Blatt 10 Prof. Dr. A. WAKOLBINGER Übungen zur Vorlesung ” SoSe 2007 Elementare Stochastik “ Ausgabe: Dienstag, 19. Juni 46. Unter den 32 Skatkarten gibt es je acht von den Farben Herz, Karo, Pique und Treff. Sie lassen sich nacheinander alle 32 gut durchmischten Karten aufschlagen . Für jeden Farbwechsel bekommen Sie einen Euro. (Wenn also etwa am Anfang alle Herz, dann alle Karo,... kommen, dann erhalten Sie drei Euro.) Welchen Gewinn haben Sie zu erwarten? (Ein Tipp: Berechnen Sie zuerst die Wahrscheinlichkeit, dass die i-te und die i + 1-te Karte verschiedene Farben haben.) 47. Wir nennen Zufallsvariable X1 , . . . , Xn austauschbar verteilt (oder kurz: austauschbar, wenn für jede Permutation (π(1), . . . , π(n)) von {1, . . . , n} gilt: (Xπ(1) , . . . , Xπ(n) ) ist so verteilt wie (X1 , . . . , Xn ). (Insbesondere ist für i 6= j dann (Xi , Xj ) so verteilt wie (X1 , X2 ).) X1 , . . . , Xg seien austauschbare reellwertige Zufallsvariable mit deterministischer Summe c. Drücken Sie den Korrelationskoeffizienten κ von Xi und Xj durch g aus. 48. U sei uniform verteilt auf [−1, 1]. Finden Sie die Verteilungsfunktion b 7→ P{Y < b} und die Dichte der Zufallsvariablen Y := sin( π2 U ). Vergewissern Sie sich hierzu erst mittels 1 der Regel dx dy = dy/dx , dass für die Umkehrfunktion x = arcsin(y) von y = sin(x) gilt: p ′ arcsin (y) = 1/ 1 − y 2 . 49 a) Z = (Z1 , Z2 , . . .) sei ein p-Münzwurf. Wie ist X := von Z unabhängige PN i=1 Zi verteilt, wenn N eine a) Binom(n, r)-verteilte Zufallsvariable b) Pois(λ)-verteilte Zufallsvariable ist? PN Pn Hinweis zu a): i=1 Zi hat dieselbe Verteilung wie i=1 Zi Yi , wobei (Y1 , Y2 , . . .) ein von Z1 , Z2 , . . . unabhängiger r-Münzwurf ist - warum? P Hinweis zu b): Berechnen Sie n≥k P{N = n, X = k}. Vergleichen Sie a) und b) für großes n mit nr = λ. 50. Wir nennen eine Permutation (π1 , . . . , πn ) von {1, . . . , n} fixpunktfrei, wenn πi 6= i für alle i = 1, . . . , n. Sei nun X = (X1 , . . . , Xn ) eine rein zufällige Permutation von {1, . . . , n}. Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, mit der X fixpunktfrei ist, und deren Grenzwert für n → ∞. (Hinweis: Betrachten Sie die Ereignisse Gi := {Xi = i} und verwenden Sie die Ein-Ausschaltregel.) 50*. Aus: Y. Suhov, M. Kelbert, Probability and Statistics by Example, Cambridge University Press 2005: A total of n male psychologists1 remebered to attend a meeting about absentmindedness. After the meeting, none could recognize his own hat so that they took hats at random. Furthermore, each was liable, with probability p and independently of the others, to loose the hat on the way home. Assuming, optimistically, that they arrived home, find the probability that none had his own hat with him, and deduce that it is approximately e−(1−p) . 1 man könnte hier o.B.d.A. auch Mathematikerinnen oder Mathematiker einsetzten