
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Hierbei handelt es sich um einen Bündelfehlerkanal. Zur quantitativen Beschreibung der statistischen Bindungen verwendet man oft die Korrelationsdauer gemäß der folgenden Definition:
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:$$D_{\rm K} = \frac{1}{\varphi_{e0} - p_{\rm M}^2} \cdot \sum_{k = 1
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}^{\infty}\hspace{0.1cm}\big [\varphi_{e}(k) - p_{\rm
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M}^2 \big]\hspace{0.05cm}.$$
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Der Bezugswert&nbsp; $\varphi_{e0}$&nbsp; ergibt sich dabei durch <i>Extrapolation</i>&nbsp; der Fehlerkorrelationsfunktion in den Punkt&nbsp; $k = 0$. Ist wie hier der FKF&ndash;Verlauf analytisch gegeben, so kann man&nbsp; $\varphi_{e0}$&nbsp; auch dadurch berechnen, dass man in die eigentlich nur für&nbsp; $k > 0$&nbsp; gültige Gleichung den Wert&nbsp; $k = 0$&nbsp; einsetzt.
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''Hinweise:''
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* Die Aufgabe gehört zum Kapitel&nbsp; [[Digitalsignal%C3%BCbertragung/B%C3%BCndelfehlerkan%C3%A4le| Bündelfehlerkanäle]].
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*Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite&nbsp; [[Digitalsignalübertragung/Bündelfehlerkanäle#Fehlerkorrelationsfunktion_des_GE.E2.80.93Modells|Fehlerkorrelationsfunktion des GE&ndash;Modells]].
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<quiz display=simple>
 
{Multiple-Choice Frage
 
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- Falsch
 
+ Richtig
 
  
  
{Input-Box Frage
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===Fragebogen===
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<quiz display=simple>
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{Welcher FKF&ndash;Wert gilt exakt für&nbsp; $k = 0$?
 
|type="{}"}
 
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$\alpha$ = { 0.3 }
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$\varphi_e(k = 0) \ = \ ${ 1 3% } $\ \cdot 10^{-2}$
  
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{Wie groß ist der aus der gegebenen FKF extrapolierte Wert für&nbsp; $k = 0$?
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|type="{}"}
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$\varphi_{e0} \ = \ ${ 0.091 3% } $\ \cdot 10^{-2}$
  
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{Welches Ergebnis erhält man für die Fehlerkorrelationsdauer&nbsp; $D_{\rm K}$&nbsp; mit den vorne definierte Größen&nbsp; $A$&nbsp; und&nbsp; $B$?
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|type="()"}
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- $D_{\rm K} = A \cdot B$,
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- $D_{\rm K} = 1/A \, - B$,
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+ $D_{\rm K} = 1/B \, -1$.
  
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{Welche Korrelationsdauer ergibt sich beim vorliegenden GE&ndash;Modell?
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$D_{\rm K} \ = \ ${ 8.091 3% }
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{Welche Aussagen gelten bezüglich der Korrelationsdauer&nbsp; $D_{\rm K}$&nbsp; des GE&ndash;Modells? Beachten Sie für Ihre Antwort die logarithmische Ordinate.
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+ $D_{\rm K}$&nbsp; bleibt gleich, wenn man&nbsp; ${\rm Pr}({\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G})$&nbsp; und&nbsp; ${\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B)}$&nbsp; vertauscht.
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- $D_{\rm K}$&nbsp; hängt nur von der Summe&nbsp; ${\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) + Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G)}$&nbsp; ab.
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- Die rote Fläche in der Grafik ist gleich der blauen Rechteckfläche.
 
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===Musterlösung===
 
===Musterlösung===
 
{{ML-Kopf}}
 
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'''(1)'''&nbsp;
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'''(1)'''&nbsp; Der FKF&ndash;Wert $\varphi_e(k = 0)$ gibt stets die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm M}$ an, während der FKF&ndash;Grenzwert für $k &#8594; &#8734;$ gleich $p_{\rm M}^2$ ist.
'''(2)'''&nbsp;
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*Aus der Grafik auf der Angabenseite kann man $p_{\rm M} \ \underline {= 0.01}$ ablesen.
'''(3)'''&nbsp;
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*In der [[Aufgaben:5.6Z_GE-Modelleigenschaften|Aufgabe 5.6Z]] wird dieser Wert auf anderem Wege berechnet.
'''(4)'''&nbsp;
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'''(5)'''&nbsp;
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'''(6)'''&nbsp;
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'''(2)'''&nbsp; Setzt man in die untere FKF&ndash;Gleichung, die eigentlich nur für $k > 0$ gültig ist, den Parameter $k = 0$ ein, so erhält man den gesuchten Extrapolationswert.
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:$$\varphi_{e0} \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} p_{\rm M}^2 +
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(p_{\rm B}- p_{\rm M}) \cdot (p_{\rm M}- p_{\rm
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G})\hspace{0.05cm} = 10^{-4} +
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(0.1- 0.01) \cdot (0.01- 0.001)=10^{-4} + 0.09 \cdot 0.009
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\hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.091 \cdot 10^{-2}}\hspace{0.05cm}.$$
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'''(3)'''&nbsp; Nach der allgemeinen Definitionsgleichung gilt für die Fehlerkorrelationsdauer
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:$$D_{\rm K} = \frac{1}{\varphi_{e0} - p_{\rm M}^2} \cdot \sum_{k = 1
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}^{\infty}\hspace{0.1cm} [\varphi_{e}(k) - p_{\rm
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M}^2]\hspace{0.05cm}.$$
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*Mit den Ausdrücken
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:$$A \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} (p_{\rm B}- p_{\rm M})
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\cdot (p_{\rm M}- p_{\rm
 +
G}) = \varphi_{e0} - p_{\rm M}^2\hspace{0.05cm},$$
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:$$B\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr}(\rm
 +
B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm
 +
G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)$$
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:lässt sich diese Gleichung wie folgt schreiben:
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:$$D_{\rm K} = {1}/{A} \cdot \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm}
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A \cdot (1 - B)^k = \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm} (1 -
 +
B)^k\hspace{0.05cm}.$$
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*Mit der Summenformel einer geometrischen Reihe ergibt sich daraus das Endergebnis:
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:$$D_{\rm K} = {1}/{B} - 1 = \frac{1}{{\rm Pr}(\rm
 +
B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm
 +
G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)} - 1\hspace{0.05cm}.$$
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*Richtig ist also der <u>Lösungsvorschlag 3</u>.
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'''(4)'''&nbsp; Mit ${\rm Pr(B|G)} = 0.01$ und ${\rm Pr(G|B)} = 0.1$ ergibt sich
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:$$D_{\rm K} = \frac{1}{0.01 + 0.1} - 1 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 8.091}\hspace{0.05cm}.$$
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'''(5)'''&nbsp; Richtig ist nur der <u>Lösungsvorschlag 1</u>, wie in den Musterlösungen zu den letzten Teilaufgaben gezeigt wurde:
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*Damit liegt die Korrelationsdauer fest, zum Beispiel: 
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*Mit ${\rm Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G)} = 0.1$ und $\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 0.01$ ergibt sich das gleiche $D_{\rm K} = 8.091$ wie mit $\rm Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G) = 0.01$ und $\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 0.1$.
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*Aber nun ist die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit&nbsp; $p_{\rm M} \approx 9.1\%$&nbsp; statt&nbsp; $1\%$, jeweils für&nbsp; $p_{\rm G} = 0.001$&nbsp; und &nbsp;$p_{\rm B} = 0.1$.
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*Auch die letzte Aussage ist falsch. Diese Aussage würde nur dann gelten, wenn&nbsp; $\varphi_e(k)$&nbsp; linear aufgetragen wäre und nicht wie hier logarithmisch.
 
{{ML-Fuß}}
 
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[[Category:Aufgaben zu Digitalsignalübertragung|^5.3 Bündelfehlerkanäle^]]
 
[[Category:Aufgaben zu Digitalsignalübertragung|^5.3 Bündelfehlerkanäle^]]

Aktuelle Version vom 26. März 2019, 15:28 Uhr

Fehlerkorrelationsfunktion beim GE–Modell

Die Grafik zeigt die Fehlerkorrelationsfunktion  (FKF) des Gilbert–Elliott–Modells  mit den Parametern

$$p_{\rm G} \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 0.001, \hspace{0.2cm}p_{\rm B} = 0.1,\hspace{0.2cm} {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} 0.1, \hspace{0.2cm} {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) = 0.01\hspace{0.05cm}$$

in logarithmierter Darstellung.

Dieses Modell wird in der  Aufgabe 5.6Z  ausführlich behandelt. Insbesondere wird in dieser Aufgabe auch die Fehlerkorrelationsfunktion (FKF) berechnet. Mit den Hilfsgrößen

$$A \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} (p_{\rm B}- p_{\rm M}) \cdot (p_{\rm M}- p_{\rm G})\hspace{0.05cm},$$
$$B\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)$$

kann für diese geschrieben werden:

$$\varphi_{e}(k) = \left\{ \begin{array}{c} p_{\rm M} \\ p_{\rm M}^2 + A \cdot (1-B)^k \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}c} f{\rm \ddot{u}r }\hspace{0.15cm}k = 0 \hspace{0.05cm}, \\ f{\rm \ddot{u}r }\hspace{0.15cm} k > 0 \hspace{0.05cm}.\\ \end{array}$$

Hierbei handelt es sich um einen Bündelfehlerkanal. Zur quantitativen Beschreibung der statistischen Bindungen verwendet man oft die Korrelationsdauer gemäß der folgenden Definition:

$$D_{\rm K} = \frac{1}{\varphi_{e0} - p_{\rm M}^2} \cdot \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm}\big [\varphi_{e}(k) - p_{\rm M}^2 \big]\hspace{0.05cm}.$$

Der Bezugswert  $\varphi_{e0}$  ergibt sich dabei durch Extrapolation  der Fehlerkorrelationsfunktion in den Punkt  $k = 0$. Ist wie hier der FKF–Verlauf analytisch gegeben, so kann man  $\varphi_{e0}$  auch dadurch berechnen, dass man in die eigentlich nur für  $k > 0$  gültige Gleichung den Wert  $k = 0$  einsetzt.




Hinweise:



Fragebogen

1

Welcher FKF–Wert gilt exakt für  $k = 0$?

$\varphi_e(k = 0) \ = \ $

$\ \cdot 10^{-2}$

2

Wie groß ist der aus der gegebenen FKF extrapolierte Wert für  $k = 0$?

$\varphi_{e0} \ = \ $

$\ \cdot 10^{-2}$

3

Welches Ergebnis erhält man für die Fehlerkorrelationsdauer  $D_{\rm K}$  mit den vorne definierte Größen  $A$  und  $B$?

$D_{\rm K} = A \cdot B$,
$D_{\rm K} = 1/A \, - B$,
$D_{\rm K} = 1/B \, -1$.

4

Welche Korrelationsdauer ergibt sich beim vorliegenden GE–Modell?

$D_{\rm K} \ = \ $

5

Welche Aussagen gelten bezüglich der Korrelationsdauer  $D_{\rm K}$  des GE–Modells? Beachten Sie für Ihre Antwort die logarithmische Ordinate.

$D_{\rm K}$  bleibt gleich, wenn man  ${\rm Pr}({\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G})$  und  ${\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B)}$  vertauscht.
$D_{\rm K}$  hängt nur von der Summe  ${\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) + Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G)}$  ab.
Die rote Fläche in der Grafik ist gleich der blauen Rechteckfläche.


Musterlösung

(1)  Der FKF–Wert $\varphi_e(k = 0)$ gibt stets die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit $p_{\rm M}$ an, während der FKF–Grenzwert für $k → ∞$ gleich $p_{\rm M}^2$ ist.

  • Aus der Grafik auf der Angabenseite kann man $p_{\rm M} \ \underline {= 0.01}$ ablesen.
  • In der Aufgabe 5.6Z wird dieser Wert auf anderem Wege berechnet.


(2)  Setzt man in die untere FKF–Gleichung, die eigentlich nur für $k > 0$ gültig ist, den Parameter $k = 0$ ein, so erhält man den gesuchten Extrapolationswert.

$$\varphi_{e0} \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} p_{\rm M}^2 + (p_{\rm B}- p_{\rm M}) \cdot (p_{\rm M}- p_{\rm G})\hspace{0.05cm} = 10^{-4} + (0.1- 0.01) \cdot (0.01- 0.001)=10^{-4} + 0.09 \cdot 0.009 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 0.091 \cdot 10^{-2}}\hspace{0.05cm}.$$


(3)  Nach der allgemeinen Definitionsgleichung gilt für die Fehlerkorrelationsdauer

$$D_{\rm K} = \frac{1}{\varphi_{e0} - p_{\rm M}^2} \cdot \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm} [\varphi_{e}(k) - p_{\rm M}^2]\hspace{0.05cm}.$$
  • Mit den Ausdrücken
$$A \hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} (p_{\rm B}- p_{\rm M}) \cdot (p_{\rm M}- p_{\rm G}) = \varphi_{e0} - p_{\rm M}^2\hspace{0.05cm},$$
$$B\hspace{-0.1cm} \ = \ \hspace{-0.1cm} {\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)$$
lässt sich diese Gleichung wie folgt schreiben:
$$D_{\rm K} = {1}/{A} \cdot \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm} A \cdot (1 - B)^k = \sum_{k = 1 }^{\infty}\hspace{0.1cm} (1 - B)^k\hspace{0.05cm}.$$
  • Mit der Summenformel einer geometrischen Reihe ergibt sich daraus das Endergebnis:
$$D_{\rm K} = {1}/{B} - 1 = \frac{1}{{\rm Pr}(\rm B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} G) + {\rm Pr}(\rm G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} B)} - 1\hspace{0.05cm}.$$
  • Richtig ist also der Lösungsvorschlag 3.


(4)  Mit ${\rm Pr(B|G)} = 0.01$ und ${\rm Pr(G|B)} = 0.1$ ergibt sich

$$D_{\rm K} = \frac{1}{0.01 + 0.1} - 1 \hspace{0.15cm}\underline {\approx 8.091}\hspace{0.05cm}.$$


(5)  Richtig ist nur der Lösungsvorschlag 1, wie in den Musterlösungen zu den letzten Teilaufgaben gezeigt wurde:

  • Damit liegt die Korrelationsdauer fest, zum Beispiel:
  • Mit ${\rm Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G)} = 0.1$ und $\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 0.01$ ergibt sich das gleiche $D_{\rm K} = 8.091$ wie mit $\rm Pr(B\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}G) = 0.01$ und $\rm Pr(G\hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}B) = 0.1$.
  • Aber nun ist die mittlere Fehlerwahrscheinlichkeit  $p_{\rm M} \approx 9.1\%$  statt  $1\%$, jeweils für  $p_{\rm G} = 0.001$  und  $p_{\rm B} = 0.1$.
  • Auch die letzte Aussage ist falsch. Diese Aussage würde nur dann gelten, wenn  $\varphi_e(k)$  linear aufgetragen wäre und nicht wie hier logarithmisch.