| Verteilungsgesetz gesucht < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe 
 
 
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     |  | Status: | (Frage) beantwortet   |   | Datum: | 00:47 Sa 27.11.2004 |   | Autor: | Phlipper | 
 Also ich habe eine Aufgabe, die mir zu trivial vorkommt und deshalb denke ich, dass meine Lösung nicht richtig sein kann. Also hier die Aufgabe:Ein Teilchen bewege sich taktweise und zufÄallig auf dem Gitter der ganzen Zahlen.
 Zum Zeitpunkt Null be¯nde es sich im Punkt Null, danach bewegt sich das Teilchen
 in jedem Takt mit Wahrscheinlichkeit p auf dem Gitter einen Schritt nach rechts
 und mit Wahrscheinlichkeit 1 ¡ p einen Schritt nach links. Die einzelnen Schritte
 erfolgen unabhÄangig voneinander. Mit Xn bezeichne man den zufÄalligen Ort des
 Teilchens nach n Schritten. Berechnen Sie das Verteilungsgesetz von Xn.
 
 Ich habe einfach das Verteilungsgesetzt für die Bernoulli Verteilung aufgeschrieben. P({w})= phochk (1-p)hoch n-k
 
 
 
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     |  | Status: | (Antwort) fertig   |   | Datum: | 07:41 Sa 27.11.2004 |   | Autor: | Stefan | 
 Hallo Phlipper!
 
 Deine Lösung ist nicht richtig.
 
 Sei $k [mm] \in \IN$. [/mm] Um auf $k$ zu kommen, muss man $k$-mal mehr nach rechts gehen als nach links.
 
 Daraus folgt:
 
 Man muss [mm] $\frac{n+k}{2}$ [/mm] mal nach rechts und [mm] $\frac{n-k}{2}$ [/mm] mal nach links gehen (was nur Sinn macht, wenn $n$ und $k$ beide gerade oder beide ungerade sind, ansonsten kann man $k$ eben nicht erreichen).
 
 Und dafür gibt es ${n [mm] \choose {\frac{n-k}{2}}}$ [/mm] Möglichkeiten, denn die Reihenfolge ist ja egal, wann man nach links und wann man nach rechts geht.
 
 Demnach gilt für $k [mm] \in \IN$:
 [/mm]
 
 [mm] $P(X_n=k) [/mm] = [mm] \left\{ \begin{array}{cccc} {n \choose {\frac{n-k}{2}}} \cdot (1-p)^{\frac{n+k}{2}} \cdot p^{\frac{n-k}{2}} & ,  &\mbox{falls} & n \equiv k \pmod{2},\\[5pt] 0 & , & \mbox{sonst} & .\end{array} \right.$
 [/mm]
 
 Versuchst du jetzt mal völlig analog
 
 [mm] $P(X_n=-k)$
 [/mm]
 
 für $k [mm] \in \IN$ [/mm] auszurechnen sowie [mm] $P(X_n=0)$?
 [/mm]
 
 Liebe Grüße
 Stefan
 
 
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     |  | Status: | (Frage) beantwortet   |   | Datum: | 13:00 Sa 27.11.2004 |   | Autor: | Phlipper | 
 Demnach gilt für : Xn = -k
 
 $ [mm] P(X_n=-k) [/mm] = [mm] \left\{ \begin{array}{cccc} {n \choose {\frac{n+k}{2}}} \cdot (1-p)^{\frac{n-k}{2}} \cdot p^{\frac{n+k}{2}} & , &\mbox{falls} & n \equiv k \pmod{2},\\[5pt] 0 & , & \mbox{sonst} & .\end{array} \right. [/mm] $
 
 $ [mm] P(X_n=0) [/mm] = [mm] \left\{ \begin{array}{cccc} {n \choose {\frac{n}{2}}} \cdot (1-p)^{\frac{n}{2}} \cdot p^{\frac{n}{2}} & , &\mbox{falls} & n \equiv k \pmod{2},\\[5pt] 0 & , & \mbox{sonst} & .\end{array} \right. [/mm] $
 
 
 
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     |  | Status: | (Antwort) fertig   |   | Datum: | 13:12 Sa 27.11.2004 |   | Autor: | Stefan | 
 Hallo Phlipper!
 
 > Demnach gilt für : Xn = -k
 >
 > [mm]P(X_n=-k) = \left\{ \begin{array}{cccc} {n \choose {\frac{n+k}{2}}} \cdot (1-p)^{\frac{n-k}{2}} \cdot p^{\frac{n+k}{2}} & , &\mbox{falls} & n \equiv k \pmod{2},\\[5pt] 0 & , & \mbox{sonst} & .\end{array} \right.[/mm]
 
 
 ![[ok] [ok]](/images/smileys/ok.gif)  
 > [mm]P(X_n=0) = \left\{ \begin{array}{cccc} {n \choose {\frac{n}{2}}} \cdot (1-p)^{\frac{n}{2}} \cdot p^{\frac{n}{2}} & , &\mbox{falls} & n \equiv k \pmod{2},\\[5pt] 0 & , & \mbox{sonst} & .\end{array} \right.[/mm]
 
 
 
 ![[ok] [ok]](/images/smileys/ok.gif)  
 Allerdings ist im letzten Fall ja $k=0$ und da bedeut $n [mm] \equiv [/mm] 0 [mm] \pmod{2}$ [/mm] eben gerade, dass $n$ gerade ist.
  Daher solltest du es so aufgeschreiben: 
 [mm]P(X_n=0) = \left\{ \begin{array}{cccc} {n \choose {\frac{n}{2}}} \cdot (1-p)^{\frac{n}{2}} \cdot p^{\frac{n}{2}} & , &\mbox{falls} & n \ \mbox{gerade},\\[5pt] 0 & , & \mbox{sonst} & .\end{array} \right.[/mm]
 
 Das hast du hervorragend hinbekommen!!
 ![[hut] [hut]](/images/smileys/hut.gif)  
 Liebe Grüße
 Stefan
 
 
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     |  | Status: | (Frage) beantwortet   |   | Datum: | 14:55 Sa 27.11.2004 |   | Autor: | Phlipper | 
 Nochmal danke für deine Hilfe, jetzt habe ich es verstanden, den kleinen Fehler werde ich noch ausbessern.
 Und wenn die Anzahl der Schritte ungerade ist, dafür gibt es kein Verteilungsgesetz ? also Wahrscheinlichkeit 0.
 Kannst du dir bitte die  anderen Aufgaben von mir anschauen ! Das wäre nett !
 
 
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