Fortgeschrittene Statistik Prof. Dr. Bernd Wilfling Dipl.-Volksw. Sarah Meyer Wintrsemester 2014/2015 Übungsblatt 2 1. Es sei X eine Zufallsvariable mit E(X) = 3 und E(X 2 ) = 13. Verwenden Sie die Chebyshev-Ungleichung, um eine Mindestwahrscheinlichkeit für P (−2 < X < 8) zu bestimmen. 2. Zeigen Sie mit Hilfe der Jensen-Ungleichung, dass die Varianz einer beliebigen Zufallsvariablen niemals negativ sein kann. 3. Berechnen Sie die ersten 3 Momente der Verteilung, zu der die momentenerzeu2 2 gende Funktion mX (t) = exp(µt + σ 2t ) gehört. Zeigen Sie weiter, dass diese mit den Momenten der Verteilung X ∼ N (µ, σ 2 ) übereinstimmen. 4. Berechnen Sie die Verteilungsfunktion zur bivariaten Dichtefunktion fX,Y (x, y) = x + y , für x, y ∈ [0, 1] × [0, 1] . 0 , sonst 5. Berechnen Sie die Randdichten für die Dichtefunktion aus Aufgabe 4. 6. Betrachten Sie den Wurf eines Tetraeders mit den Zahlen 1 bis 4. Die Zufallsvariable X bezeichne den Ausgang des einmaligen Tetraederwurfes. Bestimmen Sie den Erwartungswert µ und die Varianz σ 2 von X. Bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeit von P (|X − µ| ≥ k · σ) für k = 1 (k = 1.25, k = 1.5) und vergleichen Sie diese Werte mit den entsprechenden Abschätzungen, die sich aus der ChebyshevUngleichung ergeben. 7. Die beliebige Zufallsvariable X besitze die Varianz σ 2 = 2. Wie groß muss die Konstante a gewählt werden, damit die Wahrscheinlichkeit dafür, dass X Werte annimmt, die sich um weniger als a vom Erwartungswert unterscheiden, mindestens 90% beträgt. 1 8. Die diskrete Zufallsvariable X habe die folgende Wahrscheinlichkeitsverteilung: xi P (X = xi ) 0 1 2 3 4 0,06 0,21 0,34 0,28 0,11 (a) Berechnen Sie E(X) = µ und Var(X) = σ 2 . (b) Berechnen Sie P (|X − µ| ≥ 2 · σ) und vergleichen Sie diesen Wert mit der entsprechenden Abschätzung aus der Ungleichung von Chebyshev. 2