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| Aufgabe | Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass hintereinander
a) drei
b) fünf
c) sieben
d) zehn
normalverteilte Messwerte größer als der Erwartungswert m ausfallen ?
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Liebe klugen Köpfe,
ich komme leider nicht auf die Lösung dieser Aufgabe.
könntet ihr diese Aufgabe mit kompletten lösungSweg mir zur Verfügung stellen?
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
Gruß
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(Antwort) fertig  | | Datum: | 21:46 Do 29.12.2005 | | Autor: | felixf |
> Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass hintereinander
>
> a) drei
> b) fünf
> c) sieben
> d) zehn
>
> normalverteilte Messwerte größer als der Erwartungswert m
> ausfallen ?
>
> Liebe klugen Köpfe,
> ich komme leider nicht auf die Lösung dieser Aufgabe.
> könntet ihr diese Aufgabe mit kompletten lösungSweg mir
> zur Verfügung stellen?
Wie war das? Eigene Ideen und Lösungsansätze posten oder konkrete Frage stellen? Gibts auch weiter unten beim Artikel schreiben zum anklicken, mit dem Hinweis darueber, sich das wenigstens einmal komplett durchzulesen. 
Zur Aufgabe selber: Ich nehme mal an, dass die n Messungen unabhaengig voneinander sind. Dann hast du also n Zufallsvariablen [mm] $X_1, \dots, X_n$, [/mm] die alle gleich verteilt sind (in diesem Fall normalverteilt). Und du willst jetzt [mm] $P(X_1 [/mm] > [mm] E(X_1), \dots, X_n [/mm] > [mm] E(X_n))$ [/mm] ausrechnen. So. Was kannst du jetzt mit der Unabhaengigkeit machen? Und wenn du eine normalverteilte Zufallsvariable $X$ hast, was ist dann $P(X > E(X))$? (Und warum brauchst du hierfuer nicht zu wissen, was fuer eine Normalverteilung es ist, d.h. was der Erwartungswert $E(X)$ und was die Varianz $Var(X)$ ist?)
HTH, Felix
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ich kann dir leider keine Anworten geben, gegeben sind nur diese Angaben, Erwartungswert (mü) ist nicht gegeben!
kannst du mir trotzdem einen Lösungweg geben??
Nochmals vielen Dank für deine Bemühungen.
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| Status: |
(Antwort) fertig | | Datum: | 21:36 Fr 30.12.2005 | | Autor: | moudi |
Hallo ametintas
Die Wahrscheinlichkeit, dass bei einer Normalverteilung der Messwert grösser als der Erwartungswert ist, ist doch [mm] $\frac [/mm] 12$, da die Normalverteilung eine symmetrische Verteilung ist.
Wenn jetzt $n$ unabhägige Messwerte nacheinander grösser als der Erwartungswert ist, dann ist die Wahrscheinlichkeit dafür [mm] $(\frac 12)^n$.
[/mm]
mfG Moudi
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 16:53 Mo 02.01.2006 | | Autor: | ametintas |
Vielen Dank Moudi,
das hat mir weitergeholfen.
frohes neues!!!
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