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Bayes-Inferenz: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 14:20 So 18.09.2011
Autor: el_grecco

Aufgabe
Angenommen es gibt [mm] $\!N\$ [/mm] Taxis in Lübeck, die mit den aufeinanderfolgenden Nummern [mm] $\!1,...,N\$ [/mm] nummeriert sind. Sie beobachten zufällig [mm] $\!n\$ [/mm] verschiedene Taxis $(n [mm] \le [/mm] N)$; Die Zufallsvariable [mm] $\!X\$ [/mm] beschreibt die höchste Nummer der beobachteten Taxis.

1. Wie lautet die Wahrscheinlichkeit, dass die höchste Nummer unter den beobachteten Taxis die Nummer [mm] $\!x\$ [/mm] ist (d.h. $P(X=x|N)$)?

2. Es wird [mm] $\!n=1\$ [/mm] Taxi beobachtet und Ihr Interesse besteht darin, daraus [mm] $\!N\$ [/mm] zu schätzen. Angenommen Ihre Priori-Verteilung für [mm] $\!N\$ [/mm] ist geometrisch mit dem Erwartungswert 100, d.h. $N [mm] \sim \mathcal G(\pi [/mm] = [mm] \bruch{1}{10})$ [/mm] mit

[mm] [center]$f(N)=\pi(1-\pi)^{N-1}, [/mm] N=1,2,...$[/center]

Bestimmen Sie die Posteriori-Verteilung für [mm] $\!N\$. [/mm]

Hinweis: Die in Teil 1. berechnete Wahrscheinlichkeit $P(X=x|N)$ ist die Likelihood-Funktion $f(x|N)$.

3. Das beobachtete Taxi trägt die Nummer 203. Berechnen Sie die Normierungskonstante (z.B. mit R).
Hinweis: Bei der Berechnung der Normierungskonstante lässt sich [mm] $\sum\nolimits_{n=1}^\infty \bruch{x^{n}}{n}=-\log(1-x)$ [/mm] ausnutzen.

Hallo,

bitte nicht gleich wegen der Länge der Lösung wegclicken - es geht nur um zwei Kleinigkeiten. ;-)


Lösung:

1.

Problem: Ziehen ohne Zurücklegen, ohne Beachtung der Reihenfolge

[mm] $P(X=x|N)=\bruch{\vektor{X-1 \\ n-1}}{\vektor{N \\ n}}$ [/mm]

Beispiel: [mm] $\!n=10\$ [/mm] Taxis wurden beobachtet, [mm] $\!X=15\$ [/mm]

[mm] $\vektor{15-1 \\ 10-1}$ [/mm] Wenn die größte Nummer [mm] $\!X\$ [/mm] ist, müssen alle übrigen [mm] $\!(n-1)\$ [/mm] Taxis Nummern bis maximal [mm] $\!(X-1)\$ [/mm] haben!

2.

Likelihood: Info aus Daten

[mm] $f(X|N)=P(X=x|N)=\bruch{\vektor{X-1 \\ n-1}}{\vektor{N \\ n}}=\bruch{1}{N}$ [/mm]

Priori-Vorwissen:

[mm] $f(N)=\pi(1-\pi)^{N-1}$ [/mm] $N=1,2,...$

Posteriori:

[mm] $f(N|X)=\bruch{f(X|N)*f(N)}{f(X)}=$ [/mm]

[mm] $=\bruch{f(X|N)*f(N)}{\underbrace {\sum\nolimits_{N=X}^\infty}_{\mbox{Wir wissen schon, dass es mind. X Taxis gibt}} f(X|N)*f(N)}=$ [/mm]

[mm] $=\bruch{\bruch{1}{N}\pi(1-\pi)^{N-1}}{\sum\nolimits_{N=X}^\infty \bruch{1}{N}\pi(1-\pi)^{N-1}}=$ [/mm]

[mm] $=\bruch{\bruch{1}{N}\pi(1-\pi)^{N}(1-\pi)^{-1}}{\sum\nolimits_{N=X}^\infty \bruch{1}{N}\pi(1-\pi)^{N}(1-\pi)^{-1}}=$ [/mm]

[mm] $=\bruch{\bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}{\sum\nolimits_{N=X}^\infty \bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}=$ [/mm]

[mm] $=\bruch{\bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}{\underbrace {\sum\nolimits_{N=1}^\infty \bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}_{-\log(\pi)}-\sum\nolimits_{N=1}^{X-1} \bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}=$ [/mm]

[mm] $=\underbrace {\bruch{\bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}{-\log(\pi)-\sum\nolimits_{N=1}^{X-1} \bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}}_{c}$ [/mm]

3.

[mm] $\!X=203\$ $\pi [/mm] = [mm] \bruch{1}{100}$ [/mm]

[mm] $\!c=0.046\$ [/mm]


Fragen:
- Wie kommt in der zweiten Teilaufgabe der Nenner in der vorletzten Zeile zustande bzw. warum ist die 1. Summe [mm] $-\log(\pi)$? [/mm]
- Ich sehe nicht, warum bei der letzten Teilaufgabe [mm] $\sum\nolimits_{n=1}^\infty \bruch{x^{n}}{n}=-\log(1-x)$ [/mm] gilt?

Vielen Dank für Eure Mühe!

Gruß
el_grecco

        
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Bayes-Inferenz: Fälligkeit abgelaufen
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 14:20 Di 20.09.2011
Autor: matux

$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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Bezug
Bayes-Inferenz: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 15:24 Di 20.09.2011
Autor: el_grecco

Hallo,

das Thema ist (leider) noch aktuell, von daher wäre es sehr nett, wenn jemand bei Gelegenheit/Motivation ein Auge darauf werfen könnte...

Vielen Dank!


Gruß
el_grecco


Bezug
        
Bezug
Bayes-Inferenz: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:43 Di 20.09.2011
Autor: luis52

Moin,

> Fragen:
>  - Wie kommt in der zweiten Teilaufgabe der Nenner in der
> vorletzten Zeile zustande bzw. warum ist die 1. Summe
> [mm]-\log(\pi)[/mm]?

Wo ist das Problem? Setze [mm] $x=1-\pi$ [/mm] in

$ [mm] \sum\nolimits_{n=1}^\infty \bruch{x^{n}}{n}=-\log(1-x) [/mm] $

>  - Ich sehe nicht, warum bei der letzten Teilaufgabe
> [mm]\sum\nolimits_{n=1}^\infty \bruch{x^{n}}{n}=-\log(1-x)[/mm]
> gilt?

Das ist doch der Hinweis, den man i.a. nicht beweisen muss. Man kann ihn m.W. mit einer Taylorreihenentwicklung und geschickter Argumentation ueber Potenzreihen beweisen.


vg Luis

Bezug
                
Bezug
Bayes-Inferenz: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:58 Di 20.09.2011
Autor: el_grecco

Hallo Luis,

vielen Dank für Deine Antwort.


Mein Problem ist, dass ich nicht sehe, wie der Nenner in

$ [mm] =\bruch{\bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}{\sum\nolimits_{N=X}^\infty \bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}= [/mm] $

zum Nenner in

$ [mm] =\bruch{\bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}{\underbrace {\sum\nolimits_{N=1}^\infty \bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}_{-\log(\pi)}-\sum\nolimits_{N=1}^{X-1} \bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}}= [/mm] $

gesplittet wird...?


Gruß
el_grecco


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Bayes-Inferenz: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 16:13 Di 20.09.2011
Autor: luis52

Moin,

nenne [mm] $a_N=\bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}$. [/mm] Dann ist  

$ [mm] \sum\nolimits_{N=X}^\infty a_n =\left(\sum\nolimits_{N=X}^\infty a_N+\sum\nolimits_{N=1}^{X-1} a_N\right) -\sum\nolimits_{N=1}^{X-1} a_N =\sum\nolimits_{N=1}^\infty a_N -\sum\nolimits_{N=1}^{X-1} a_N$. [/mm]

vg Luis


Bezug
                                
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Bayes-Inferenz: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:17 Mi 21.09.2011
Autor: el_grecco

Moin Luis,

> Moin,
>  
> nenne [mm]a_N=\bruch{1}{N}(1-\pi)^{N}[/mm]. Dann ist  
>
> [mm]\sum\nolimits_{N=X}^\infty a_n =\left(\sum\nolimits_{N=X}^\infty a_N+\sum\nolimits_{N=1}^{X-1} a_N\right) -\sum\nolimits_{N=1}^{X-1} a_N =\sum\nolimits_{N=1}^\infty a_N -\sum\nolimits_{N=1}^{X-1} a_N[/mm].
>

mir ist leider noch nicht klar, wie aus [mm] $\left(\sum\nolimits_{N=X}^\infty a_N+\sum\nolimits_{N=1}^{X-1} a_N\right)$ [/mm] dann [mm] $\sum\nolimits_{N=1}^\infty a_N$ [/mm] wird...?

> vg Luis

Danke für Deine Hilfe!

Gruß
el_grecco


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Bayes-Inferenz: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:26 Mi 21.09.2011
Autor: fred97

Hi Grieche,

allgemein gilt für p [mm] \ge [/mm] 1:

[mm] \summe_{n=1}^{\infty}a_n= \summe_{n=1}^{p}a_n+\summe_{n=p+1}^{\infty}a_n, [/mm]

ausgeschrieben:

[mm] $a_1+a_2+a_3+...=(a_1+...+a_p)+a_{p+1}+...$ [/mm]

Gruß FRED

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Bayes-Inferenz: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 15:39 Mi 21.09.2011
Autor: el_grecco

Hi Fred,

> Hi Grieche,
>  
> allgemein gilt für p [mm]\ge[/mm] 1:
>  
> [mm]\summe_{n=1}^{\infty}a_n= \summe_{n=1}^{p}a_n+\summe_{n=p+1}^{\infty}a_n,[/mm]
>  
> ausgeschrieben:
>  
> [mm]a_1+a_2+a_3+...=(a_1+...+a_p)+a_{p+1}+...[/mm]

vielen Dank, jetzt ist mir diese Aufgabe endlich klar. Wäre ich ein Wiesn-Fan bzw. notorischer Wiesn-Gänger, hätte ich damit eine Ausrede parat, aber hier war ich ehrlich und offen gesagt überfordert... ;-)

> Gruß FRED

Gruß
el_grecco

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