0 Daumen
393 Aufrufe

Aufgabe:

 Annemarie ist auf Gescha¨ftsreise in Hintertupfingen. Dort gibt es nur eine Bahnstrecke,  die vom Startbahnhof s0 zum Endbahnhof sn entlang einer Geraden verla¨uft. Auf der  gesamten Strecke befinden sich n+1 Stationen s0,,sn, die jeweils im Abstand d>0 stehen. Hierbei befinde sich s0 an Stelle 0 und sn an Stelle nd des Zahlenstrahls. \begin{array}{l}{\text { Annemarie ist auf Geschäftsreise in Hintertupfingen. Dort gibt es nur eine Bahnstrecke, }} \\ {\text { die vom Startbahnhof } s_{0} \text { zum Endbahnhof } s_{n} \text { entlang einer Geraden verläuft. Auf der }} \\ {\text { gesamten Strecke befinden sich } n+1 \text { Stationen } s_{0}, \ldots, s_{n}, \text { die jeweils im Abstand } d>0} \\ {\text { stehen. Hierbei befinde sich } s_{0} \text { an Stelle } 0 \text { und } s_{n} \text { an Stelle } n \cdot d \text { des Zahlenstrahls. }}\end{array}  Leider bleibt die Bahn an einer zufa¨lligen, auf dem reellen Intervall [0,nd] gleichverteilten  Stelle X liegen, sodass Annemarie von X aus entlang der Bahnstrecke zur na¨chstgelegenen  Station la¨uft. Falls beide benachbarten Stationen gleich weit entfernt sind, lauft sie in  Richtung des Endbahnhofs. Sei Y die La¨nge von Annemaries Fußweg. \begin{array}{l}{\text { Leider bleibt die Bahn an einer zufälligen, auf dem reellen Intervall }[0, n \cdot d] \text { gleichverteilten }} \\ {\text { Stelle } X \text { liegen, sodass Annemarie von } X \text { aus entlang der Bahnstrecke zur nächstgelegenen }} \\ {\text { Station läuft. Falls beide benachbarten Stationen gleich weit entfernt sind, lauft sie in }} \\ {\text { Richtung des Endbahnhofs. Sei } Y \text { die Länge von Annemaries Fußweg. }}\end{array}  1. Geben Sie die Verteilungsfunktion von X an.  2. Argumentieren Sie, dass die Gleichung Pr[Yy]=i=0n(FX(id+y)FX(idy)) fu¨y[0,d/2) gilt.  3. Ermitteln Sie die Verteilungsfunktion von Y .  4. Wie viele Stationen mu¨ssen die Hintertupfinger Verkehrsbetriebe auf einer Strecke  der La¨nge nd=10km mindestens einrichten, damit der erwartete Weg E[Y] ho¨chstens 250m betra¨gt? \begin{array}{l}{\text { 1. Geben Sie die Verteilungsfunktion von } X \text { an. }} \\ {\text { 2. Argumentieren Sie, dass die Gleichung } \operatorname{Pr}[Y \leq y]=\sum_{i=0}^{n}\left(F_{X}(i d+y)-F_{X}(i d-y)\right)} \\ {\text { für } y \in[0, d / 2) \text { gilt. }} \\ {\text { 3. Ermitteln Sie die Verteilungsfunktion von } Y \text { . }} \\ {\text { 4. Wie viele Stationen müssen die Hintertupfinger Verkehrsbetriebe auf einer Strecke }} \\ {\text { der Länge } n \cdot d=10 \mathrm{km} \text { mindestens einrichten, damit der erwartete Weg } \mathbb{E}[Y]} \\ {\text { höchstens } 250 \mathrm{m} \text { beträgt? }}\end{array}


Problem/Ansatz:

Für die 1. habe ich folgende Verteilung gefunden:

Fx(x)={0,x<0xnd,0xnd1x>ndF_{x}(x)=\left\{\begin{array}{cc}{0} & {,x<0} \\ {\frac{x}{n \cdot d}} & {, 0 \leq x \leq n \cdot d} \\ {1} & {x>n-d}\end{array}\right.

Bei 2-4 ist mir aber unklar wie man vorgehen muss. Vielleicht hat ja jemand einen Tipp!

Vielen Dank im Voraus.

Avatar von

1 Antwort

0 Daumen
 
Beste Antwort

Bei (1.) ist Dir ein kleiner Fehler unterlaufen, es muss heissen

Fx(x)={0x<0xnd0xnd1x>nd F_{x}(x) = \left \{\begin{array}{cc}{0} & {x<0} \\ {\frac{x}{n \cdot d}} & {0 \leq x \leq n \cdot d} \\ {1} & {x>n \cdot d}\end{array}\right.

Zu (2.)

Die Gleichung für Pr[Yy] \text{Pr}[Y \le y] bedeutet Pr[Yy]=i=0n[FX(id+y)FX(idy)]=i=0nPr[idyYid+y] \text{Pr}[Y \le y] = \sum_{i=0}^n \left[ F_X(\text{id} + y) - F_X(\text{id} - y) \right] = \sum_{i=0}^n \text{Pr} [ \text{id} - y \le Y \le \text{id} + y ] D.h. es werden die Wahrscheinlichkeiten für die Weglängen berechnet, um zur i-ten Station zu kommen. Anschließend werden diese Wahrscheinlichkeiten  aufsummiert, und das ergibt die Gesamtwahrscheinlichkeit für die Weglänge.

Zu (3.)

Per Definition gilt FY(y)=Pr[Yy]=i=0n[FX(id+y)FX(idy)] F_Y(y) = \text{Pr}[Y \le y] = \sum_{i=0}^n \left[ F_X(\text{id} + y) - F_X(\text{id} - y) \right]

Für die Verteilungsfunktion muss gelten FY(0)=0 F_Y(0) = 0 und FY(d2)=1 F_Y\left( \frac{d}{2} \right) = 1

FY(0)=i=0n[FX(idFX(id]=0 F_Y(0) = \sum_{i=0}^n [ F_X( \text{id} - F_X( \text{id} ] = 0 und

FY(d2)=i=0n[FX(id+d2)FX(idd2)]=d2nd+dnd(n1)+1ndd2nd=1 F_Y \left( \frac{d}{2} \right) = \sum_{i=0}^n \left[ F_X \left( \text{id} + \frac{d}{2} \right) - F_X \left( \text{id} - \frac{d}{2} \right) \right] = \\ \frac{ \frac{d}{2} }{nd} + \frac{d}{nd} (n-1) + 1 - \frac{nd -\frac{d}{2}}{nd} = 1 Das passt also!

Zu (4.)

Um den Erwartungswert zu berechnen, benötigt man die Dichte der Zufallsvariablen und die berechnet sich Ableitung der Verteilungsfunktion. Wenn man das macht kommt man auf die Dichte fY(y)=1d2=2d f_Y(y) = \frac{1}{\frac{d}{2}} = \frac{2}{d}

Der Erwartungswert berechnet sich dann wie folgt 0d2fY(y) y dy=d4 \int_0^{\frac{d}{2}} f_Y(y) ~ y ~ dy = \frac{d}{4}

Aus nd=10000 nd = 10000 und d4=250 \frac{d}{4} = 250 folgt n=10 n = 10

Avatar von 39 k

Ein anderes Problem?

Stell deine Frage