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Forum "stochastische Prozesse" - Markov-Prozess
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Markov-Prozess: Tipp
Status: (Frage) überfällig Status 
Datum: 14:27 Do 22.06.2006
Autor: cjeuck

Aufgabe
Seien [mm] T_{1} [/mm] und [mm] T_{2} [/mm] unabhängige, exponentialverteilte Zufallsvariablen mit den Parametern  [mm] \alpha_{1} [/mm] bzw. [mm] \alpha_{2}. [/mm] Dann gilt

1. Die Zufallsvariable [mm] T=min{T_{1}, T_{2}} [/mm] ist [mm] (\alpha_{1}+ \alpha_{2})-exponentialverteil [/mm]

2. [mm] P(T_{1}>T_{2}) [/mm] = [mm] \alpha_{2} [/mm] / [mm] (\alpha_{1} [/mm] + [mm] \alpha_{2}) [/mm]

Der Beweis für´s Teil 1 ist mir klar. Beim 2. komme ich aber nicht so richtig weiter.

Kann mir jemand sagen, wie man bei dem folgenden Schritt mit der Faltungsformel richtig argumentiert?

[mm] P(T_{1}>T_{2}) [/mm] =  [mm] \integral_{0}^{ \infty}{P(T_{1}>t)\alpha_{2}e^{-\alpha_{2}t} dt} [/mm]

Bzw. wie man das ganze sonst beweisen kann.




Schon mal vielen Dank

Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.

        
Bezug
Markov-Prozess: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 15:20 Sa 24.06.2006
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
Bezug
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