selbe Verteilung

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Sephiroth Auf diesen Beitrag antworten »
selbe Verteilung
seien X und Y zwei Zufallsvariablen.

ich will zeigen dass,



genau dann ist wenn X und Y die gleiche Verteilung haben

klar ist, dass wenn wenn X und Y die gleiche Verteilung haben, dann ist
P(X= i) = P(Y = i) für alle i und damit
auch Gx(z) = Gy(z)

jetzt muss ich aber noch zeigen dass Gx(z) nicht Gy(z) sein kann wenn nicht für jedes i gilt das P(X =i) = P(Y =i).
also wieder klar ist wenn nur nur für ein i gilt dass P(X=i) nicht gleich P(Y=i) ist
dass Gx(z) nicht gleich Gy(z) sein kann.
also wenn Paare aber auftreten insbesondere ersteinmal für ein Paar mit i,j und i ist nicht gleich j so dass P(X = i) ist nicht gleich P(Y = i) und P(X = j) ist nicht gleich P(Y =j) könnte es sein dass P(X = i)z^î + P(X = j)z^j = P(Y = i)z^i + P(Y = j)z^j und somit Gx(z) = Gy(z).
will nun ja aber zeigen, dass das
P(X = i)z^î + P(X = j)z^j = P(Y = i)z^i + P(Y = j)z^j
nicht gleich sein kann wenn P(X = i) ist nicht P(Y = i) und
P(X = j) ist nicht P(Y = j)
weiß nun aber weiter keine gute Begründung warum dass so ist..
fällt euch was ein
Leopold Auf diesen Beitrag antworten »

Satz 3.6.3
Sephiroth Auf diesen Beitrag antworten »

also wenn ich das halbwegs richtig verstanden habe mit Induktion....

wenn Gx(z) = Gy(z) sein soll, muss insbesondere auch gelten

Gx(0) = Gy(0)

also muss gelten P(X = 0) = P(Y = 0)


Annahme es ist P(X = i) = P(Y = i)
für i <= m

Schritt für m+1

damit Gx(z) = Gy(z) gilt muss für den Rest der Summe gelten

P(X = m+1)* z^(m+1) + P(X = m+2)*z^(m+2) + ..... = P(Y = m+1)* z^(m+1) + P(Y = m+2)*z^(m+2) + ....

division durch z^(m+1) mit z > 0

P(X = m+1) + P(X = m+2)*z + ..... = P(Y = m+1) + P(Y = m+2)*z + ....

für z gegen 0

also P(X = m+1) = P(Y = m+1)


klingt das vernünftig, schon oder verwirrt
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