W-Maß und bedingte W´keit

Aufrufe: 484     Aktiv: 19.02.2022 um 15:27

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Hey, kann mir jemand helfen bei der folgenden Aufgabe? Teilweiße habe ich es gelöst, das bitte korrigieren, aber ich hab leider nicht alles.
Aufgabe:
In einem Behälter befinden sich 3 Würfel W1, W2 und W3. W1 ist ein fairer Würfel. W2 liefert als Wurfergebnis mit einer Wahrscheinlichkeit von je 1/2 die Zahlen 2 und 4; W3 liefert stets die 4. Es wird ein Würfel zufällig herausgenommen und n mal ausgespielt. (a) Stellen Sie einen geeigneten Grundraum auf und definieren Sie das zugrunde liegende Wahrscheinlichkeitsmaß genau (d.h. es muss auch die Mächtigkeit des Grundraums bestimmt werden). (b) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass bei allen n Würfen eine 4 fällt? (c) Bestimmen Sie die (bedingte) Wahrscheinlichkeit dafür, dass der Würfel W1 (bzw. W2, bzw. W3) entnommen wurde, falls bei allen n Würfen eine 4 fällt.

Meine Lösung
a) \(\Omega = \Omega_0 \times \Omega_1 \times ... \times \Omega_n\), wobei $\Omega_0 = \{W_1, W_2, W_3 \}$ und $\Omega_i = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\}$ für i = 1 bis n.
Dann ist die Mächtigkeit von Omega $| \Omega| = | \Omega_0| \cdot .... \cdot |\Omega_n| = 3 \cdot 6 \cdot 6 \cdot ... \cdot 6 = 3 \cdot 6^n  $

Leider weiß ich nicht, was verlangt ist mit "definieren Sie das zugrunde liegende Wahrscheinlichkeitsmaß genau". Was erwartet man da von mir was ich machen soll. Die Definition kenne ich von W-Maß, aber irgendwie hilft mir das nichts? 

b) Wir definieren die gesuchten Ereignisse: 
$B_1 = \{(W_1, 4, 4, ...,4)\}$, $B_2 = \{(W_2, 4, 4, ...,4)\}$ und $B_3 = \{(W_3, 4, 4, ...,4)\} \subset \Omega$ und können ausrechnen mit der Multiplikationsregel:
$P(B_1) = 1/3 \cdot 1/6 \cdot 1/6  \cdot ....\cdot 1/6 = 1/3 \cdot 1/6^n$
$P(B_2) = 1/3 \cdot 1/2 \cdot 1/2  \cdot ....\cdot 1/2 = 1/3 \cdot 1/2^n$
$P(B_3) = 1/3 \cdot 1 \cdot 1  \cdot ....\cdot 1 = 1/3 $
Also insgesamt:
$ 1/3 \cdot 1/6^n + 1/3 \cdot 1/2^n + 1/3 = 1/3(1/6^n + 1/2^n + 1) $ ergibt die Wahrscheinlichkeit, bei n Würfen eine 4 zu würfeln. 
Bei der b) bin ich mir relativ sicher, aber bei der c) komme ich nicht weiter. 
Mein Ansatz war:
Definiere $A_i = \{\omega = (\omega_0, \omega_1,...., \omega_n) \in \Omega : \omega_0 = W_i \}$ für i = 1,2,3. Also das Ereignis, zuerst den i-ten Würfel zu ziehen aus der Urne. 
$C = \{ c = (c_1, c_2,...,c_n) \in \Omega_1 \times ... \times \Omega_n : c_1 = c_2 =... =c_n = 4\}$ Also das Ereignis mit irgendeinem Würfel den man davor gezogen hat nur 4en zu würfeln.

Wenn ich jetzt die bedingte Wahrscheinlichkeiten ausrechne, komme ich überall auf 1/3, was ja nur beim dritten Würfel Sinn macht.
Also $P(A_2| C) = \frac{P(A_2 \cap C)}{P(C)} = \frac{1/3 \cdot 1/2^n}{1/2^n} = 1/3$ und
$P(A_1| C) = \frac{P(A_1 \cap C)}{P(C)} = \frac{1/3 \cdot 1/6^n}{1/6^n} = 1/3$

Kann mir jemand helfen was bei a) genau gesucht ist, und wie man bei c) die entsprechenden Mengen definiert? Ich habe einiges probiert, aber immer kommt Schrott raus. 
Danke
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Wie genau definiert ihr den Grundraum $\Omega$? Die Standard-Def. ist ja als Menge aller möglichen Ausgänge. In deiner Konstruktion wäre doch aber z.B. $\omega =(W_3,1,2,2,\ldots,2)\in \Omega$. $W_3$ liefert aber nur vieren, weswegen $\omega$ dieser Art nicht in $\Omega$ enthalten sind.   ─   orbit 18.02.2022 um 22:34

Das ist eine gute Frage. Im Skript haben wir das gar nicht so richtig definiert. Wir haben es höchstens als Definitionsmenge einer Zufallsvariable $X: \Omega \to \mathbb{R^n}$ definiert. Aber irgendwie spezieller, dass es die Menge aller möglichen Ereignisse sein muss und das kein Element was nicht möglich ist nicht enthalten sein darf haben wir nicht definiert.   ─   sorcing 19.02.2022 um 01:58
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Bei c) ist einfach die Wahrscheinlichkeit für deine Bedingung falsch. Die hast du nämlich in b) schon ausgerechnet. ;) Bei a) ist mit W-Maß gemeint, dass du die Wahrscheinlichkeitsverteilung angeben sollst.
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ich finde bei c) den Fehler nicht. Gehen wir mal von W1 aus. Die Wahrscheinlichkeit für P(C), also n-mal nur eine 4 zu würfeln ist doch dann $1/6^n$. Die Wahrscheinlichkeit $P(A_1 \cap C) $ habe ich in der b berechnet mit $1/3 \cdot 1/6^n$. Also kürzt sich da was raus und ich habe 1/3 als Ergebnis. Kann aber (intuitiv) irgendwie nicht sein. Habe ich die Mengen A und C schon nicht zielführend definiert? Oder sind die noch sinnvoll und der Fehler liegt in der Berechnung?   ─   sorcing 17.02.2022 um 23:25

Achso ja stimmt natürlich.
Also ich habe jetzt C definiert als \(C = \{B_1, B_2, B_3\}\) (hoffe, das ist so korrekt vom Formalismus).
Dann ist $P(C) = 1/3 ( 1/6^n + 1/2^n + 1)$ wie in b) ausgerechnet.
Definiere weiter $A_j = \{(W_j, \omega_1, ..., \omega_n) | \omega_i \in \{1,...,6\} , i = 1,...,n\}$ für j = 1,2,3

Dann ist $P(A_1| C) = \frac{P(A_1 \cap C)}{P(C)} = \frac{P(B_1)}{P(C)} = \frac {1/3 \cdot 1/6^n}{1/3 ( 1/6^n + 1/2^n + 1)}$
und $P(A_2| C) = \frac{P(A_2 \cap C)}{P(C)} = \frac{P(B_2)}{P(C)} = \frac {1/3 \cdot 1/2^n}{1/3 ( 1/6^n + 1/2^n + 1)}$
und $P(A_3| C) = \frac{P(A_3 \cap C)}{P(C)} = \frac{P(B_3)}{P(C)} = \frac {1/3}{1/3 ( 1/6^n + 1/2^n + 1)}$

Sorry wenn ich nochmal blöd fragen muss bei der a), aber ich weiß immer noch nicht was gemeint ist. Für jedes n+1 Tupel aus Omega die Wahrscheinlichkeit angeben?
  ─   sorcing 18.02.2022 um 03:50

Ich kenne die Definition von Wahrscheinlichkeitsverteilung so:
Sei $(\Omega, \mathcal{A},P)$ ein Tripel. Dabei ist $\Omega$ eine beliebige nichtleere Menge, $\mathcal{A}$ eine $\sigma$-Algebra und P eine auf $\mathcal{A}$ definierte reellwertige Funktion mit den Eigenschaften a) Nichtnegativität, b) Normierung und c) $\sigma$-Additivität. P heißt Wahrscheinlichkeitsverteilung auf $\mathcal{A}$
  ─   sorcing 19.02.2022 um 01:43

Schon, aber ich weiß halt nicht wie ich da grundsätzlich überhaupt rangehen soll.
Wenn ich irgendwie P: $\Omega \to \mathbb{R}$ mit $\omega = (\omega_0, \omega_2,...,\omega_n) \mapsto ???$ ansetze, dann habe ich ja erst wieder das Problem, dass es schon davon abhängt welcher Würfel ich am Anfang ziehe. Und die Eigenschaften sollte ich ja dann auch noch prüfen. Ich hab einfach kein Plan wie es aussehen soll, wenn es fertig ist.
  ─   sorcing 19.02.2022 um 02:54

im Nachhinein würde ich den Grundraum jetzt eh anders definieren. Nämlich als $\Omega = \{(W_1, a_1, a_2, ...,a_n), (W_2, b_1, b_2,...,b_n), (W_3, 4, 4,...,4) | a_i \in \{1,...,6\} b_i \in \{2,4\}\}$
Stimmt dann auch damit überein, dass keine Ereignisse enthalten sind, die unmöglich sind.
Dann kann man auch die Verteilung direkt angeben (wenn ich es korrekt verstanden habe):
$P(\{(W_1, a_1, a_2, ...,a_n)\} = 1/3 \cdot 1/6^n$
$P(\{(W_2, b_1, b_2, ...,b_n)\} = 1/3 \cdot 1/2^n$
$P(\{(W_3, 4, 4, ...,4)\} = 1/3 $
und $|\Omega| = 1 + 2^n + 6^n$

Sie ist dann offenbar nichtnegativ, und $P(\Omega) = 1$, weil 1/3 + 1/3 + 1/3 = 1 da ich für $(W1, a_1,...,a_n)$ jeweils $6^n$ Möglichkeiten habe und das sich mit $1/6^n$ wegkürzt. Analog mit den anderen. Genauso gilt die Sigma-Additivität.
Auf die b) und c) dürfte das keine wesentlichen Auswirkungen haben, wenn ich das richtig sehe.
  ─   sorcing 19.02.2022 um 14:24

Leider scheint diese Antwort Unstimmigkeiten zu enthalten und muss korrigiert werden. Cauchy wurde bereits informiert.
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Wenn du/ihr $\Omega$ nicht genau definiert habt, kannst du auch nicht mögliche Ergebnisse mit reinnehmen. Du musst dann darauf achten, dass die dann Wahrscheinlichkeit 0 haben.

Deine Wahl von $\Omega \subset \{W_1,W_2,W_3\} \times \{1,2,3,4,5,6\}^n$, mit $|\Omega|=6^n+2^n+1$ scheint zu passen. Das Maß geht auch so durch und wie du schon bemerkt hast, ändert sich an den Wahrscheinlichkeiten nichts.
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