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Markov-Kette in Statistik Kapitel gelegt
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5040621842
commit
0c4116f0da
@ -148,6 +148,26 @@ wenn der Zufallsvektor $(X_1,X_2)$ auf der Menge
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\end{align}
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\end{align}
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\item Einsetzen in umgeformte Kovarianzformel (siehe 1)
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\item Einsetzen in umgeformte Kovarianzformel (siehe 1)
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\end{enumerate}
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\end{enumerate}
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\subsection{Markov-Ketten}
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\begin{itemize}
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\item Bei Übergangsmatrix $P \in (\mathbb{R}_{\geq 0})^{r x r}$ sind alle Zeilensummen gleich $1$.
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\item Vektor $\vec{u} \in (\mathbb{R}_{\geq 0})^{r}$ mit $||\vec{u}||_1 = 1$
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der
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\begin{align}
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\vec{u} = P^T \cdot \vec{u}
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\end{align}
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erfüllt, heißt \textbf{Gleichgewichtszustand/-verteilung}.
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\item \textbf{Berechnung} von $\vec{u}$: $\text{Kern}(P^T - \text{ Id}_r)$.\\$\rightarrow$
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Kern wird berechnet durch klassischen Gauß- Algorithmus. Wenn keine
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eindeutige Lsg (z.B. $0 = 0$), dann Variable beliebig wählen. Es gibt
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immer einen Kern, da Determinante $0$ garantiert ist durch obige\\
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Summenbedingung.
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\item Vektoreinträge müssen positiv sein, sonst Fehler.
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\item Vektor $\vec{u}$ durch $||\vec{u}||_1$ (Summennorm) teilen.
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\begin{align}
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||\vec{u}||_1 := \sum^n_{i=1}|x_i|
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\end{align}
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\end{itemize}
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\section{Mengen}
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\section{Mengen}
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\subsection{o-Algebra}
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\subsection{o-Algebra}
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- leere Menge enthalten\\
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- leere Menge enthalten\\
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@ -582,24 +602,5 @@ unabhängig sind.
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Paramters ist.
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Paramters ist.
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\item Folgerung: Dichte $g_1$ ist also die der Uniform-Verteilung ($U(0,1)$).
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\item Folgerung: Dichte $g_1$ ist also die der Uniform-Verteilung ($U(0,1)$).
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\end{enumerate}
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\end{enumerate}
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\section{Markov-Ketten}
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\begin{itemize}
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\item Bei Übergangsmatrix $P \in (\mathbb{R}_{\geq 0})^{r x r}$ sind alle Zeilensummen gleich $1$.
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\item Vektor $\vec{u} \in (\mathbb{R}_{\geq 0})^{r}$ mit $||\vec{u}||_1 = 1$
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der
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\vec{u} = P^T \cdot \vec{u}
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erfüllt, heißt \textbf{Gleichgewichtszustand/-verteilung}.
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\item \textbf{Berechnung} von $\vec{u}$: $\text{Kern}(P^T - \text{ Id}_r)$.\\$\rightarrow$
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Kern wird berechnet durch klassischen Gauß- Algorithmus. Wenn keine
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eindeutige Lsg (z.B. $0 = 0$), dann Variable beliebig wählen. Es gibt
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immer einen Kern, da Determinante $0$ garantiert ist durch obige\\
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Summenbedingung.
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\item Vektoreinträge müssen positiv sein, sonst Fehler.
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\item Vektor $\vec{u}$ durch $||\vec{u}||_1$ (Summennorm) teilen.
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\begin{align}
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||\vec{u}||_1 := \sum^n_{i=1}|x_i|
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\end{align}
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\end{itemize}
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\end{document}
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\end{document}
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