Eigenschaften von Erwartungswert und Varianz (Normalverteilung) |
| 14.01.2007, 11:59 | Snorre84 | Auf diesen Beitrag antworten » |
| Eigenschaften von Erwartungswert und Varianz (Normalverteilung) a) Wie wir schon bei Mittelwert und Varianz f¨ur Messreihen gesehen haben, gilt auch hier E[aX + b] = aE[X] + b (2.24) V [aX + b] = a2V [X]. Kann mir das hier wer erklären ? Also E = Erwartungswert V= Varianz X= Zufallsvariable a= ??? b= ?? Was für eigenschaften beschreibt denn die Formeln ? thx |
||
| 14.01.2007, 12:03 | AD | Auf diesen Beitrag antworten » |
Es muss heißen also Quadrat statt Multiplikation mit 2. und sind beliebige reelle Zahlen. |
||
| 14.01.2007, 12:10 | Snorre84 | Auf diesen Beitrag antworten » |
Ups ja das hats beim kopieren irgendwie verrafft. Ja und was sind denn nun die Eigenschaften in Worte gefasst ? |
||
| 14.01.2007, 12:13 | AD | Auf diesen Beitrag antworten » |
Beim Erwartungswert ist es einfach Linearität des Operators. Bei der Varianz zum einen Verschiebungsinvarianz, weil die Verschiebung rechts keine Rolle spielt. Und zum anderen quadratische Abhängigkeit von der Skalierung . |
||
| 29.06.2010, 11:23 | Lea555 | Auf diesen Beitrag antworten » |
Zu den Eigenschaften der Normalverteilung hätte ich auch noch eine Frage: wenn ich von X_1, X_2 und X_3 die Varianzen addiere...welche Bedeutung hat das dann für die Kovarianzen? Also: ich nehme an dass X_1 , X_2 und X_3 normalverteilt sind, jetzt bilde ich die Sume der Varianzen, dh. Var(X_1+X_2+X_3) daraus folgt: Var (X_1)+ Var (X_2) + Var (X_3) + COV(X_1,X_2) + COV(X_1,X_3) + COV(X_2,X_3) müssten bei der Normalverteilungsannahme die COV nicht Null werden, dh. ich am Ende nur noch Var (X_1)+ Var (X_2) + Var (X_3) ???? Kann mir jemand helfen?!? Viele Grüße |
||
|
|
