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2026-04-20 15:10:36 +02:00

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2.1 KiB
TeX

\subsection{Gemeinsame Diskrete Verteilung}
\definition \textbf{Gemeinsame diskrete Verteilung}\\
\smalltext{$X_1,\ldots,X_n$ diskret,$\quad W_i \cleq \N,\quad X_i \in W_i$ fast sicher}
$$
p := \Bigl(p(x_1,\ldots,x_n)\Bigr)_{x_1\in W_1,\ldots x_n\in W_n}
$$
$$
p(x_1,\ldots,x_n) = \P\Bigl[ X_1=x_1,\ldots,X_n=x_n \Bigr]
$$
\theorem $\displaystyle\sum_{x_1\in W_1,\ldots,x_n\in W_n} p(x_1,\ldots,x_n) = 1$
% Randverteilung, Erwartungswert ...
\newpage
\subsection{Gemeinsame Stetige Verteilung}
\definition \textbf{Gemeinsame Stetige Verteilung}\\
\smalltext{$X_1,\ldots,X_n: \Omega\to\R,\quad f:\R^n\to\R_+,\quad a_1,\ldots a_n \in \R$}
$$
\P\Bigl[ X_1\leq a_1,\ldots,X_n\leq a_n \Bigr] = \int_{-\infty}^{a_1}\cdots\int_{-\infty}^{a_n} f(x_1,\ldots,x_n)\ dx_n\ldots dx_1
$$
\subtext{$f$ heisst \textit{gemeinsame Dichte} von $(X_1,\ldots,X_n)$}
\theorem $\displaystyle\int_{-\infty}^\infty\cdots\int_{-\infty}^\infty f(x_1,\ldots,x_n)\ dx_n\ dx_1 = 1$\\
\subtext{Umgekehrt existiert für jedes solches $f$ ein Raum $(\Omega, \F, \P)$}
% good examples in script
\theorem \textbf{Randverteilung}\\
\smalltext{Die einzelnen Verteilungen $p_X$ lassen sich extrahieren:}\\
\subtext{$\forall z \in W_i$:}
$$
\P[X_i = z] = \underset{x_1,\ldots,x_{i-1},z,x_{i+1},\ldots,x_n}{\sum} p\Bigl( x_1,\ldots,x_{i-1},z,x_{i+1},\ldots,x_n \Bigr)
$$
\subtext{$X_1,\ldots,X_n$ diskret,$\quad$ gem. Vert. $p = \Bigl( p(x_1,\dots,x_n) \Bigr)_{x_1 \in W_1,\ldots,x_n \in W_n}$}
{\footnotesize
\remark Nicht umgekehrt: Aus den Randverteilungen lässt sich nichts über die gem. Vert. schliessen.
}
\theorem \textbf{Erwartungswert}\\
$$
\E\Bigl[ \phi(X_1,\ldots,X_n) \Bigr] = \int_{-\infty}^\infty\cdots\int_{-\infty}^\infty\phi(x_1,\ldots,x_n)\cdot f(x_1\cdots x_n)\ dx_n\ldots dx_1
$$
% Randverteilungen
\theorem \textbf{Unabhängigkeit}
$$
X_1,\ldots,X_n \text{ stetig, } f(x_1,\ldots,x_n) = f_1(x_1)\cdots f_n(x_n)
$$
{\scriptsize
\remark Unabhängige stetige Variablen sind automatisch gemeinsam stetig
}
% It's important to him to know \E[X]\E[Y] = \E[X\cdot Y] isn't enough for indep., requires \E[\phi(X)]\E[\psi(X)] instead \forall \phi,\psi