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Forum "Uni-Stochastik" - Zweidim. Zufallsvariablen
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Zweidim. Zufallsvariablen: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 18:46 Sa 11.06.2011
Autor: mcmiri

Aufgabe
Eine Urne enthält 5 Kugeln, von denen 3 Kugeln 100g und 2 Kugeln 40g wiegen. Es werden 2 Kugeln nacheinander durch Ziehen ohne Zurücklegen aus der Urne entnommen. Die Zufallsvariable X erfasst das Gewicht der leichteren Kugel, die Zuallsvariable Y das Gewicht der schwereren Kugel. Sind beide Kugeln gleich schwer, nehmen X und Y denselben Wert an.
a) Bestimmen Sie die gem. Wahrscheinlichkeitsfunktion!
b) Zeigen Sie durch Berechnen, dass gilt: E(Y)=E(E(Y|X)) Beweisen Sie die Allgemeingültigkeit dieser Gleichung für diskrete Zufallsvariablen X und Y!
c) Bestimmen Sie Varianz und Kovarianz von X und Y.

Mit der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsfunktion habe ich hoffentlich keine Probleme:  
f(10,10) = 0,36
f(10,40) = 0,48
f(40,10) = 0
f(40,40) = 0,16
Ist das soweit richtig?

Für den Erwartungswert von Y habe ich 29,2 raus.
Den bedingten Erwartungswert E(Y|X) könnte ich auch ausrechnen... aber wie errechne ich davon wiederum den Erwartungswert?

Und wie beweise ich die Allgemeingültigkeit der angegebenen Gleichung?

Ich wäre für jede Hilfe dankbar!!

        
Bezug
Zweidim. Zufallsvariablen: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 10:25 So 12.06.2011
Autor: Al-Chwarizmi


> Eine Urne enthält 5 Kugeln, von denen 3 Kugeln 100g und 2
> Kugeln 40g wiegen. Es werden 2 Kugeln nacheinander durch
> Ziehen ohne Zurücklegen aus der Urne entnommen. Die
> Zufallsvariable X erfasst das Gewicht der leichteren Kugel,
> die Zuallsvariable Y das Gewicht der schwereren Kugel. Sind
> beide Kugeln gleich schwer, nehmen X und Y denselben Wert
> an.
>  a) Bestimmen Sie die gem. Wahrscheinlichkeitsfunktion!
>  b) Zeigen Sie durch Berechnen, dass gilt: E(Y)=E(E(Y|X))
> Beweisen Sie die Allgemeingültigkeit dieser Gleichung für
> diskrete Zufallsvariablen X und Y!
>  c) Bestimmen Sie Varianz und Kovarianz von X und Y.
>  Mit der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsfunktion habe ich
> hoffentlich keine Probleme:  
> f(10,10) = 0,36
>  f(10,40) = 0,48
>  f(40,10) = 0
>  f(40,40) = 0,16
>  Ist das soweit richtig?
>  
> Für den Erwartungswert von Y habe ich 29,2 raus.
>  Den bedingten Erwartungswert E(Y|X) könnte ich auch
> ausrechnen... aber wie errechne ich davon wiederum den
> Erwartungswert?
>  
> Und wie beweise ich die Allgemeingültigkeit der
> angegebenen Gleichung?
>  
> Ich wäre für jede Hilfe dankbar!!


Hallo mcmiri,

sind nun die Kugelgewichte 40g und 100g oder 40g und 10g ?

Da nach Voraussetzung [mm] X\le{Y} [/mm] sein soll, kommt jeden-
falls das Paar (X,Y)=(40,10) nicht in Frage, was du in deiner
Tabelle berücksichtigt hast. Im Übrigen sind die angegebenen
Werte aber falsch, denn du hast für Ziehungen mit Zurück-
legen (anstatt ohne) gerechnet.
Was mit E(Y|X) genau gemeint sein soll, ist mir schleierhaft ...
Sollte das nicht z.B. E(Y|X=x) heißen ?

LG    Al-Chw.


Bezug
        
Bezug
Zweidim. Zufallsvariablen: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 12:47 So 12.06.2011
Autor: Al-Chwarizmi


> Eine Urne enthält 5 Kugeln, von denen 3 Kugeln 100g und 2
> Kugeln 40g wiegen. Es werden 2 Kugeln nacheinander durch
> Ziehen ohne Zurücklegen aus der Urne entnommen. Die
> Zufallsvariable X erfasst das Gewicht der leichteren Kugel,
> die Zuallsvariable Y das Gewicht der schwereren Kugel. Sind
> beide Kugeln gleich schwer, nehmen X und Y denselben Wert
> an.
>  a) Bestimmen Sie die gem. Wahrscheinlichkeitsfunktion!
>  b) Zeigen Sie durch Berechnen, dass gilt: E(Y)=E(E(Y|X))
> Beweisen Sie die Allgemeingültigkeit dieser Gleichung für
> diskrete Zufallsvariablen X und Y!
>  c) Bestimmen Sie Varianz und Kovarianz von X und Y.


Hallo,

ich habe nun etwas recherchiert und gefunden, dass die
Schreibweise E(Y|X) zwar wirklich auch verwendet wird,
aber eben doch nur als abgekürzte Notation für einen
Ausdruck, den man eigentlich ausführlicher beschreiben
und darstellen sollte.
Link:  []Skript

Auf das vorliegende Beispiel bezogen würde ich die
Berechnung von E(E(Y|X)) so sehen:

     $\ E(E(Y|X))\ =\ [mm] \summe_{k=1}^{n}\,P(X=x_k)*E(Y|X=x_k)$ [/mm]

Dabei sind die [mm] x_k [/mm] alle möglichen diskreten Werte von X,
im Beispiel einfach $\ [mm] n=2\,,\ x_1=10\ [/mm] ,\ [mm] x_2=40\,.$ [/mm]

LG   Al-Chw.


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