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Forum "Wahrscheinlichkeitsrechnung" - Erwartungswert/Varianz
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Erwartungswert/Varianz: Covarianz
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 17:39 So 13.02.2011
Autor: DARKMAN_X

Aufgabe
Seien X und Y unabhängige ZVen, für die [mm] E(X^2) [/mm] und [mm] E(Y^2) [/mm] existieren. Weiter sei c eine reelle Zahl. Berechnen Sie: Cov(X + c; Y ).

Die Lösung die ich habe, lautet so:

Cov(x+c,y) = E ((x+c)y) - E(x+c) E(y)
                  = E (xy + cy) - E(x+c) E(y)
                  = E (xy) + E(cy) - E(E(y)x + E(y)c)
                  = E (xy) + cE(y) - E(E(y)x) + E(E(y)c)
                  = E (xy) + cE(y) - E(y) E(x) - E(y)c
                  = E (xy) - E(y) = E(xy) - E(xy) = c


Ist diese Lösung korrekt? Die letzten beiden Zeilen leuchten mir nicht so recht ein. Würde mich über eine Antwort sehr freuen, da ich am Freitag die Klausur schreibe.
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.

        
Bezug
Erwartungswert/Varianz: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 18:00 So 13.02.2011
Autor: MaTEEler

Hallo,

> Seien X und Y unabhängige ZVen, für die [mm]E(X^2)[/mm] und [mm]E(Y^2)[/mm]
> existieren. Weiter sei c eine reelle Zahl. Berechnen Sie:
> Cov(X + c; Y ).
>  Die Lösung die ich habe, lautet so:
>  
> Cov(x+c,y) = E ((x+c)y) - E(x+c) E(y)
>                    = E (xy + cy) - E(x+c) E(y)
>                    = E (xy) + E(cy) - E(E(y)x + E(y)c)
>                    = E (xy) + cE(y) - E(E(y)x) + E(E(y)c)
>                    = E (xy) + cE(y) - E(y) E(x) - E(y)c
>                    = E (xy) - E(y) = E(xy) - E(xy) = c
>  
>
> Ist diese Lösung korrekt? Die letzten beiden Zeilen
> leuchten mir nicht so recht ein. Würde mich über eine
> Antwort sehr freuen, da ich am Freitag die Klausur
> schreibe.
>  Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen
> Internetseiten gestellt.


Nein, die Lösung ist so nicht ganz korrekt!
Es muss in jedem Fall Null rauskommen, was es auch tut, wenn man es bis zum Schluss richtig hinschreibt.
Denn es gilt Cov(X+c,Y)=Cov(X,Y)=0, da X und Y unabhängig!



Bezug
                
Bezug
Erwartungswert/Varianz: Lösung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 16:27 Mi 16.02.2011
Autor: DARKMAN_X

Könntest du mir die korrekte Lösung aufschreiben?

Bezug
                        
Bezug
Erwartungswert/Varianz: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 20:54 Mi 16.02.2011
Autor: MaTEEler


> Könntest du mir die korrekte Lösung aufschreiben?


Ich probiers mal:

1. Schritt: Nach Verschiebungssatz von Steiner

[mm]Cov(X+c,Y) = E ((X+c)*Y) - E(X+c)*E(Y)=[/mm]

2. Schritt: Ausmultiplizieren im Argument des Erwartungswerts und Ausnutzen der Linearität:

[mm]=E(XY+cY)-E(X+c)*E(Y)=E(XY)+E(cY)-E(X+c)*E(Y)=E(XY)+c*E(Y)-E(X+c)*E(Y)=[/mm]

3. Schritt: Ausnutzen weiterer Eigenschaften des Erwartungswerts (Produkt des Erw. von unabh. ZV´s, Lineare Trafo v. ZV´s):

[mm]=E(X)*E(Y)+c*E(Y)-(E(X)+c)*E(Y)=E(X)*E(Y)+c*E(Y)-E(X)*E(Y)-c*E(Y)=[/mm]

4.Schritt: Zusammenfassen bzw. Wegstreichen der Summanden:

[mm]=E(X)*E(Y)-E(X)*E(Y)+c*E(Y)-c*E(Y)=0[/mm]

Fertig!

Und dass muss auch so sein!

Das ganze geht kürzer, wenn entsprechende Sätze/Eigenschaften der Kovarianz bereits bewiesen sind und angewendet werden dürfen, denn so erspart man sich den Umweg und die Mühe über den Erwartungswert zu gehn:

[mm]Cov(X+c,Y)=Cov(X,Y)=0[/mm]

denn 1. Schritt: Ausnutzen der Linearität der Kovarianz (gilt, da Bilinearform) und [mm]Cov(c,Y)=0[/mm]
und 2. Schritt: X,Y unabh. ZV´s




Bezug
                                
Bezug
Erwartungswert/Varianz: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 19:12 Fr 18.02.2011
Autor: DARKMAN_X

Dankeschön für deine Hilfe.
Habe eine Aufgabe gefunden und mal gelöst müsste eigentlich alles korrekt sein. Wäre nett, wenn du mal ein Auge drauf wirfst.

Cov (X+Y, X-Y) mit Var(X) = Var(Y).

Cov (X+Y, X-Y) = E((X+Y)(X-Y)) - E(X+Y) E(X-Y)
                       = [mm] E((X^2) [/mm] - [mm] (Y^2)) [/mm] - [mm] E(X^2) [/mm] - [mm] E(Y^2) [/mm]
                       = [mm] E(X^2) [/mm] - [mm] E(Y^2) [/mm] - [mm] E(E(X^2) [/mm] - [mm] E(Y^2) [/mm]
                       = [mm] E(X^2) [/mm] - [mm] E(Y^2) [/mm] - [mm] E(X^2) [/mm] + [mm] E(Y^2) [/mm]
                       = [mm] E(X^2) [/mm] - [mm] E(X^2) [/mm] - [mm] E(Y^2) [/mm] + [mm] E(Y^2) [/mm]
[mm] E(X^2) [/mm] - [mm] E(X^2) [/mm] = [mm] E(Y^2) [/mm] - [mm] E(Y^2) [/mm]
Var(X) = Var(Y)

MfG

[mm] DARKMAN_X [/mm]

Bezug
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