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Forum "Uni-Stochastik" - Zufallsvariable, Verteilungfkt
Zufallsvariable, Verteilungfkt < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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Zufallsvariable, Verteilungfkt: Aufgabe
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 14:57 So 27.09.2015
Autor: Yomu

Aufgabe 1
Sei (Ω, A, P) ein Wahrscheinlichkeitsraum, X : Ω → [mm] \IR [/mm] eine beliebige Zufallsvariable mit stetiger, streng monoton wachsender Verteilungsfunktion [mm] F_{X}: [/mm] R → [0, 1].
Sei ferner U : Ω → [0, 1] eine gleichverteilte Zufallsvariable auf [0, 1]. Zeigen Sie:
a) Y := [mm] F_{X}^{ -1}(U) [/mm] ist eine R-wertige Zufallsvariable auf (Ω, A, P).
b) [mm] P_{Y} [/mm] = [mm] P_{X}. [/mm]

Aufgabe 2
Es sei r : [mm] \IN [/mm] → [mm] \IQ [/mm] eine bijektive Abbildung. Wir setzen [mm] r_{j}:= [/mm] r(j), j ≥ 1. Zeigen
Sie:
a) Durch F(x) := [mm] 2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*1_{[r_{j} ,\infty)}(x) [/mm] x ∈ [mm] \IR [/mm]
wird eine streng monoton wachsende Verteilungsfunktion definiert.

Hallo,
Also bei der ersten Aufgabe hab ich nicht so die Idee, es gilt fuer B [mm] \in [/mm] A: [mm] Y^{-1}(B)= \{ \omega \in \Omega | F_{X}^{-1}(U(\omega)) \in B \} [/mm] = [mm] \{ \omega \in \Omega | U(\omega) \in F_{X}(B) \} [/mm] , nur hilft mir das nicht weiter.

Bei der zweiten seh ich die Monotonie aber wieso sollte sie streng monoton sein, es gilt doch fuer x=1 , y=1,5 und alle j [mm] \in \IN [/mm] : x [mm] \in [r_{j}, \infty) \gdw [/mm] y [mm] \in [r_{j}, \infty) [/mm] und somit F(x)=F(y)
rechtsseitig stetig: [mm] \lim_{n \downarrow \infty} 2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*1_{[r_{j} ,\infty)}(x) =2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}* \lim_{n \downarrow \infty}1_{[r_{j} ,\infty)}(x) =2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*1_{[r_{j} ,\infty)}(x) [/mm]

weiter:
[mm] \lim_{x \to -\infty}F(x)= \lim_{x \to -\infty} 2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*1_{[r_{j} ,\infty)}(x)=2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*\lim_{x \to -\infty} 1_{[r_{j} ,\infty)}(x)=2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*0 [/mm] =0
aber es gilt:
[mm] \lim_{x \to \infty}F(x)= \lim_{x \to \infty} 2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*1_{[r_{j} ,\infty)}(x)=2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*\lim_{x \to \infty} 1_{[r_{j} ,\infty)}(x)=2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}=2*(3/2)=3 [/mm]
was aber bei einer Verteilungsfunktion nicht sein kann.

Hoffentlich kann mir jemad weiterhelfen,
MfG Yomu

        
Bezug
Zufallsvariable, Verteilungfkt: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 16:18 Di 29.09.2015
Autor: wauwau


> Sei (Ω, A, P) ein Wahrscheinlichkeitsraum, X : Ω →
> [mm]\IR[/mm] eine beliebige Zufallsvariable mit stetiger, streng
> monoton wachsender Verteilungsfunktion [mm]F_{X}:[/mm] R → [0,
> 1].
>  Sei ferner U : Ω → [0, 1] eine gleichverteilte
> Zufallsvariable auf [0, 1]. Zeigen Sie:
>  a) Y := [mm]F_{X}^{ -1}(U)[/mm] ist eine R-wertige Zufallsvariable
> auf (Ω, A, P).
>  b) [mm]P_{Y}[/mm] = [mm]P_{X}.[/mm]
>  Es sei r : [mm]\IN[/mm] → [mm]\IQ[/mm] eine bijektive Abbildung. Wir
> setzen [mm]r_{j}:=[/mm] r(j), j ≥ 1. Zeigen
>  Sie:
>  a) Durch F(x) := [mm]2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*1_{[r_{j} ,\infty)}(x)[/mm]
> x ∈ [mm]\IR[/mm]

das muss mal [mm] $3^{-j} [/mm] heißen!<

>  wird eine streng monoton wachsende Verteilungsfunktion
> definiert.
>  Hallo,
>  Also bei der ersten Aufgabe hab ich nicht so die Idee, es
> gilt fuer B [mm]\in[/mm] A: [mm]Y^{-1}(B)= \{ \omega \in \Omega | F_{X}^{-1}(U(\omega)) \in B \}[/mm]
> = [mm]\{ \omega \in \Omega | U(\omega) \in F_{X}(B) \}[/mm] , nur
> hilft mir das nicht weiter.
>  
> Bei der zweiten seh ich die Monotonie aber wieso sollte sie
> streng monoton sein, es gilt doch fuer x=1 , y=1,5 und alle
> j [mm]\in \IN[/mm] : x [mm]\in [r_{j}, \infty) \gdw[/mm] y [mm]\in [r_{j}, \infty)[/mm]
> und somit F(x)=F(y)

r ist eine bijektive Abbildung von [mm] $\IN \to \IQ$ [/mm] d.h die [mm] $r_i$ [/mm] nehmen alle rationalen Werte an!! Daher: für $x<y$ gibt es ein [mm] $r_i$ [/mm] mit $x < [mm] r_i

>  rechtsseitig stetig: [mm]\lim_{n \downarrow \infty} 2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*1_{[r_{j} ,\infty)}(x) =2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}* \lim_{n \downarrow \infty}1_{[r_{j} ,\infty)}(x) =2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*1_{[r_{j} ,\infty)}(x)[/mm]
>  
> weiter:
>  [mm]\lim_{x \to -\infty}F(x)= \lim_{x \to -\infty} 2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*1_{[r_{j} ,\infty)}(x)=2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*\lim_{x \to -\infty} 1_{[r_{j} ,\infty)}(x)=2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*0[/mm]
> =0
>  aber es gilt:
>  [mm]\lim_{x \to \infty}F(x)= \lim_{x \to \infty} 2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*1_{[r_{j} ,\infty)}(x)=2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}*\lim_{x \to \infty} 1_{[r_{j} ,\infty)}(x)=2*\summe_{i=1}^{\infty}3^{j}=2*(3/2)=3[/mm]

da du von i=1 weg summierst ist die Summe nicht [mm] $\frac{3}{2}$ [/mm] sondern [mm] $\frac{1}{2}$ [/mm]

>  
> was aber bei einer Verteilungsfunktion nicht sein kann.
>  
> Hoffentlich kann mir jemad weiterhelfen,
>  MfG Yomu


Bezug
        
Bezug
Zufallsvariable, Verteilungfkt: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 02:09 Di 06.10.2015
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
Bezug
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