Empirische Verteilungsfunktion

Erste Frage Aufrufe: 532     Aktiv: 24.05.2020 um 16:26

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Hallo, 

ich hätte da mal eine Frage zu einer Aufgabe. Die empirische Verteilungsfunktion des Merkmals X ist

\( Fx_{}(x) \) =        0 für x < 5

                       0,3   für 5 \( \le \) x < 15

                       0,95 für 15 \( \le \) x < 30

                       1      für x \( \ge \) 30

und davon soll das arithmetische Mittel des Merkmals X berechnet werden. In diesem Fall würde ich die Klassenmitte bilden und diese mit der relativen Häufigkeit multiplizieren. Allerdings scheint dies nicht der richtige Weg zu sein und das erschließt sich mir nicht. Und was ist der Unterschied zwischen einer diskreten -/ stetigen Klassierung?

Über jegliche Hilfe wäre ich sehr dankbar!

 

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Student, Punkte: 12

 

Ich vermute erstmal dass du einen Fehler beim Abschreiben gemacht hast, weil dein \(F_x(x)\) nicht monoton steigt.   ─   aaa 24.05.2020 um 15:15

Stimmt! Da habe ich mich vertippt, sorry.   ─   wuseldusel 24.05.2020 um 15:33
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Zunächst mal ist wie im Kommentar erwähnt deine Verteilungsfunktion in der Weise sicher falsch. Evtl heißt es 0,5 satt 0,05? 

Das arithmetische Mittel hier herauszufinden geht wohl am besten über die Wahrscheinlichkeitsdichte. Das ist letztendlich einfach nur immer der einzelne Wert deiner Wahrscheinlichkeiten, wobei die Vertilungsfunktion die Wahrscheinlichkeiten aufaddiert (Deshalb muss sie auch monoton steigend sein). 

Bei einer diskreten wahrscheinlichkeitsverteilung hast du eine diskrete Menge von möglichen Ereignissen, und jeder dieser Ereignisse hat eine gewisse Wahrscheinlichkeit dass er eintritt (Beispiel der Wurf eines normalen Würfels etc.) 

Bei einer absolutstetigen Wahrscheinlichkeitsverteilung kann man Einzelwahrscheinlichkeiten nicht mehr angeben, diese sind immer 0. Man kann aber dann beispielsweise die Wahrscheinlichkeit angeben, zu der eine entsprechend verteilte Zufallsvariable in einem bestimmten Intervall etc liegt, aber eben nicht, zu welcher Wahrscheinlichkeit sie inen exakten Wert annimmt. Der name kommt daher, dass dann die Dichte und Verteilungsfunktion stetige funktionen sind, was ja bei diskreten Verteilungen nicht der fall ist.

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Student, Punkte: 910

 

Da habe ich mich vertippt und habe es auf 0,95 geändert, sorry.
Mir ist das leider mit der Wahrscheinlichkeitsdichte nicht bekannt, da wir diese nicht in der Vorlesung behandelt haben. Aber deine Erklärung hört sich schlüssig an.
Verstehe, vielen Dank für deine Erklärung!
  ─   wuseldusel 24.05.2020 um 15:39

Wobei mir grade zum arithmetischen Mittel noch was einfällt. Ich hatte hier direkt den Erwartungswert im Kopf, der sich hier aber meine ich nochmal unterscheidet. Der Erwartungswert berechnet die Wahrscheinlichkeiten, zu denen ein Ereignis eintritt mit ein, das tut ein arithmetisches Mittel nicht. Das heißt wenn du einfach den Mittelwert der Werte, die deine Zufallsvariable annehmen kann bildest, ungeachtet dessen, wie oft diese eintreten, müsstest du das arithmetische Mittel haben.

Diese Stellen erkennst du bei der Verteilungsfunktion einer diskreten Verteilung, wie du sie hast, an den Stellen, an denen die Verteilungsfunktion einen Sprung macht (denn an diesen ist die Dichte größer als 0).
  ─   eckebrecht 24.05.2020 um 15:44

Heißt ich würde in diesem konkreten Fall doch ((5+15)/2)*0,3+((15+30)/2)*0,65+((30+0)/2)*0,05 rechnen?   ─   wuseldusel 24.05.2020 um 16:07

Das arithmetische Mittel in diesem Fall wäre meiner Meinung nach einfach
\( \frac{5+15+30}{3}\), weil die drei Werte im Zähler die drei Werte sind, die die Zufallsvariable mit einberechnet. Du berechnest hier schonwilder die Wahrscheinlichkeit mit ein, was dann aber der Erwartungswert ist.
Falls du den Erwartungswert berechnen willst darfst du aber nicht den Durchschnitt der Intervalle nehmen, sondern du nimmst einfach immer die ersten Werte der Intervalle, Weil das der Wert ist, an dem die Verteilungsfunktion ansteigt und somit ist die Wahrscheinlichkeit für diesen einzelnen Wert größer Null, bzw das sind dann genau die Werte die du als Gewichte in deiner Rechnung verwendet hast.
  ─   eckebrecht 24.05.2020 um 16:17

Ach, jetzt hab ich es! Ich bedanke mich herzlich für deine Hilfe!   ─   wuseldusel 24.05.2020 um 16:26

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