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Forum "Uni-Stochastik" - Verteilungsfunktion umkehrbar?
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Verteilungsfunktion umkehrbar?: Frage/aufgabe
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 21:06 Sa 05.02.2005
Autor: norbert22

Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.

hallo,

ich habe hier eine Aufgabenstellung

"X ist eine Zufallsvariable und gleichmäßig verteilt in [0,1].
Y = X².
Verteilungsfunktion von Y bestimmen !"

Wenn eine Funktion umkehrbar ist zB X³ wäre es kein Problem,
dann würde man die Umkehrfunktion bestimmen und hätte die Vtl-Fkt von Y.
Zwar ist X² als ganzes gesehen natürlich nicht umkehrbar.
Die Verteilungsfuntion der gleichm. Vtl. ist ja von -  [mm] \infty [/mm] bis +  [mm] \infty [/mm]
definiert. D.h man könnte -3 oder -2 einsetzen ( was  zwar immer 0 ergibt).  Da X aber praktisch doch nur Werte zwischen
0 und 1  ("glm. vtl. in [0,1]")  annimmt, könnte man X² dann doch umkehren ?


gruß ,
norbert



        
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Verteilungsfunktion umkehrbar?: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 08:37 So 06.02.2005
Autor: Stefan

Hallo Norbert!

Du hast schon völlig recht mit der Umkehrbarkeit. Da $X$ nur Werte in $[0,1]$ annimmt und die Funktion [mm] $f(x)=x^2$ [/mm] dort umkehrbar ist, geht die Aufgabe ganz leicht, und zwar wie folgt:

Für die Verteilungsfunktion [mm] $F_Y$ [/mm] von [mm] $Y=X^2$ [/mm] gilt wegen [mm] $F_X(x)=x$ ($F_X$ [/mm] sei die Verteilungsfunktion $X$) für alle $y [mm] \in [/mm] [0,1]$:

[mm] $F_Y(y)$ [/mm]

$= [mm] F_{X^2}(y)$ [/mm]

[mm] $=P(X^2 \le [/mm] y)$

$= P(X [mm] \le \sqrt{y})$ [/mm]

[mm] $=F_X(\sqrt{y})$ [/mm]

[mm] $=\sqrt{y}$. [/mm]

(Eventuell sind bei dir meine [mm] $\le$'s [/mm] durch $<$'s zu ersetzen; das hängt davon ab, wie ihr die Verteilungsfunktion definiert habt.)

Viele Grüße
Stefan

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Verteilungsfunktion umkehrbar?: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 09:55 So 06.02.2005
Autor: norbert22

hallo Stefan,

ich nehme dann mal an, dass man jede Funktion Y= X² einer Zufallsvariable X mit beliebiger Vtl-Fkt. , welche für x<0  0  ist,  umkehren
kann , also zB.  falls X  exponentialverteilt ist, oder ?

So werden möglicherweise einige in der übermorgigen Klausur
die Begründung meines Profs in folgendem Fall :
"X ist  standardnormalverteilt. Finde Vtl--Fkt von Y = X².
'Das geht nicht mit der bisherigen Methode(der Umkehrung),

denn Y = X² ist keine umkehrbare Funktion'  "

verwechseln (wie ich zuerst auch) mit

'denn f(x)= x² ist keine umkehrbare Funktion'.



gruß,
Norbert

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Verteilungsfunktion umkehrbar?: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 09:59 So 06.02.2005
Autor: Stefan

Hallo Norbert!

Halt, Vorsicht!

Das hängt immer vom Wertebereich der Zufallsvariablen ab.

Ist (wie vorhin) $X$ gleichverteilt auf $[0,1]$, dann kann man das Verfahren wie von mir angedeutet so durchziehen, weil die Funktion [mm] $f(x)=x^2$ [/mm] dort umkehrbar st.

Ist allerdings $X$ normalverteilt, dann hat $X$ den Wertebereich [mm] $\IR$. [/mm] In diesem Fall kann man nicht so vorgehen, da hat der Prof Recht, da [mm] $f(x)=x^2$ [/mm] dort nicht umkehrbar ist.

Oder meintest du das? Dann hättest du Recht gehabt. :-)

Viele Grüße
Stefan

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Verteilungsfunktion umkehrbar?: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 10:31 So 06.02.2005
Autor: norbert22

hallo Stefan,

ich meinte nur dass es nicht das gleiche ist wenn man sagt

"Y = X²  ist nicht umkehrbar" , wobei X Zuf.-Var. mit  std-normal-vtl ist, und
"y = x²  ist nicht umkehrbar " , ohne weitere Erläuterung.


Ein bisschen finde ich es allerdings schon verwirrend, dass X, wenn es glm. verteilt in [0,1] ist, zwar nur Werte in  [0,1] annimmt, aber die Verteilunsfunktion von X   ja auch Werte für x ausserhalb [0,1] zulässt , deren Funktionswerte zwar dann nur entweder 0 oder 1 sind, aber sie lässt sie eben zu.

D.h. also  :   X oder X² mit  X als Zuf.-Var. mit  glm. vtl. in [0,1] ist umkehrbar, aber die Vtl-fkt von X  F(x) bzw (F(x)) ²   nicht ?


gruß
Norbert

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Verteilungsfunktion umkehrbar?: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 12:04 So 06.02.2005
Autor: Stefan

Hallo Norbert!

Wenn ihr die Verteilungsfunktion immer so definiert habt, dass sie von [mm] $\IR$ [/mm] nach [mm] $\IR$ [/mm] gehen muss, dann ergeben sich diese Überlegungen, klar.

Das ist aber nicht zwangsläufig so. Sinnvoller ist es natürlich, die Verteilungsfunktion von vorneherein auf den Bildbereich der Zufallsvariablen $X$ einzuschränken, wie das zumeist auch gemacht wird.

Naja, da ihr es anders gemacht habt, musst du mit diesen seltsamen Dingen jetzt leider klarkommen...

Viele Grüße
Stefan

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Verteilungsfunktion umkehrbar?: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 09:39 Mo 07.02.2005
Autor: norbert22

Gibt es dann eigentlich eine allgemeine formel für eine Transformation
einer Verteilung wennn die Umkehrfkt. in dem gewünschten Inervall nicht bildbar ist ?

Ich habe in einigen Statistik Büchern gesucht aber nichts passendes gefunden.

In der VL hatten wir nur die  Transformationsformel für den Fall Y= X² :

G(y) = P(Y<=y) = P(X²<=y) = P(- [mm] \wurzel{y}<= [/mm] X <= [mm] \wurzel{y} [/mm] ) **

=> G(y) = F(  [mm] \wurzel{y} [/mm] ) - F(- [mm] \wurzel{y} [/mm] ), y>= 0


Was aber wenn Y = X² +X +2 : Dannn kann man es nicht so einfach umformen, dass X allein in der mitte** steht ?




Bezug
                                                        
Bezug
Verteilungsfunktion umkehrbar?: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 09:24 Mi 09.02.2005
Autor: Stefan

Hallo Norbert!

Ein Patentrezept gibt es dann nicht, nein!

In dem von dir genannten Fall kann man so rechnen:

Für $y [mm] \ge \frac{7}{4}$ [/mm] gilt:

[mm] $F_Y(y)$ [/mm]

[mm] $P(X^2 [/mm] + X + 2  [mm] \le [/mm] y)$

$= [mm] P\left( \left(X+\frac{1}{2}\right)^2 + \frac{7}{4} \le y\right)$ [/mm]

$= [mm] P\left(\left(X + \frac{1}{2}\right)^2 \le y - \frac{7}{4}\right)$ [/mm]

$= [mm] P\left(-y + \frac{7}{4} - \frac{1}{2} \le X \le y - \frac{7}{4} - \frac{1}{2}\right)$ [/mm]

$= [mm] P\left(-y + \frac{5}{4} \le X \le y - \frac{9}{4}\right)$ [/mm]

$= [mm] F_X\left(y - \frac{9}{4}\right) [/mm] - [mm] F_X\left(-y + \frac{5}{4}\right)$. [/mm]

Liebe Grüße
Stefan

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