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Verteilungsfunktion: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 03:50 So 12.02.2017
Autor: James90

Hi!

Sei X normalverteilt mit Parameter [mm] \mu [/mm] und [mm] \sigma^2 [/mm] und [mm] Y=\frac{1}{2}(X-10). [/mm]

1) Sei [mm] \mu=50 [/mm] und [mm] $\sigma^2=10$. [/mm] Berechne die Verteilung von Y

[mm] $P(Y\le x)=P(\frac{1}{2}(X-10)\le x)=P(X\le [/mm] 2x+10)$

Bis hierhin richtig?

[mm] Z=\frac{X-50}{10} [/mm] -> [mm] P(X\le 2x+10)=P(Z\le \frac{2x+10-50}{10})=P(Z\le \frac{1}{5}x-4) [/mm]

Ist nun Y normalverteilt mit Parameter [mm] \sigma=\frac{1}{5} [/mm] und [mm] \mu=-4 [/mm] ?

Dankeschön!!

        
Bezug
Verteilungsfunktion: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 08:27 So 12.02.2017
Autor: Gonozal_IX

Hiho,

die Aufgabe kann man auf verschiedene Wege lösen. Welchen Weg man wählt, hängt start davon ab, was ihr verwenden dürft:

> [mm]Y=\frac{1}{2}(X-10)[/mm]

i) Wenn ihr verwenden dürft, dass jede lineare Transformation einer Normalverteilung wieder normalverteilt ist, dann weißt du bereits, dass Y normalverteilt ist und die Parameter errechnen sich simpel aus den Rechenregeln für Erwartungswert und Varianz, denn es gilt:
$E[Y] = [mm] \frac{1}{2}\left(E[X] - 10\right)$ [/mm]
[mm] $\text{Var}(Y) [/mm] = [mm] \frac{1}{4} \text{Var}(X)$ [/mm]

Einsetzen liefert die gewünschten Werte

ii) Dein zweiter Ansatz über die Verteilungsfunktion:
$P(Y [mm] \le [/mm] x) = P(X [mm] \le [/mm] 2x + 10) = [mm] P\left(Z \le \frac{2x+10 - \mu}{\sigma}\right) [/mm] = [mm] P\left(Z \le \frac{x - \mu'}{\sigma'}\right)$ [/mm] mit geeigneten [mm] $\mu'$ [/mm] und [mm] $\sigma'$, [/mm] dann sind diese die gesuchten Werte.
Hier hast du auch einen Fehler gemacht:
Du kommst auf

> [mm] P(Z\le \frac{1}{5}x-4)[/mm]

bis dahin ist alles korrekt. Das hat aber nicht obige Form, sondern das wäre umgeformt [mm] $P\left(Z \le \frac{x-20}{5}\right)$ [/mm]
und jetzt kannst du Erwartungswert und Varianz von Y ablesen.

iii) Sauber und eindeutiger wäre der Weg zu zeigen, dass $Y$ die Dichte einer Normalverteilung hat.
Betrachte dazu wie bereits von dir getan:
[mm] $F_Y(x) [/mm] = P(Y [mm] \le [/mm] x) = P(X [mm] \le [/mm] 2x + 10) = [mm] F_X(2x+10)$ [/mm]

Leite nun beide Seiten nach x ab und zeige, dass $F'_Y$ wirklich die Dichte einer Normalverteilung ist.

Gruß,
Gono

Bezug
                
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Verteilungsfunktion: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 22:15 So 12.02.2017
Autor: James90


> Hiho,
>  
> die Aufgabe kann man auf verschiedene Wege lösen. Welchen
> Weg man wählt, hängt start davon ab, was ihr verwenden
> dürft:
>  
> > [mm]Y=\frac{1}{2}(X-10)[/mm]
>  
> i) Wenn ihr verwenden dürft, dass jede lineare
> Transformation einer Normalverteilung wieder normalverteilt
> ist, dann weißt du bereits, dass Y normalverteilt ist und
> die Parameter errechnen sich simpel aus den Rechenregeln
> für Erwartungswert und Varianz, denn es gilt:
>  [mm]E[Y] = \frac{1}{2}\left(E[X] - 10\right)[/mm]
>  [mm]\text{Var}(Y) = \frac{1}{4} \text{Var}(X)[/mm]
>  
> Einsetzen liefert die gewünschten Werte

Cool, danke!

> ii) Dein zweiter Ansatz über die Verteilungsfunktion:
>  [mm]P(Y \le x) = P(X \le 2x + 10) = P\left(Z \le \frac{2x+10 - \mu}{\sigma}\right) = P\left(Z \le \frac{x - \mu'}{\sigma'}\right)[/mm]
> mit geeigneten [mm]\mu'[/mm] und [mm]\sigma'[/mm], dann sind diese die
> gesuchten Werte.
>  Hier hast du auch einen Fehler gemacht:
>  Du kommst auf
>  > [mm]P(Z\le \frac{1}{5}x-4)[/mm]

>  bis dahin ist alles korrekt. Das
> hat aber nicht obige Form, sondern das wäre umgeformt
> [mm]P\left(Z \le \frac{x-20}{5}\right)[/mm]
>  und jetzt kannst du
> Erwartungswert und Varianz von Y ablesen.

Super!

> iii) Sauber und eindeutiger wäre der Weg zu zeigen, dass [mm]Y[/mm]
> die Dichte einer Normalverteilung hat.
>  Betrachte dazu wie bereits von dir getan:
>  [mm]F_Y(x) = P(Y \le x) = P(X \le 2x + 10) = F_X(2x+10)[/mm]
>  
> Leite nun beide Seiten nach x ab und zeige, dass [mm]F'_Y[/mm]
> wirklich die Dichte einer Normalverteilung ist.

[mm] F_Y'(x)=2*F'_X(2x+10)=2*\phi(2x+10) [/mm] Muss ich noch etwas dazu machen?

Danke!!!!

Bezug
                        
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Verteilungsfunktion: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 07:21 Mo 13.02.2017
Autor: Gonozal_IX

Hiho,

> [mm]F_Y'(x)=2*F'_X(2x+10)=2*\phi(2x+10)[/mm] Muss ich noch etwas
> dazu machen?

[ok]
Wenn du den Weg gehen willst, müsstest du zeigen, dass [mm] $2*\phi(2x+10)$ [/mm] die Form einer Dichte der Normalverteilung hat, d.h. dass [mm] $\mu'$ [/mm] und [mm] $\sigma'$ [/mm] existieren, so dass [mm] $2*\phi(2x+10) [/mm] = [mm] \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma'^2}}e^\frac{(x-\mu')^2}{2\sigma'^2}$ [/mm]

Gruß,
Gono

Bezug
                                
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Verteilungsfunktion: Das sollte eine Frage sein
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 10:02 Mo 13.02.2017
Autor: James90

Danke!!! Du hast mir wirklich sehr geholfen!

Kannst du mir bitte noch erklären wieso der letzte Weg sauberer ist und eindeutig ist? Liegt es am Ablesen von Erwartungswert und Varianz von $ [mm] P(Z\le\frac{x-\mu}{\sigma})$? [/mm]

Es ist doch $ [mm] P(Z\le\frac{x-\mu}{\sigma})=P_Z(\frac{x-\mu}{\sigma})=\Phi(\frac{x-\mu}{\sigma})=P_X(x) [/mm] $, also ist am Ende Y genauso verteilt wie X, aber mit (normalerweise) verschiedenen [mm] \mu [/mm] und [mm] \sigma. [/mm] Ist das nicht sauber?

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Verteilungsfunktion: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 10:14 Mo 13.02.2017
Autor: Gonozal_IX

Hiho,

> Es ist doch
> [mm]P(Z\le\frac{x-\mu}{\sigma})=P_Z(\frac{x-\mu}{\sigma})=\Phi(\frac{x-\mu}{\sigma})=P_X(x) [/mm],
> also ist am Ende Y genauso verteilt wie X, aber mit
> (normalerweise) verschiedenen [mm]\mu[/mm] und [mm]\sigma.[/mm] Ist das nicht sauber?

Das kommt drauf an, wie ihr die Normalverteilung definiert habt.
Erstmal ist [mm] $\Phi(x)$ [/mm] die Verteilungsfunktion einer Standardnormalverteilung, aber da steht ja eben nicht [mm] $\Phi(x)$ [/mm] sondern im Argument steht etwas anderes, nämlich [mm] $\frac{x-\mu}{\sigma}$. [/mm]
So ohne Begründung kannst du daraus nicht schließen, dass das wieder die Verteilung einer Normalverteilung ist, es sei denn, ihr habt das so definiert oder bereits gezeigt.
Beispielsweise sähe [mm] $\Phi(\frac{x^2 - \mu}{\sigma})$ [/mm] ja auch fast so aus, wie eine Normalverteilung, ist es aber nicht mehr.

D.h. die lapidare Schlussfolgerung "da steht irgendwas mit [mm] $\Phi$ [/mm] und nem Argument" reicht nicht als Begründung… es sei denn, ihr habt definiert/gezeigt, dass [mm] $\Phi(\frac{x-\mu}{\sigma})$ [/mm] die Verteilungsfunktion einer Normalverteilung mit Parametern [mm] $\mu$ [/mm] und [mm] $\sigma$ [/mm] ist.

Gruß,
Gono


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Verteilungsfunktion: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 10:57 Mo 13.02.2017
Autor: James90

Danke!! Habe es nun verstanden! :))

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