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Forum "Wahrscheinlichkeitstheorie" - Bedingte Wahrscheinlichkeiten
Bedingte Wahrscheinlichkeiten < Wahrscheinlichkeitstheorie < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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Bedingte Wahrscheinlichkeiten: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:31 Di 13.11.2012
Autor: BJJ

Hallo,

ich habe folgendes Problem:

Sei P(a, b, c) eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über Zufallsvariablen a, b, c. In welcher Beziehung stehen die bedingten diskreten Wahrscheinlichkeiten P(a|b, c)  und P(a|b)?

Lösungsansatz:

(1) P(a|b) = [mm] \sum_c [/mm] P(a, c|b)P(c|b)

Nun möchte ich in der obigen Summe von P(a, c|b) nach P(a|b,c) kommen:

(2) P(a, c| b) = P(a|b, c) P(c|b)

Setze ich (2) in (1) ein, dann erhalte ich:

(3) P(a|b) = [mm] \sum_c P(a|b,c)P(c|b)^2 [/mm]

Sieht komisch aus. Mein Problem ist (2). Wie komme ich von P(a, c|b) nach P(a|b,c) ?

Danke und Gruss,

bjj






        
Bezug
Bedingte Wahrscheinlichkeiten: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 21:29 Di 13.11.2012
Autor: tobit09

Hallo BJJ,


was bedeuten die Notationen P(a,b,c), P(a|b, c)  und P(a|b) für Zufallsvariablen a,b,c?

Oder sollen a,b,c doch Ereignisse sein?

Poste bitte die Aufgabe im Originalwortlaut.


Viele Grüße
Tobias

Bezug
                
Bezug
Bedingte Wahrscheinlichkeiten: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 08:42 Do 15.11.2012
Autor: BJJ

Hallo,

es gibt keine Originalaufgabe. Ich versuche etwas zu verstehen und habe das Problem aus einem größeren Kontext vereinfacht dargestellt. Dabei sind a, b, c Zufallsvariablen.

Gruß

bjj

Bezug
                        
Bezug
Bedingte Wahrscheinlichkeiten: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 09:00 Do 15.11.2012
Autor: tobit09


> es gibt keine Originalaufgabe. Ich versuche etwas zu
> verstehen und habe das Problem aus einem größeren Kontext
> vereinfacht dargestellt. Dabei sind a, b, c
> Zufallsvariablen.

O.K.

Aber was meinst du nun mit den Notationen P(a, b, c), P(a|b, c) und P(a|b)?

Ich kenne nur Notationen wie [mm] $P^a$, $P^{(a,b,c)}$, $P(A\cap B\cap [/mm] C)$, [mm] $P^{a|B}$ [/mm] oder $P(A|B)$ für Zufallsvariablen a, b, c und Ereignisse A, B, C mit P(B)>0.

Bezug
                                
Bezug
Bedingte Wahrscheinlichkeiten: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 12:53 Do 15.11.2012
Autor: BJJ

Hallo,

danke für Deine Zeit.

Die Zufallsvariablen a, b, c, sind diskret. Dabei gelte:

P(a, b) entspricht P(A [mm] \cap [/mm] B)
P(a | b) entspricht [mm] P_{A|B}(A|B) [/mm]

Gruß

bjj


Bezug
        
Bezug
Bedingte Wahrscheinlichkeiten: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:17 Do 15.11.2012
Autor: tobit09

Hallo BJJ!


> Die Zufallsvariablen a, b, c, sind diskret. Dabei gelte:
> P(a, b) entspricht P(A [mm] \cap [/mm] B)
> P(a | b) entspricht [mm] P_{A|B}(A|B) [/mm]

Mit [mm] $P_{A|B}(A|B)$ [/mm] meinst du die bedingte Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A unter B, oder? Ich kenne da nur die Notation $P(A|B)$.

Ich weiß zwar immer noch nicht, welche Ereignisse A und B nun sind und was z.B. [mm] $P(A\cap [/mm] B)$ mit den Zufallsvariablen a und b zu tun hat, aber ich versuche trotzdem mal eine Antwort. Dabei ersetze ich jedes Vorkommen von a, b und c sowie von Kommata gedanklich durch Ereignisse A, B und C sowie [mm] $\cap$. [/mm]


> Sei P(a, b, c) eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über
> Zufallsvariablen a, b, c. In welcher Beziehung stehen die
> bedingten diskreten Wahrscheinlichkeiten P(a|b, c)  und
> P(a|b)?
>
> Lösungsansatz:
>  
> (1) P(a|b) = [mm]\sum_c[/mm] P(a, c|b)P(c|b)

Jetzt gibt es eine Menge [mm] $\mathcal{C}$ [/mm] von Ereignissen C? Und über alle [mm] $C\in\mathcal{C}$ [/mm] wird die Summe gebildet?
Offenbar soll [mm] $\left(\bigcup_{C\in\mathcal{C}}C\right)\supseteq [/mm] A$ gelten, so dass A die disjunkte Vereinigung der [mm] $A\cap [/mm] C$, [mm] $C\in\mathcal{C}$, [/mm] ist?

Dann würde die Gleichung (1) stimmen, wenn du das P(C|B) am Ende weglassen würdest.

> Nun möchte ich in der obigen Summe von P(a, c|b) nach
> P(a|b,c) kommen:
>  
> (2) P(a, c| b) = P(a|b, c) P(c|b)

Das stimmt.

> Setze ich (2) in (1) ein, dann erhalte ich:
>  
> (3) P(a|b) = [mm]\sum_c P(a|b,c)P(c|b)^2[/mm]
>  
> Sieht komisch aus. Mein Problem ist (2). Wie komme ich von
> P(a, c|b) nach P(a|b,c) ?

Indem du für [mm] $P(A\cap [/mm] C|B)$ und [mm] $P(A|B\cap [/mm] C)$ die Definition der bedingten Wahrscheinlichkeit einsetzt.


Viele Grüße
Tobias

Bezug
                
Bezug
Bedingte Wahrscheinlichkeiten: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 17:47 Do 15.11.2012
Autor: BJJ

Hi Tobias,

vielen Dank für Deine Mühe!

>  Mit [mm]P_{A|B}(A|B)[/mm] meinst du die bedingte Wahrscheinlichkeit
> des Ereignisses A unter B, oder? Ich kenne da nur die
> Notation [mm]P(A|B)[/mm].

Genau.
  

> Ich weiß zwar immer noch nicht, welche Ereignisse A und B
> nun sind und was z.B. [mm]P(A\cap B)[/mm] mit den Zufallsvariablen a
> und b zu tun hat, aber ich versuche trotzdem mal eine
> Antwort. Dabei ersetze ich jedes Vorkommen von a, b und c
> sowie von Kommata gedanklich durch Ereignisse A, B und C
> sowie [mm]\cap[/mm].

Ich habe für Zufallsvariable A und Ereignis A = a die gleiche Notation verwendet.

> > Sei P(a, b, c) eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über
> > Zufallsvariablen a, b, c. In welcher Beziehung stehen die
> > bedingten diskreten Wahrscheinlichkeiten P(a|b, c)  und
> > P(a|b)?
>  >

> > Lösungsansatz:
>  >  
> > (1) P(a|b) = [mm]\sum_c[/mm] P(a, c|b)P(c|b)
>  Jetzt gibt es eine Menge [mm]\mathcal{C}[/mm] von Ereignissen C?
> Und über alle [mm]C\in\mathcal{C}[/mm] wird die Summe gebildet?

In Deiner Schreibweise müsste das so aussehen:

[mm] P(A | B = b) = \sum_c P(A, C = c | B = b) P(C = c | B = b)[/mm]

> Dann würde die Gleichung (1) stimmen, wenn du das P(C|B)
> am Ende weglassen würdest.

Warum muss das P(C = c | B = b)  weg? Mit der obigen Gleichung versuche ich eine Marginalverteilung zu bauen.

Gruss

bjj

Bezug
                        
Bezug
Bedingte Wahrscheinlichkeiten: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 18:08 Do 15.11.2012
Autor: tobit09


> > Ich weiß zwar immer noch nicht, welche Ereignisse A und B
> > nun sind und was z.B. [mm]P(A\cap B)[/mm] mit den Zufallsvariablen a
> > und b zu tun hat, aber ich versuche trotzdem mal eine
> > Antwort. Dabei ersetze ich jedes Vorkommen von a, b und c
> > sowie von Kommata gedanklich durch Ereignisse A, B und C
> > sowie [mm]\cap[/mm].
>  
> Ich habe für Zufallsvariable A und Ereignis A = a die
> gleiche Notation verwendet.

[verwirrt] Wir sind uns aber schon einig, dass Ereignisse und Zufallsvariablen völlig unterschiedliche Dinge sind?


> > > Lösungsansatz:
>  >  >  
> > > (1) P(a|b) = [mm]\sum_c[/mm] P(a, c|b)P(c|b)
>  >  Jetzt gibt es eine Menge [mm]\mathcal{C}[/mm] von Ereignissen C?
> > Und über alle [mm]C\in\mathcal{C}[/mm] wird die Summe gebildet?
>  
> In Deiner Schreibweise müsste das so aussehen:
>  
> [mm]P(A | B = b) = \sum_c P(A, C = c | B = b) P(C = c | B = b)[/mm]

Das hoffe ich nicht. In meiner Schreibweise gibt es zwar Ereignisse wie [mm] $\{a=5\}$ [/mm] (falls a Werte in den reellen Zahlen annimmt), aber ein Ereignis der Art [mm] $\{A=a\}$, [/mm] wobei A ein Ereignis und a eine Zufallsvariable ist, gibt es nicht. Ich stehe wieder vor einem Rätsel, was deine Notationen bedeuten sollen.

> > Dann würde die Gleichung (1) stimmen, wenn du das P(C|B)
> > am Ende weglassen würdest.
>  
> Warum muss das P(C = c | B = b)  weg?

Die Zuordnung [mm] $\mathcal{P}(\Omega)\to[0,1],\;D\mapsto [/mm] P(D|B)$ bildet eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf [mm] $\Omega$, [/mm] wie in der Vorlesung gezeigt worden sein sollte. Da A die disjunkte Vereinigung der [mm] $A\cap [/mm] C$ für [mm] $C\in\mathcal{C}$ [/mm] ist (und [mm] $\mathcal{C}$ [/mm] hoffentlich abzählbar ist), gilt somit aufgrund Sigma-Additivität der Verteilung [mm] $P(A|B)=\summe_{C\in\mathcal{C}}P(A\cap [/mm] C|B)$.

> Mit der obigen
> Gleichung versuche ich eine Marginalverteilung zu bauen.

Um dir dabei zu helfen, müsste man den genaueren Kontext kennen.

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