www.vorkurse.de
Ein Projekt von vorhilfe.de
Die Online-Kurse der Vorhilfe

E-Learning leicht gemacht.
Hallo Gast!einloggen | registrieren ]
Startseite · Mitglieder · Teams · Forum · Wissen · Kurse · Impressum
Forenbaum
^ Forenbaum
Status Mathe-Vorkurse
  Status Organisatorisches
  Status Schule
    Status Wiederholung Algebra
    Status Einführung Analysis
    Status Einführung Analytisc
    Status VK 21: Mathematik 6.
    Status VK 37: Kurvendiskussionen
    Status VK Abivorbereitungen
  Status Universität
    Status Lerngruppe LinAlg
    Status VK 13 Analysis I FH
    Status Algebra 2006
    Status VK 22: Algebra 2007
    Status GruMiHH 06
    Status VK 58: Algebra 1
    Status VK 59: Lineare Algebra
    Status VK 60: Analysis
    Status Wahrscheinlichkeitst

Gezeigt werden alle Foren bis zur Tiefe 2

Navigation
 Startseite...
 Neuerdings beta neu
 Forum...
 vorwissen...
 vorkurse...
 Werkzeuge...
 Nachhilfevermittlung beta...
 Online-Spiele beta
 Suchen
 Verein...
 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 "Uni-Stochastik" - PoissonVerteilung,Zufallsgröße
PoissonVerteilung,Zufallsgröße < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Uni-Stochastik"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien

PoissonVerteilung,Zufallsgröße: Aufgabe
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 01:16 Mo 17.01.2011
Autor: Foxy333

Aufgabe
X ist die Zufallsgröße und besitzt die Poisson-Verteilung mit folgender Zähldichte:
[mm] p_{X}(k)=\bruch{\lambda^{k}}{k!}e^{-\lambda} [/mm]

i) Beweisen Sie:
[mm] \summe_{k=0}^{\infty}p_{X}(k)=1 [/mm]
und bestimme Wahrscheinlichkeitsverteiltung und Verteilungsfunktion von X mit [mm] p_{x} [/mm]

ii) Beweisen sie, dass [mm] p_{X} [/mm] eine Dichte der Verteilung [mm] P^{X} [/mm] von X bezüglich dieseMaßes :
[mm] \mu(B)=\summe_{k \in \IN_{0}}^{}1_{B}(k) [/mm]   , B [mm] \in \mathcal{P}_{\IN_{0}} [/mm]


Hallo
ich kann diese Aufgabe irgendwie nicht lösen und frage deshalb im Forum nach. Jedoch habe ich auch paar Ansätze zu dieser Aufgabe:

Ene Poisson-Verteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung(wieso kein Wahrscheinlichkeitsmaß oder ist das das gleiche?), mit der man Wahrscheinlichkeiten zu folgender Problematik berechnen kann:
Falls das Mittel einer Anzahl an eintretenden voneinander unabhängigen Ereignissen eines bestimmten Intervalls bekannt ist, lässt sich durch die Poission-Verteiltung die Wahrscheinlichkeit von k eintretenden Ereignissen innerhalb eines Intervalls bestimmen.
In einem Beispiel: Im Fahrstuhl steigen pro Fahrt im Mittel 10 Personen ein.
Mit der Poission-Verteilung könnte man berechnen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit dafür ist, dass genau k Personen den Fahrstuhl bei einer Fahrt zusammen benutzen.
Stimmt das?

Jetzt zur Aufgabe i)
[mm] \summe_{k=0}^{\infty}p_{X}(k)=\summe_{k=0}^{\infty}\bruch{\lambda^{k}}{k!}e^{-\lambda}=e^{-\lambda}\summe_{k=0}^{\infty}\bruch{\lambda{k}}{k!}= e^{-\lambda}e^{\lambda}=1 [/mm]

Was is aber eine Wahrscheinlichkeitsverteilung? Ich würde sagen, dass [mm] p_{X}(k) [/mm] die Wk-Verteilung ist, die bestimmt, wie groß die Wk für genau k Ergebnisse.
Die Verteilungsfunktion wäre dann sowas wie:
[mm] p_{X}(k<=j)=\summe_{k=0}^{j}p_{X}(k)=\summe_{k=0}^{j}\bruch{\lambda^{k}}{k!}e^{-\lambda} [/mm]

zu Aufgabenteil ii)
Ich weiß nicht genau, was da gesucht wird.

Kann mir jemand weiterhelfen?


        
Bezug
PoissonVerteilung,Zufallsgröße: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 01:20 Mi 19.01.2011
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
Bezug
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Uni-Stochastik"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien


^ Seitenanfang ^
www.vorkurse.de
[ Startseite | Mitglieder | Teams | Forum | Wissen | Kurse | Impressum ]