www.vorhilfe.de
- Förderverein -
Der Förderverein.

Gemeinnütziger Verein zur Finanzierung des Projekts Vorhilfe.de.
Hallo Gast!einloggen | registrieren ]
Startseite · Mitglieder · Impressum
Forenbaum
^ Forenbaum
Status VH e.V.
  Status Vereinsforum

Gezeigt werden alle Foren bis zur Tiefe 2

Navigation
 Startseite...
 Suchen
 Impressum
Das Projekt
Server und Internetanbindung werden durch Spenden finanziert.
Organisiert wird das Projekt von unserem Koordinatorenteam.
Hunderte Mitglieder helfen ehrenamtlich in unseren moderierten Foren.
Anbieter der Seite ist der gemeinnützige Verein "Vorhilfe.de e.V.".
Partnerseiten
Weitere Fächer:

Open Source FunktionenplotterFunkyPlot: Kostenloser und quelloffener Funktionenplotter für Linux und andere Betriebssysteme
Forum "Wahrscheinlichkeitstheorie" - Zufallsvariable bestimmen
Zufallsvariable bestimmen < Wahrscheinlichkeitstheorie < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Wahrscheinlichkeitstheorie"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien

Zufallsvariable bestimmen: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 12:55 Mo 03.02.2014
Autor: FreddyzZz

Aufgabe
X und Y seien unabhängige, [mm] \IN_{0} [/mm] wertige Zufallsvariablen mit P[X=k] = P[Y=k]= [mm] (1-p)^k [/mm] p,k [mm] \in \IN_{0}, [/mm] wobei p [mm] \in [/mm] (0,1). Berechnen Sie P[X=k|X+Y = l] k,l € [mm] \IN_{0} [/mm]

Hi,

ich schon wieder... Bei diesen Aufgaben mit ZVA bestimmen kommen ich einfach nicht zurecht :(
P[X=k|X+Y = l] das bedeutet ja nichts anderes als die Wahrscheinlichkeit das X = k ist wenn, also unter der Vorrausetzung, das X+Y = l ist.
Zum Auseinander ziehen braucht man den Satz von Bayes? Oder wie fängt man da am besten an.

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

        
Bezug
Zufallsvariable bestimmen: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 13:07 Mo 03.02.2014
Autor: luis52

Moin,


$P[X=k [mm] \mid [/mm] X+Y = [mm] l]=\frac{P[X=k , X+Y = l]}{P(X+Y = l]}=\dots$ [/mm]

Bezug
                
Bezug
Zufallsvariable bestimmen: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 13:45 Mo 03.02.2014
Autor: FreddyzZz

Hi,
genau, das ist ja der satz von Bayes.

P[X=k [mm] \mid [/mm] X+Y = [mm] l]=\frac{P[X=k , X+Y = l]}{P(X+Y = l]}= \frac{P[X=k ] * P [X+Y = l]}{P(X+Y = l]}= \frac{P[X=k] P[X = k] P[Y = l - k]}{P(X = k] * P[Y = l-k]}= [/mm]
da sie ja unabhängig sind. Darf man die P nun kürzen? :D Dann bliebe ja nur P[X=k] = [mm] (1-p)^k [/mm] übrig und man wäre fertig?

Bezug
                        
Bezug
Zufallsvariable bestimmen: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 14:46 Mo 03.02.2014
Autor: luis52

Wieso gilt

$ [mm] \frac{P[X=k , X+Y = l]}{P(X+Y = l]}= \frac{P[X=k ] * P [X+Y = l]}{P(X+Y = l]}$ [/mm] ?


> da sie ja unabhängig sind.  

$X$ und $Y$ sind unabhaengig, aber doch nicht $X$ und $X+Y$.

Bezug
                                
Bezug
Zufallsvariable bestimmen: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:21 Mo 03.02.2014
Autor: FreddyzZz

ohmann, panne....

$ [mm] \frac{P[X=k , X+Y = l]}{P(X+Y = l]}= \frac{P[X=k ] \cdot{} P [X+Y = l]}{P(X+Y = l]} [/mm] $

darf ich aber den Nenner so aufteilen? P[X=k, Y = l-k]
und dann einfach ausrechnen oder wie ist das?
also [mm] \frac{(1-p)^k * ((1-p)^k + (1-p)^k)}{((1-p)^k + (1-p)^{l-k})} [/mm]

aber das macht ja auch kaum sinn... verstehe gerade nicht wie ich das auflösen kann, außer auseinander ziehen...


Bezug
                                        
Bezug
Zufallsvariable bestimmen: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:51 Mo 03.02.2014
Autor: luis52


> ohmann, panne....

Nana.

>  
> [mm]\frac{P[X=k , X+Y = l]}{P(X+Y = l]}= \frac{P[X=k ] \cdot{} P [X+Y = l]}{P(X+Y = l]}[/mm]
>
> darf ich aber den Nenner so aufteilen?

Hm, Nenner ist bei mir das, was unten steht.
Aber viellenicht haben die jungen Leute von heute
da andere Ansichten. ;-)

Also: Fuer den *Zaehler* rechne ich so: Mit [mm] $k\le [/mm] l$ ist

$P[X=k , X+Y = l]=P[X=k, Y = [mm] l-k]=P[X=k]\cdot [/mm] P[ Y = l-k]$.


Fuer den Nenner musst du dir ein paar Gedanken machen zur Verteilung von $X+Y$.



Bezug
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Wahrscheinlichkeitstheorie"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien


^ Seitenanfang ^
ev.vorhilfe.de
[ Startseite | Mitglieder | Impressum ]