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Dichte Verteilung Zufallsvariablen ergaenzt
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897d6e854a
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908844cbbd
@ -371,8 +371,8 @@ $f(w) = L(\Omega) = \frac{1}{|\Omega|}$
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Zufallsexperimente, bei denen man die Ergebnisse als Anzahlen von schwarzen Kugeln unter n gezogenen interpretieren kann. \\
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$f(k) = H(N, K, n) = \frac{\binom{K}{k}*\binom{N-K}{n-k}}{\binom{N}{n}}$
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\subsection{Geometrische Verteilung}
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Die geometrische Verteilung beschreibt die Wartezeit für das erstmalige Eintreten eines
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Ereignisses unter der Annahme der Ged\"achtnislosigkeit. \\
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Die geometrische Verteilung beschreibt die Wartezeit für das erstmalige Eintreten
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eines Ereignisses unter der Annahme der Ged\"achtnislosigkeit. \\
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$G(p) = f(n) = p*q^{n-1} \quad \quad m_1 = \frac{1}{p}$
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\subsection{Uniform-Verteilung $\mathcal{U}(a,b)$}
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\textbf{Dichtefunktion}:
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@ -393,8 +393,25 @@ $G(p) = f(n) = p*q^{n-1} \quad \quad m_1 = \frac{1}{p}$
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\section{Zufallsvarriablen}
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\subsection{Dichten von Verteilungen von Zufallsvariablen}
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siehe L\"osungssammlung Aufgabe 98 ff.
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\textbf{Problembeschreibung}: Berechnung von Wahrscheinlichkeit des
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Ereignisses $(X_1 > a * X_2)$ o.\"a.
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Zufallsvariablen $X_1, X_2$ sind dabei stochastisch
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unabh\"angig. Die Verteilungen von $X_i$ haben dabei die Dichten
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$f_i$.\\
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Somit gilt nach der Marginalsdichte: $f(x_1,x_2) = f_1(x_1)*f_2(x_2)$.
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\begin{align}
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P(X_1 > a * X_2) = \int \int_{x_1>a*x_2} f_1(x_1)*f_2(x_2) dx_1dx_2 := I
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\end{align}
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In Abh\"angigkeit von Reihenfolge, in der die Integration \"uber die Variablen
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$x_1$ und $x_2$ durchgef"uhrt werden, ergeben sich zwei Darstellungen:
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\begin{align}
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I = \int_{-\infty}^{\infty} f_1(x_1)F_2(\frac{1}{a}x_1)dx_1\\
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I = \int_{-\infty}^{\infty} f_2(x_2)(1 - F_1(ax_2))dx_2
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\end{align}
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Siehe auch L\"osungssammlung Aufgabe $98$ ff.
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\subsection{Erwartungswert $\varepsilon$ diskreter Zufallsvariablen}
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Falls der Erwartungswert einer diskreten Zufallsvariablen $X$ auf
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einem diskreten Wahrscheinlichkeitsraum $(\Omega, \mathcal{A}, P)$ existiert,
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