Gedächtnisprotokoll STO09-2: Unterschied zwischen den Versionen
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Die Klausur von Herrn Drees fand am 6.10.2009 im Zeitraum von 9.00 bis 12.00 Uhr statt. Die Bearbeitungszeit war 120 Minuten. Als Hilfsmittel waren nur nicht-programmierbare Taschenrechner erlaubt. Skripte, Notizen oder Bücher waren nicht erlaubt. | Die Klausur von Herrn Drees fand am 6.10.2009 im Zeitraum von 9.00 bis 12.00 Uhr statt. Die Bearbeitungszeit war 120 Minuten. Als Hilfsmittel waren nur nicht-programmierbare Taschenrechner erlaubt. Skripte, Notizen oder Bücher waren nicht erlaubt. | ||
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*a) Geben Sie für a,b,c Wahrscheinlichkeiten an, sodass X und Y stochastisch unabhängig sind. | * a) Geben Sie für a,b,c Wahrscheinlichkeiten an, sodass X und Y stochastisch unabhängig sind. | ||
*b) Geben Sie dann auch die Zähldichte von X und Y an! | * b) Geben Sie dann auch die Zähldichte von X und Y an! | ||
== Gemeinsame Verteilungsfunktion == | == Gemeinsame Verteilungsfunktion == | ||
Gegen war eine gemeinsame Verteilungsfunktion von X und Y. <math>f_{x,y}(x, y) = 9(xy)^{-4}1_{[1,\infty)}(x)1_{[1,\infty)}(y), x,y \in R</math> | Gegen war eine gemeinsame Verteilungsfunktion von X und Y. <math>f_{x,y}(x, y) = 9(xy)^{-4}1_{[1,\infty)}(x)1_{[1,\infty)}(y), x,y \in R</math> | ||
*a) Sind X und Y stochastisch unabhängig? Begründen Sie. | * a) Sind X und Y stochastisch unabhängig? Begründen Sie. | ||
*b) Zeigen sie das die Verteilungsfunktion von X <math>f_{x}(x) = 3x^{-4}1_{[1,\infty)}(x), x \in R</math> ist. | * b) Zeigen sie das die Verteilungsfunktion von X <math>f_{x}(x) = 3x^{-4}1_{[1,\infty)}(x), x \in R</math> ist. | ||
*x) Berechnen Sie E(X),Var(X) und Cov(X,Y). | * x) Berechnen Sie E(X),Var(X) und Cov(X,Y). | ||
== <math>\chi^2</math>-Test == | == <math>\chi^2</math>-Test == | ||
Ein Würfel wird n = 100 mal geworfen und für <math>1 \le k \le 6</math> die Häufigkeit <math>n_k</math> notiert, mit der die Augenzahl k fällt. | Ein Würfel wird n = 100 mal geworfen und für <math>1 \le k \le 6</math> die Häufigkeit <math>n_k</math> notiert, mit der die Augenzahl k fällt. | ||
*a) Geben SIe eine erwartungstreuen Schätzer für die erwartete Augenzahl (bei einem Wurf) an! Berechnen Sie seinen mittleren quadratischen Fehler unter der Annahme, dass der Würfel fair ist! | * a) Geben SIe eine erwartungstreuen Schätzer für die erwartete Augenzahl (bei einem Wurf) an! Berechnen Sie seinen mittleren quadratischen Fehler unter der Annahme, dass der Würfel fair ist! | ||
*b) Konkret werden die folgenden Häufigkeiten beobachtet: | * b) Konkret werden die folgenden Häufigkeiten beobachtet: | ||
{| cellpadding="20" cellspacing="0" border="1" | {| cellpadding="20" cellspacing="0" border="1" | ||
|- | |- | ||
| k | | '''k''' || 1 || 2 || 3 || 4 || 5 || 6 | ||
|- | |- | ||
| n_k || 12 || 17 || 14 || 19 || 21 || 17 | | '''<math>n_k</math>''' || 12 || 17 || 14 || 19 || 21 || 17 | ||
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Testen Sie zum Niveau 5% die Hypothese, dass der Würfel fair ist! | |||
[[Kategorie:Gedaechtnisprotokoll|STO]] | |||
Aktuelle Version vom 8. Juni 2012, 17:09 Uhr
Die Klausur von Herrn Drees fand am 6.10.2009 im Zeitraum von 9.00 bis 12.00 Uhr statt. Die Bearbeitungszeit war 120 Minuten. Als Hilfsmittel waren nur nicht-programmierbare Taschenrechner erlaubt. Skripte, Notizen oder Bücher waren nicht erlaubt.
Mengenbeziehung[Bearbeiten]
Seien <math>A</math>, <math>B</math>, <math>C</math> drei Ereignisse in einem Wahrscheinlichkeitsraum, so dass <math>P(A) = 0,4 </math>, <math> P(A \cap C) = 0,1 </math>,<math>P(C \backslash (A \cup B))</math> und <math>P(B) = 0,2 </math>. Berechnen Sie (möglichst scharfe) untere und obere Schranke für die folgenden Wahrscheinlichkeiten:
- a) <math>P((A \cup B \cup C)^c)</math>
- b) <math>P(A \cap B \cap C) </math>
- c) <math>P(A \backslash (B \cup C) </math>
Bedingte Wahrscheinlichkeiten[Bearbeiten]
Ein fairer Würfel werde zweimail geworfen. Sei A das Ereignis, dass die Augensumme höchstens 5 beträgt, und B das Ereignis, dass mindestens eine der Augenzahlen ungerade ist. Berechnen Sie die bedingte Wahrscheinlichkeit <math>P(B|A)</math> ! Sind A und B stochastisch unabhängig? Begründen Sie Ihre Antwort!
Approximation[Bearbeiten]
Bundestagswahl. Für Partei A stimmen 45%, B 35% und C 20% der Bevölkerung.Es werden 1000 Personen befragt! Bestimmen sie die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens die Hälfte der Befragten für Partei A stimmen.
- a) Geben sie eine nicht numerische Form an!
- b) Appoximieren sie!
Stochastische Unabhängigkeit[Bearbeiten]
Sei <math>X</math> eine <math>\lbrace 1, 2 \rbrace</math>-wertige Zufallsvariable und <math>Y</math> eine <math>\lbrace 1, 2, 3 \rbrace</math>-wertige Zufallsvariable. In der nachfolgenden Tabelle sind die Wahrscheinlichkeiten <math>P\lbrace X = x, Y = y \rbrace</math> gegeben.
| Y = 1 | Y = 2 | Y = 3 | |
|---|---|---|---|
| X = 1 | 0,1 | 0,3 | a |
| X = 2 | 0,08 | c | b |
- a) Geben Sie für a,b,c Wahrscheinlichkeiten an, sodass X und Y stochastisch unabhängig sind.
- b) Geben Sie dann auch die Zähldichte von X und Y an!
Gemeinsame Verteilungsfunktion[Bearbeiten]
Gegen war eine gemeinsame Verteilungsfunktion von X und Y. <math>f_{x,y}(x, y) = 9(xy)^{-4}1_{[1,\infty)}(x)1_{[1,\infty)}(y), x,y \in R</math>
- a) Sind X und Y stochastisch unabhängig? Begründen Sie.
- b) Zeigen sie das die Verteilungsfunktion von X <math>f_{x}(x) = 3x^{-4}1_{[1,\infty)}(x), x \in R</math> ist.
- x) Berechnen Sie E(X),Var(X) und Cov(X,Y).
<math>\chi^2</math>-Test[Bearbeiten]
Ein Würfel wird n = 100 mal geworfen und für <math>1 \le k \le 6</math> die Häufigkeit <math>n_k</math> notiert, mit der die Augenzahl k fällt.
- a) Geben SIe eine erwartungstreuen Schätzer für die erwartete Augenzahl (bei einem Wurf) an! Berechnen Sie seinen mittleren quadratischen Fehler unter der Annahme, dass der Würfel fair ist!
- b) Konkret werden die folgenden Häufigkeiten beobachtet:
| k | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| <math>n_k</math> | 12 | 17 | 14 | 19 | 21 | 17 |
Testen Sie zum Niveau 5% die Hypothese, dass der Würfel fair ist!