Bearbeiten von „Gedächtnisprotokoll STO09-1

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Die Klausur von Herrn Drees fand am 28.07.2009 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. <br />
[[Kategorie:Gedaechtnisprotokoll|STO]]
Die Klausur von Herrn Drees fand am 28.07.2009 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. <br>
Es gab insgesamt 80 Punkte zu erreichen. Zum Bestehen benötigt man 40 Punkte (Punkte der Teilaufgaben sind in Klammern angegeben).
Es gab insgesamt 80 Punkte zu erreichen. Zum Bestehen benötigt man 40 Punkte (Punkte der Teilaufgaben sind in Klammern angegeben).


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Sei <math>X</math> eine <math>\lbrace 1, 2 \rbrace</math>-wertige Zufallsvariable und <math>Y</math> eine <math>\lbrace 3, 4 \rbrace</math>-wertige Zufallsvariable. In der nachfolgenden Tabelle sind die Wahrscheinlichkeiten <math>P\lbrace X = x, Y = y \rbrace</math> gegeben.
Sei <math>X</math> eine <math>\lbrace 1, 2 \rbrace</math>-wertige Zufallsvariable und <math>Y</math> eine <math>\lbrace 3, 4 \rbrace</math>-wertige Zufallsvariable. In der nachfolgenden Tabelle sind die Wahrscheinlichkeiten <math>P\lbrace X = x, Y = y \rbrace</math> gegeben.


[[Bild:Sto tabular.png]]
[[Bild:Sto_tabular.png]]


a) Bestimmen Sie die Zähldichte von <math>X</math> und <math>Y</math>. <br />
a) Bestimmen Sie die Zähldichte von <math>X</math> und <math>Y</math>. <br>
b) Sind <math>X</math> und <math>Y</math> stochastisch unabhängig? Begründen Sie! <br />
b) Sind <math>X</math> und <math>Y</math> stochastisch unabhängig? Begründen Sie! <br>
c) Berechnen Sie die Kovarianz von <math>X</math> und <math>Y</math>. <br />
c) Berechnen Sie die Kovarianz von <math>X</math> und <math>Y</math>. <br>
(16 Punkte)
(16 Punkte)


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== Aufgabe 5) ==
== Aufgabe 5) ==


Sei <math>f(x) = cx (1-x)1_{(0,1)}(x)</math> , <math>x \in \R</math> <br />
Sei <math>f(x) = cx (1-x)1_{(0,1)}(x)</math> , <math>x \in \R</math> <br>
a) Wie ist <math>c</math> zu wählen, damit <math>f</math> eine Dichte ist? <br />
a) Wie ist <math>c</math> zu wählen, damit <math>f</math> eine Dichte ist? <br>
b) Sei <math>X</math> eine Zufallsvariable mit Dichte <math>f</math>. Berechnen sie <math>E(X)</math> und <math>Var(X)</math>. <br />
b) Sei <math>X</math> eine Zufallsvariable mit Dichte <math>f</math>. Berechnen sie <math>E(X)</math> und <math>Var(X)</math>. <br>
c) Berechnen sie <math>P \lbrace \frac{1}{4} \leq X \leq \frac{3}{4} \rbrace</math>. Bestimmen Sie dann mit Hilfe der Chebyshev'schen Ungleichung eine untere Schranke für diese Wahrscheinlichkeit. <br />
c) Berechnen sie <math>P \lbrace \frac{1}{4} \leq X \leq \frac{3}{4} \rbrace</math>. Bestimmen Sie dann mit Hilfe der Chebyshev'schen Ungleichung eine untere Schranke für diese Wahrscheinlichkeit. <br>
(16 Punkte)
(16 Punkte)


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Es werden <math>n</math> unabhängige, identisch verteilte Zufallsvariablen <math>X_{1}, ..., X_{n}</math> mit Verteilungsfunktion <math>F_{\vartheta } (x) = (1 - (\frac{x}{\vartheta})^{-2})1_{ [ \vartheta , \infty )}(x)</math>, <math>x \in \R</math> , beobachtet, wobei der Parameter <math>\vartheta > 0</math> unbekannt sei.  
Es werden <math>n</math> unabhängige, identisch verteilte Zufallsvariablen <math>X_{1}, ..., X_{n}</math> mit Verteilungsfunktion <math>F_{\vartheta } (x) = (1 - (\frac{x}{\vartheta})^{-2})1_{ [ \vartheta , \infty )}(x)</math>, <math>x \in \R</math> , beobachtet, wobei der Parameter <math>\vartheta > 0</math> unbekannt sei.  


a) Bestimmen Sie einen Maximum-Likelihood-Schätzer <math>\hat{\vartheta_{n}}</math> für <math>\vartheta</math> <br />
a) Bestimmen Sie einen Maximum-Likelihood-Schätzer <math>\hat{\vartheta_{n}}</math> für <math>\vartheta</math> <br>
b) Zeigen sie, dass für den Maximum-Likelihood-Schätzer <math>\hat{\vartheta_{n}}</math> und alle <math>t \geq 1</math> gilt: <math>P \lbrace \frac{\hat{\vartheta_{n}}}{\vartheta} > t \rbrace = t^{-2n}</math>. Ist <math>\hat{\vartheta_{n}}</math> ein erwartungstreuer Schätzer? <br />
b) Zeigen sie, dass für den Maximum-Likelihood-Schätzer <math>\hat{\vartheta_{n}}</math> und alle <math>t \geq 1</math> gilt: <math>P \lbrace \frac{\hat{\vartheta_{n}}}{\vartheta} > t \rbrace = t^{-2n}</math>. Ist <math>\hat{\vartheta_{n}}</math> ein erwartungstreuer Schätzer? <br>
c) Verwenden Sie b) um zwei einseitige Konfidenzintervalle der Form <math>(0, T_{1}]</math> bzw. <math>[T_{2}, \infty )</math> jeweils zum Niveau <math>\alpha \in (0, 1)</math> für <math>\vartheta</math> zu konstruieren, wobei <math>T_{1}</math> und <math>T_{2}</math> geeignete von den Beobachtungen abhängige Zufallsvariablen sind. <br />
c) Verwenden Sie b) um zwei einseitige Konfidenzintervalle der Form <math>(0, T_{1}]</math> bzw. <math>[T_{2}, \infty )</math> jeweils zum Niveau <math>\alpha \in (0, 1)</math> für <math>\vartheta</math> zu konstruieren, wobei <math>T_{1}</math> und <math>T_{2}</math> geeignete von den Beobachtungen abhängige Zufallsvariablen sind. <br>
(20 Punkte)
(20 Punkte)
[[Kategorie:Gedaechtnisprotokoll|STO]]

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