Erzeugende Funktion zu Wahrscheinlichkeitsfunktion

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Christian Bay 2015-10-01 15:35:20 +02:00
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@ -183,7 +183,20 @@ bei 3 Wuerfeln also z.B.:\[
\[ \sum_{w \in \Omega} f(w) = 1 \text{ (die Summe aller Wahrscheinlichkeiten ist 1)}\] \[ \sum_{w \in \Omega} f(w) = 1 \text{ (die Summe aller Wahrscheinlichkeiten ist 1)}\]
und logischerweise: und logischerweise:
\[ \forall w\in\Omega . f(w)>=0 \text{ (keine negativen Wahrscheinlichkeiten)} \] \[ \forall w\in\Omega . f(w)>=0 \text{ (keine negativen Wahrscheinlichkeiten)} \]
\subsection{Momenterzeugende Funktion} \subsection{Absoluten Momente diskreter Verteilungen}
Ist fuer $k \in \{1,2,3,\ldots\}$ die Summe $\sum_{x \in X} |x|^kf(x) < \infty$,
so heisst
\begin{align}
m_k = m_k(P) = \sum_{x \in X} x^kf(x)
\end{align}
das \textbf{k-te absolute Moment} der Verteilung P.
\subsubsection{Mittelwert, Varrianz}
\begin{itemize}
\item Mittelwert: $m_1 = m_1(P) = \sum_{n=0}^\infty n*f(n)$
\item Varianz: $\widehat{m}_2 = m_2 - m_1^2$
\end{itemize}
\subsubsection{Momenterzeugende Funktion}
\[ \[
M(t)=\sum_{n\in\Omega}^{\infty}(e^t)^n * f(n) M(t)=\sum_{n\in\Omega}^{\infty}(e^t)^n * f(n)
\] \]
@ -191,14 +204,36 @@ und logischerweise:
- 'n' koennte z.B. definiert sein als $n=\{1,2,3,...\}$ - 'n' koennte z.B. definiert sein als $n=\{1,2,3,...\}$
\subsection{Erzeugende Funktion} \subsection{Erzeugende Funktion}
\subsubsection{Wahrscheinlichkeitsfunktion berechnen} \subsubsection{Wahrscheinlichkeitsfunktion berechnen}
\subsubsection{Mittelwert} \textbf{Gegegeben:} Eine erzeugende Funktion $\hat{f}(z)$ gegeben.
\subsubsection{Varianz} \begin{align}
TODO \hat{f}(z) = \sum^{\infty}_{k=0} f(k)z^k
\subsection{Mittelwert, Varrianz} \end{align}
\begin{itemize} \textbf{Gesucht:} Die Funktion $f(k)$
\item Mittelwert: $m_1 = \sum_{n=0}^\infty n*f(n)$
\item Varianz: $\widehat{m}_2 = m_2 - m_1^2$ Moeglichkeit 1: Taylorentwicklung
\end{itemize} \begin{align}
\hat{f}(z) = \sum_{k=0}^{\infty} \frac{1}{k!}\hat{f}^{(k)}(0)z^k\\
\Rightarrow f(k) = \frac{1}{k!} \hat{f}^{k}(0)
\end{align}
Moeglichkeit 2: Problem auf bekannte diskrete Verteilung zurueckfuehren (z.B. geometrische
Reihe)
\subsubsection{Mittelwert $m_1$}
\begin{align}
M(t) = \hat{f}(e^t)\\
m_1 = M'(t)|_{t=0} = \hat{f}'(e^t)e^t|_{t=0} = \hat{f}'(1)
\end{align}
\subsubsection{Varianz $\hat{m}_2$}
\begin{enumerate}
\item Zuerst \textbf{zweites Moment} berechnen:
\begin{align}
m_2 = \hat{f}''(1) + \hat{f}'(1)\\
\end{align}
\item Dann \textbf{Varianz}:
\begin{align}
\hat{m}_2 = m_2 - m_1^2
\end{align}
\end{enumerate}
\section{Verteilungen} \section{Verteilungen}
\subsection{Allgemein} \subsection{Allgemein}
\subsubsection{Eigenschaften} \subsubsection{Eigenschaften}