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Erzeugende Funktion zu Wahrscheinlichkeitsfunktion
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parent
7379161b15
commit
95f8e54b37
@ -183,7 +183,20 @@ bei 3 Wuerfeln also z.B.:\[
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\[ \sum_{w \in \Omega} f(w) = 1 \text{ (die Summe aller Wahrscheinlichkeiten ist 1)}\]
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\[ \sum_{w \in \Omega} f(w) = 1 \text{ (die Summe aller Wahrscheinlichkeiten ist 1)}\]
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und logischerweise:
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und logischerweise:
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\[ \forall w\in\Omega . f(w)>=0 \text{ (keine negativen Wahrscheinlichkeiten)} \]
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\[ \forall w\in\Omega . f(w)>=0 \text{ (keine negativen Wahrscheinlichkeiten)} \]
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\subsection{Momenterzeugende Funktion}
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\subsection{Absoluten Momente diskreter Verteilungen}
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Ist fuer $k \in \{1,2,3,\ldots\}$ die Summe $\sum_{x \in X} |x|^kf(x) < \infty$,
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so heisst
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\begin{align}
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m_k = m_k(P) = \sum_{x \in X} x^kf(x)
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\end{align}
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das \textbf{k-te absolute Moment} der Verteilung P.
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\subsubsection{Mittelwert, Varrianz}
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\begin{itemize}
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\item Mittelwert: $m_1 = m_1(P) = \sum_{n=0}^\infty n*f(n)$
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\item Varianz: $\widehat{m}_2 = m_2 - m_1^2$
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\end{itemize}
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\subsubsection{Momenterzeugende Funktion}
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\[
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\[
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M(t)=\sum_{n\in\Omega}^{\infty}(e^t)^n * f(n)
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M(t)=\sum_{n\in\Omega}^{\infty}(e^t)^n * f(n)
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\]
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\]
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@ -191,14 +204,36 @@ und logischerweise:
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- 'n' koennte z.B. definiert sein als $n=\{1,2,3,...\}$
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- 'n' koennte z.B. definiert sein als $n=\{1,2,3,...\}$
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\subsection{Erzeugende Funktion}
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\subsection{Erzeugende Funktion}
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\subsubsection{Wahrscheinlichkeitsfunktion berechnen}
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\subsubsection{Wahrscheinlichkeitsfunktion berechnen}
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\subsubsection{Mittelwert}
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\textbf{Gegegeben:} Eine erzeugende Funktion $\hat{f}(z)$ gegeben.
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\subsubsection{Varianz}
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\begin{align}
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TODO
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\hat{f}(z) = \sum^{\infty}_{k=0} f(k)z^k
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\subsection{Mittelwert, Varrianz}
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\end{align}
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\begin{itemize}
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\textbf{Gesucht:} Die Funktion $f(k)$
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\item Mittelwert: $m_1 = \sum_{n=0}^\infty n*f(n)$
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\item Varianz: $\widehat{m}_2 = m_2 - m_1^2$
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Moeglichkeit 1: Taylorentwicklung
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\end{itemize}
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\begin{align}
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\hat{f}(z) = \sum_{k=0}^{\infty} \frac{1}{k!}\hat{f}^{(k)}(0)z^k\\
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\Rightarrow f(k) = \frac{1}{k!} \hat{f}^{k}(0)
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\end{align}
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Moeglichkeit 2: Problem auf bekannte diskrete Verteilung zurueckfuehren (z.B. geometrische
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Reihe)
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\subsubsection{Mittelwert $m_1$}
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\begin{align}
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M(t) = \hat{f}(e^t)\\
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m_1 = M'(t)|_{t=0} = \hat{f}'(e^t)e^t|_{t=0} = \hat{f}'(1)
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\end{align}
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\subsubsection{Varianz $\hat{m}_2$}
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\begin{enumerate}
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\item Zuerst \textbf{zweites Moment} berechnen:
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\begin{align}
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m_2 = \hat{f}''(1) + \hat{f}'(1)\\
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\end{align}
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\item Dann \textbf{Varianz}:
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\begin{align}
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\hat{m}_2 = m_2 - m_1^2
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\end{align}
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\end{enumerate}
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\section{Verteilungen}
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\section{Verteilungen}
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\subsection{Allgemein}
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\subsection{Allgemein}
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\subsubsection{Eigenschaften}
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\subsubsection{Eigenschaften}
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