Math Problem Statement

Die Zufallsvariable X nehme die Werte 1, 2 und 3 mit den Wahrscheinlichkeit 1/6 an. Bestimmen Sie Erwartungswert und Varianz von X.

Solution

Um den Erwartungswert und die Varianz der Zufallsvariable XX zu berechnen, die die Werte 1, 2 und 3 mit der Wahrscheinlichkeit 16\frac{1}{6} annimmt, gehen wir wie folgt vor:

Erwartungswert

Der Erwartungswert E(X)E(X) einer Zufallsvariablen XX ist definiert als die Summe der Produkte aus den Werten der Zufallsvariablen und ihren jeweiligen Wahrscheinlichkeiten:

E(X)=i=1nxiP(X=xi)E(X) = \sum_{i=1}^{n} x_i \cdot P(X = x_i)

Für unsere Zufallsvariable XX ist das:

E(X)=116+216+316E(X) = 1 \cdot \frac{1}{6} + 2 \cdot \frac{1}{6} + 3 \cdot \frac{1}{6}

Berechnen wir jeden Term:

116=161 \cdot \frac{1}{6} = \frac{1}{6} 216=26=132 \cdot \frac{1}{6} = \frac{2}{6} = \frac{1}{3} 316=36=123 \cdot \frac{1}{6} = \frac{3}{6} = \frac{1}{2}

Nun summieren wir diese Terme:

E(X)=16+13+12E(X) = \frac{1}{6} + \frac{1}{3} + \frac{1}{2}

Um diese Summe zu berechnen, bringen wir alle Terme auf einen gemeinsamen Nenner, in diesem Fall 6:

16=16\frac{1}{6} = \frac{1}{6} 13=26\frac{1}{3} = \frac{2}{6} 12=36\frac{1}{2} = \frac{3}{6}

Jetzt können wir die Terme addieren:

E(X)=16+26+36=66=1E(X) = \frac{1}{6} + \frac{2}{6} + \frac{3}{6} = \frac{6}{6} = 1

Der Erwartungswert E(X)E(X) ist also:

E(X)=1E(X) = 1

Varianz

Die Varianz Var(X)\text{Var}(X) einer Zufallsvariablen XX ist definiert als der Erwartungswert des Quadrats der Abweichung von XX vom Erwartungswert E(X)E(X):

Var(X)=E[(XE(X))2]\text{Var}(X) = E[(X - E(X))^2]

Dies lässt sich umformen zu:

Var(X)=E(X2)[E(X)]2\text{Var}(X) = E(X^2) - [E(X)]^2

Zuerst berechnen wir E(X2)E(X^2):

E(X2)=1216+2216+3216E(X^2) = 1^2 \cdot \frac{1}{6} + 2^2 \cdot \frac{1}{6} + 3^2 \cdot \frac{1}{6}

Berechnen wir jeden Term:

1216=161^2 \cdot \frac{1}{6} = \frac{1}{6} 2216=46=232^2 \cdot \frac{1}{6} = \frac{4}{6} = \frac{2}{3} 3216=96=323^2 \cdot \frac{1}{6} = \frac{9}{6} = \frac{3}{2}

Nun summieren wir diese Terme:

E(X2)=16+23+32E(X^2) = \frac{1}{6} + \frac{2}{3} + \frac{3}{2}

Um diese Summe zu berechnen, bringen wir alle Terme auf einen gemeinsamen Nenner, in diesem Fall 6:

16=16\frac{1}{6} = \frac{1}{6} 23=46\frac{2}{3} = \frac{4}{6} 32=96\frac{3}{2} = \frac{9}{6}

Jetzt können wir die Terme addieren:

E(X2)=16+46+96=146=73E(X^2) = \frac{1}{6} + \frac{4}{6} + \frac{9}{6} = \frac{14}{6} = \frac{7}{3}

Die Varianz ist also:

Var(X)=E(X2)[E(X)]2=73(1)2=731=7333=43\text{Var}(X) = E(X^2) - [E(X)]^2 = \frac{7}{3} - (1)^2 = \frac{7}{3} - 1 = \frac{7}{3} - \frac{3}{3} = \frac{4}{3}

Die Varianz Var(X)\text{Var}(X) ist somit:

Var(X)=43\text{Var}(X) = \frac{4}{3}

Zusammenfassung

  • Erwartungswert E(X)=1E(X) = 1
  • Varianz Var(X)=43\text{Var}(X) = \frac{4}{3}

Möchten Sie Details oder haben Sie Fragen?

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  3. Wie bestimmt man die Wahrscheinlichkeitsverteilung für eine größere Anzahl von Zufallsvariablen?
  4. Was ist der Unterschied zwischen diskreten und kontinuierlichen Zufallsvariablen?
  5. Wie verwendet man den Erwartungswert in der Entscheidungsfindung?

Tipp: In der Statistik beschreibt der Erwartungswert den Durchschnittswert einer Zufallsvariablen, während die Varianz angibt, wie stark die Werte um diesen Durchschnittswert streuen.

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