Impliziert eine konstante bedingte Verteilungsfunktion Unabhängigkeit? |
| 08.02.2015, 14:22 | SerenaMat | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| Impliziert eine konstante bedingte Verteilungsfunktion Unabhängigkeit? Hallo, ich würde mich freuen, wenn mir jemand helfen könnte. Gegeben sind zwei ZVen X und Y. Sei G eine (beliebe) Verteilungsfunktion. Ich frage mich nun, wenn Y|X ~ G(0,1), ist dann Y zwingend unabhängig von X? Anders ausgedrückt, ist G zwingend die unbedingte Verteilungsfunktion von Y? Meine Ideen: Mein Ansatz ist der, dass die bedingte Verteilungsfunktion von Y nicht von X abhängt und somit Y unabhängig von X ist. Allerdings ist das natürlich kein Beweis und ich wüsste es gerne genau. Vielen Dank im Voraus, Serena |
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| 08.02.2015, 14:35 | 1nstinct | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| RE: Impliziert eine konstante bedingte Verteilungsfunktion Unabhängigkeit? Was meinst du mit
G könnte doch eine Verteilungsfunktion sein, von x und y abhängt, oder? |
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| 08.02.2015, 14:50 | SerenaMat | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| RE: Impliziert eine konstante bedingte Verteilungsfunktion Unabhängigkeit? G hängt nicht von y ab und hat Erwartungswert 0 und Varianz 1. |
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| 08.02.2015, 14:53 | SerenaMat | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| RE: Impliziert eine konstante bedingte Verteilungsfunktion Unabhängigkeit? Sorry, nicht von x. |
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| 08.02.2015, 14:56 | HAL 9000 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| RE: Impliziert eine konstante bedingte Verteilungsfunktion Unabhängigkeit? Die Symbolik ist einfach nur nichtssagend, leider ist deine jetzt nachgeschobene Erklärung auf nicht viel besser. Also mal Klartext: Du redest von einem Zusammenhang ? 
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| 08.02.2015, 15:17 | 1nstinct | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| RE: Impliziert eine konstante bedingte Verteilungsfunktion Unabhängigkeit? Nachtrag: Wie soll denn eine Verteilungsfunktion E-Wert 0 und Varianz 1 haben? |
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| 08.02.2015, 15:45 | SerenaMat | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Eigentlich kommt das Problem aus der Zeitreihenanalyse. Ich wollte es etwas vereinfachen, aber das ist mir wohl kräftig misslungen. Sorry dafür! Es geht um folgenden Artikel: Copula Methode for Forecasting Multivariat Time Serien Patton(2012) Dort geht es um "Gleichung" (6), die zweite Zeile. Ist F_i zwingend die unbedingte Verteilungsfunktion von e_it. Anders ausgedrückt, ist e_it (im stochastischen Sinne) unabhängig von dem Information Set auf das man bedingt. Falls ihr mir helfen könntet wäre das wirklich super! Nochmals vielen Dank |
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| 08.02.2015, 15:57 | HAL 9000 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Es ist etwas viel von uns verlangt, dass wir uns jetzt den Artikel selbst ranschaffen sollen. 
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| 08.02.2015, 16:05 | SerenaMat | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Ich kann keine Url posten . Wenn du das googelst ist es direkt der erste Eintrag. |
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| 08.02.2015, 16:10 | HAL 9000 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Wer will hier was von wem?
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| 08.02.2015, 16:16 | SerenaMat | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Wie gesagt, ich würde mich freuen wenn du mir helfen könntest. |
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| 08.02.2015, 16:27 | HAL 9000 | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Ok, dann Klartext: Ich finde es nicht in Ordnung, hier die Recherchearbeit den Helfern aufzubürden, irgendwelche Sachen zu suchen und downzuloaden - nur weil du zu bequem bist, die wenigen Zeilen zu extrahieren und hier darzulegen. Ohne mich, vielleicht überzeugst du ja andere - viel Glück. 
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| 08.02.2015, 16:39 | SerenaMat | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Das Problem ist, dass es nichts bringen wird, nur diese eine Zeile zu extrahieren. Es ist sich viel einfacher wenn du das ganze Paper hast. Dann kannst du dir alle Definitionen usw anschauen!? |
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