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Ubungen zur Vorlesung ¨ Grundlagen der Stochastik

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Academic year: 2021

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L¨ohr/Winter Wintersemester 2013/14

Ubungen zur Vorlesung ¨ Grundlagen der Stochastik

Ubungsblatt 3 ¨

Bedingte Wahrscheinlichkeiten & Unabh¨ angigkeit

Wir setzen Grunds¨atzlich einen Ergebnisraum Ω mit WahrscheinlichkeitsmaßPvoraus.

Aufgabe 3.1. (4 Punkte)

(a) Von drei Karten ist eine auf beiden Seiten rot, eine auf beiden Seiten schwarz und die drit- te hat eine rote und eine schwarze Seite. Eine wird zuf¨allig gezogen und mit einer zuf¨allig gew¨ahlten Seite nach oben auf den Tisch gelegt. Diese Seite ist rot. Wie hoch ist die Wahr- scheinlichkeit, dass auch die nicht sichtbare Seite rot ist?

(b) In einer von zwei Urnen befinden sich 6 rote und 3 weiße B¨alle, in der anderen 3 rote und 6 weiße. Eine der Urnen wird zuf¨allig gew¨ahlt und aus dieser Urne werden zuf¨allig und unabh¨angig 2 B¨alle entnommen. Sei A das Ereignis, dass der erste Ball rot ist, und B das Ereignis, dass der zweite rot ist. Sind AundB unabh¨angig?

(c) In der Situation von (b) trete das Ereignis Aein. Wie wahrscheinlich ist es, dass die B¨alle aus der Urne mit 6 roten B¨allen gezogen wurden?

(d) In einer Urne befindet sich am Anfang ein schwarzer Ball. Nun wird eine M¨unze solange geworfen, bis das erste mal Kopf kommt. Jedes mal, wenn Zahl kommt werden weiße B¨alle in die Urne gelegt, und zwar soviele, dass sich die Anzahl der B¨alle in der Urne verdoppelt.

Am Schluss wird ein Ball zuf¨allig aus der Urne gezogen. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass er schwarz ist?

Aufgabe 3.2. (4 Punkte)

(a) SeienA1, . . . , An Ereignisse. Zeige, dass

P\n

i=1

Ai

=

(P(A1)P(A2|A1)· · ·P(An|A1∩ · · · ∩An1), fallsP(A1∩ · · · ∩An1)6= 0

0, sonst

(b) SeienA, B, C Ereignisse. Zeige, dassP(A∩B |C) =P(A|C)P(B|A∩C).

(c) Skat wird mit 32 Karten gespielt, darunter vier Buben. Jeder der drei Mitspieler erh¨alt zehn Karten, und die zwei ¨ubrigen Karten bilden den ,,Skat”. Wir nehmen (obwohl dies in der Praxis normalerweise unrealistisch ist) an, dass die Karten so gut gemischt wurden, dass deren Verteilung auf die Spieler v¨ollig zuf¨allig ist. Berechne die Wahrscheinlichkeit, dass jeder der Mitspieler genau einen Buben auf der Hand hat.

Bitte wenden!

(2)

Aufgabe 3.3. (4 Punkte) Eine faire M¨unze wird mehrmals unabh¨angig geworfen. Wir interessieren uns f¨ur das Auftreten der Muster ,,dreimal Kopf hintereinander” und ,,zweimal Zahl hintereinander, gefolgt von Kopf”.

SeiAk das Ereignis ,,derk-te, (k+ 1)-te und (k+ 2)-te Wurf ergeben Kopf” undBk das Ereignis ,,derk-te und (k+ 1)-te Wurf ergeben Zahl, der (k+ 2)-te Kopf”.

(a) Berechne die Wahrscheinlichkeiten vonAk undBk. (b) F¨ur welche k∈N sindB1undAk unabh¨angig?

(c) SeiCdas Ereignis, dass das Muster ,,dreimal Kopf” fr¨uher vorkommt, als das Muster ,,zwei- mal Zahl, Kopf”, also

C = A1∪A2\B1∪A3\(B1∪B2)∪ · · ·. Berechne die Wahrscheinlichkeit vonC.

Hinweis: Betrachte die bedingten Wahrscheinlichkeitenqij, dass C eintritt wenn der erste Wurf i und der zweite Wurf j ergibt. Berechne die qij mit Hilfe eines Gleichungssystems und berechne darausP(C).

Aufgabe 3.4. (4 Punkte)

SeienAundB Ereignisse. Zeige oder widerlege die folgenden Aussagen.

(a) GiltA=B, so k¨onnen AundB nicht unabh¨angig sein.

(b) AusP(B) = 0 folgt im Allgemeinen, dassAundB unabh¨angig sind.

(c) SindA undB unabh¨angig, so sind im Allgemeinen auch A undBc (das Komplement von B) unabh¨angig.

(d) SindAc undBc unabh¨angig, so sind im Allgemeinen auchA undB unabh¨angig.

(e) IstA unabh¨angig vonB undB unabh¨angig vonC, so ist auchAunabh¨angig vonC.

Abgabe bis sp¨atestens Di, 05.11. um 10:15 Uhr in den ¨Ubungskasten im Foyer

Aktuelle Vortr¨age im Probability Seminar:

Am29.10.gibt Anton Klimovsky (Universit¨at Duisburg-Essen) einen Vortrag ¨uber From Exchangeability to Ultrametricity (II)

Abstract: I will review some representation results for exchangeable random arrays. As an application, I will sketch how these can be used to derive ultrametricity.

Am05.11.gibt Johannes Ruf (University of Oxford) einen Vortrag ¨uber

Supermartingales as Radon-Nikodym densities, Novikov’s and Kazamaki’s criteria, and the distribution of explosion times

Hierzu ergeht eine herzliche Einladung. Zeit:Di, 16.15 – 17.15. Raum: WSC-S-U-3.03

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