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Forum "Uni-Stochastik" - negative Binomialverteilung
negative Binomialverteilung < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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negative Binomialverteilung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 16:04 Do 11.12.2008
Autor: Nataliee

Aufgabe
Die Zufallsvariable X sei negativ binomialverteilt zu den Parametern r [mm] \in [/mm] N
und p [mm] \in [/mm] (0, 1), d.h. es gilt
P(X = k) = [mm] \vektor{r + k-1\\ k}p^r(1 [/mm] − [mm] p)^k [/mm] = [mm] \vektor{-r\\ k}p^r(p [/mm] − [mm] 1)^k, [/mm] für k [mm] \in \IN. [/mm]
a) Bestimmen Sie die erzeugende Funktion [mm] f^X [/mm] von X.
b) Sei Y eine von X unabhängige, zu den Parametern s und p (s [mm] \in \IN) [/mm] negativ binomialverteilte Zufallsvariable. Bestimmen Sie die Verteilung von X + Y .
c) Bestimmen Sie E(X) und V ar(X).
Hinweise:
Benutzen Sie in b) und c) erzeugende Funktionen.
Mit [mm] \vektor{-n\\ k}:= \bruch{(-n)*(-n-1)*...*(-n-(k-1))}{k!} [/mm]

gilt [mm] (1+x)^{-n} [/mm] = [mm] \summe_{k=0}^{\infty}\vektor{-n\\ k}x^k [/mm] und [mm] (-1)^k \vektor{-n\\ k}=\vektor{n+k-1\\ k}. [/mm]

Interpretieren Sie für den unabhängigen Münzwurf (mit Erfolgswahrscheinlichkeit p fürdas Ereignis Zahl) die Zufallsvariable X als die Anzahl der Wappen, die nötig sind, bis zum r-ten Mal Zahl auftritt.

Hallo ,
also ich weiß das
[mm] f^x=(\bruch{p}{1-(1-p)*k})^r [/mm] , mit [mm] 0 aber komme selber nicht auf das Ergebniss.

Hier kann man in f'^x 1 einsetzen und mann erhält den Erwrtungswert.

Nicht viel aber etwas vielleicht habt ihr zunächst ein Tipp für die a).

schönen Gruß

        
Bezug
negative Binomialverteilung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 21:21 Do 11.12.2008
Autor: Karras

Die Summe für die erzeugende Funktion fängt bei k=0 an
$ [mm] \summe_{k=0}^{\infty}\vektor{-r\\ k}p^r(p-1)^kt^k=p^r\summe_{k=0}^{\infty}\vektor{-r\\ k}(p-1)^kt^k=p^r\summe_{k=0}^{\infty}\vektor{-r\\ k}((p-1)t)^k$ [/mm]

So (p-1) ist -(1-p) da [mm] p\in(0,1) [/mm]

Nun musst du nur noch den (heißen) Tipp von der Aufgabe anwenden um die Summe und den Binomialkoeffizenten aufzulösen

MfG Karras

Bezug
                
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negative Binomialverteilung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 09:55 Fr 12.12.2008
Autor: Nataliee

Hi karras,
Danke für dein Tipp, kannst du vielleicht kurz was zu [mm] t^k [/mm] sagen
kann mir den Teil nicht erklären.

Also ich weiß das ich auf
[mm] f^x=(\bruch{p}{1-(1-p)\cdot{}k})^r [/mm]
kommen muß.

[mm] f^x= \summe_{k=0}^{\infty}\vektor{-r\\ k}p^r(p-1)^kt^k=p^r\summe_{k=0}^{\infty}\vektor{-r\\ k}(p-1)^kt^k [/mm]
[mm] =p^r\summe_{k=0}^{\infty}\vektor{-r\\ k}((p-1)t)^k [/mm] , mit [mm] p\in(0,1) [/mm]
[mm] =p^r\summe_{k=0}^{\infty}\vektor{-r\\ k}(-(1-p)t)^k [/mm]

'mit dem Tipp in der Aufgabe
[mm] (1+x)^{-n} [/mm] = $ [mm] \summe_{k=0}^{\infty}\vektor{-n\\ k}x^k [/mm] $ '

Also mit x=(1-p)t,
[mm] =p^r\summe_{k=0}^{\infty}\vektor{-r\\ k}(-(1-p)t)^k [/mm]

[mm] =p^r [/mm] * [mm] (1-(1-p)t)^{-r} [/mm] )

[mm] =p^r [/mm] * [mm] (1-(1-p)t)^{-r}) [/mm]

[mm] =(\bruch{p}{1-(1-p)t})^r [/mm]

Wenn t=k wäre dann würde es hinhauen,
was ist den t hier genau?

schönen Gruß

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negative Binomialverteilung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 11:24 Fr 12.12.2008
Autor: luis52

Moin,


Ich vermute, dass die *wahrscheinlichkeits*erzeugende Funktion
[mm] $G(t)=\operatorname{E}[t^X]$ [/mm] in []diesem Sinne gemeint ist (Probability Generating Function).  Zumindest ist es das, was Karras ([willkommenmr]) benutzt.

Du hast dich mit deiner Zielloesung selber verwirrt, denn in der
Aufgabenstellung ist k das Argument von $P(Y=k)$ und in deiner Loesung ist k das Argument der wahrscheinlichkeitserzeugenden Funktion. Insofern darfst du getrost $k=t$ setzen.

vg Luis          

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Bezug
negative Binomialverteilung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 13:34 Fr 12.12.2008
Autor: Nataliee

Hallo luis :),
danke für den Link. Ich kann also
[mm] f^x(t)= $ =(\bruch{p}{1-(1-p)t})^r [/mm] $ schreiben.

Also wenn ich jetzt nach dem Link gehe folgt
E(X)= [mm] f^{'x}(1) [/mm]
[mm] Var(X)=f^{''x}(1)+f^{'x}(1)(1-f^{'x}(1)) [/mm]

mit [mm] f^{'x}(t)= [/mm] rp(p-1) [mm] (\bruch{p}{1-(1-p)t})^{r-1} [/mm]
= r(p-1) *(1-(1-p)t) [mm] (\bruch{p}{1-(1-p)t})^r [/mm] und

[mm] f^{''x}(t)= [/mm] r(r-1)*2p(p-1) [mm] (\bruch{p}{1-(1-p)t})^{r-2} [/mm]
= r(r-1)*2(p-1) * [mm] \bruch{(1-(1-p)t)^2}{p}(\bruch{p}{1-(1-p)t})^{r} [/mm]

[mm] E(X)=f^{'x}(1)= [/mm] r(p-1) *(1-(1-p)t) [mm] (\bruch{p}{1-(1-p)t})^r [/mm] und

Var(X)= r(r-1)*2(p-1) * [mm] \bruch{(1-(1-p)t)^2}{p}(\bruch{p}{1-(1-p)t})^{r} [/mm] + r(p-1) *(1-(1-p)t) [mm] (\bruch{p}{1-(1-p)t})^r [/mm] * (1-r(p-1) *(1-(1-p)t) [mm] (\bruch{p}{1-(1-p)t})^r) [/mm]
[mm] =(\bruch{p}{1-(1-p)t})^r)* [/mm] (r(r-1)*2(p-1) * [mm] \bruch{(1-(1-p)t)^2}{p} [/mm] +  r(p-1) *(1-(1-p)t)*(1-r(p-1) *(1-(1-p)t)  )

Hhhmm iregendwie gefällt mir das nicht was meint ihr?

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negative Binomialverteilung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:21 Fr 12.12.2008
Autor: luis52

Hallo,

um Himmels Willen setze q=1-p oder so.

*Ich* erhalte [mm] f^{'X}(t)=\frac{qr}{p}\left(\dfrac{p}{1-qt}\right)^r [/mm] und [mm] f^{''X}(t)=\frac{q^2r(1+r)}{p}\left(\dfrac{p}{1-qt}\right)^{r-2} [/mm]

Ich vermute, es wird etwas einfacher, wenn du mit der momenterzeugenden
Funktion [mm] m(t)=\operatorname{E}[\exp(tX)] [/mm] arbeiten wuerdest.

vg Luis
              

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negative Binomialverteilung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 16:11 Fr 12.12.2008
Autor: Nataliee

Werde mal die Ableitungen überprüfen.
nach  []http://de.wikipedia.org/wiki/Negative_Binomialverteilung sollte
E(X)=r/p
und
Var(X) = [mm] \bruch{r(1-p)}{p^2} [/mm] rauskommen.

Kriege das schon irgendwie hin.

Habt ihr vielleicht eine Idee für die b)?

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negative Binomialverteilung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 16:24 Fr 12.12.2008
Autor: luis52


>  
> Habt ihr vielleicht eine Idee für die b)?

Schau dir mal 7 (Sums) im o.g. Link an.

vg Luis


Bezug
                                                                
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negative Binomialverteilung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 17:32 Fr 12.12.2008
Autor: Nataliee

Daraus kann ich erkennen das zu Zeigen ist
[mm] f(t)=f^x(t)f^y(t) [/mm] aber der rest wird mir nicht klar.
Hab übrigens Teil c) hinbekommen fehlt nur noch b) :)

b) Sei Y eine von X unabhängige, zu den Parametern s und p (s $ [mm] \in \IN) [/mm] $ negativ binomialverteilte Zufallsvariable. Bestimmen Sie die Verteilung von X + Y .

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negative Binomialverteilung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 19:59 Fr 12.12.2008
Autor: luis52


> Daraus kann ich erkennen das zu Zeigen ist
>  [mm]f(t)=f^x(t)f^y(t)[/mm] aber der rest wird mir nicht klar.

Schade.


> Hab übrigens Teil c) hinbekommen fehlt nur noch b) :)

Das hier hat sehr viel mit b) zu tun.

Ich zitiere mal aus dem Link:

Under mild conditions, the generating function completely determines the distribution.

Du moechtest also die Verteilung von X+Y bestimmen. Diese ist durch ihre wahrscheinlichkeitserzeugenden Funktion eindeutig definiert.   Was du nicht verstehst ist eine Formel zu ihrer Berechnung (der Nachweis ist ganz leicht!). Du kennst also die wahrscheinlichkeitserzeugenden Funktion von X und die von Y. Damit kannst du die von X+Y berechnen. Jetzt schau dir das Ergebnis an. Du wirst sehen, es handelt sich um die wahrscheinlichkeitserzeugenden Funktion einer negativen Binomialverteilung.

Mich wundert, dass du solche Aufgaben bearbeiten sollst, jedoch
anscheinend ohne irgendwelche (in der Vorlesung?) erworbenenen
Kenntnisse.
                  
vg Luis

Bezug
                                                                                
Bezug
negative Binomialverteilung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 09:35 Sa 13.12.2008
Autor: Nataliee

Hallo luis,
die Vorlesung ist zu theoretisch und
manchmal ist etwas in der Übung was noch nicht in der Vorlesung war.

> Under mild conditions, the generating function completely
> determines the distribution.
>  
> Du moechtest also die Verteilung von X+Y bestimmen. Diese
> ist durch ihre wahrscheinlichkeitserzeugenden Funktion
> eindeutig definiert.   Was du nicht verstehst ist eine
> Formel zu ihrer Berechnung (der Nachweis ist ganz leicht!).
> Du kennst also die wahrscheinlichkeitserzeugenden Funktion
> von X und die von Y.

von X
$ [mm] f^x(t)= [/mm] $ $ [mm] =(\bruch{p}{1-(1-p)t})^r [/mm] $
wie soll den Y aussehen? so?
$ [mm] f^y(s)= [/mm] $ $ [mm] =(\bruch{p}{1-(1-p)s})^r [/mm] $

Hier nochmal die Aufgabenstellung:
b) Sei Y eine von X unabhängige, zu den Parametern s und p (s $ [mm] \in \IN) [/mm] $ negativ binomialverteilte Zufallsvariable. Bestimmen Sie die Verteilung von X + Y .

Dann einfach
[mm] P_{xy}(X,Y)=P({X=x,Y=y})= f^x(t)*f^y(s)? [/mm]

Bezug
                                                                                        
Bezug
negative Binomialverteilung: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 11:34 Sa 13.12.2008
Autor: luis52


>
> von X
>  [mm]f^x(t)=[/mm] [mm]=(\bruch{p}{1-(1-p)t})^r[/mm]

[ok]

>  wie soll den Y aussehen? so?
>  [mm]f^y(s)=[/mm] [mm]=(\bruch{p}{1-(1-p)s})^r[/mm]
>  

[notok]

[mm]f^y(t)=[/mm] [mm]=(\bruch{p}{1-(1-p)t})^s[/mm]

> Hier nochmal die Aufgabenstellung:
>  b) Sei Y eine von X unabhängige, zu den Parametern s und p
> (s [mm]\in \IN)[/mm] negativ binomialverteilte Zufallsvariable.
> Bestimmen Sie die Verteilung von X + Y .
>
> Dann einfach
>  [mm]P_{xy}(X,Y)=P({X=x,Y=y})= f^x(t)*f^y(s)?[/mm]  

[notok]

Dem Link zufolge ist

[mm] $f^{X+Y}(t)=f^x(t)*f^y(t)$ [/mm]

vg Luis


Bezug
                                                                                                
Bezug
negative Binomialverteilung: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 11:43 Sa 13.12.2008
Autor: Nataliee


> [mm]f^{X+Y}(t)=f^x(t)*f^y(t)[/mm]

Das sagt mir doch etwas über die erzeugenden Funtionen aus.
Ist dies in der Aufgabenstellung gemeint mit
'Bestimmen sie die Verteilung von X und Y'?

Bezug
                                                                                                        
Bezug
negative Binomialverteilung: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 12:03 Sa 13.12.2008
Autor: Nataliee

Na gut hab's verstanden.
Danke schön :)

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