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Forum "Wahrscheinlichkeitstheorie" - suffiziente Statistik
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suffiziente Statistik: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 22:10 Di 05.01.2010
Autor: piccolo1986

Aufgabe
Also gegeben ist: [mm] X_{1},...X_{n} [/mm] unabhängige Zufallsvariablen, die jeweils einer Poissonverteilung mit [mm] \lambda>0 [/mm] unterliegen. Geschätzt wird: [mm] \theta=e^{-\lambda} [/mm]

zu zeigen: [mm] T(X_{1},...X_{n})=\summe_{i=1}^{n}X_{i} [/mm] ist suffiziente Statistik für [mm] \theta [/mm]

Hey also erstmal gilt ja auch, dass die ganzen Zufallsvariablen identische verteilt sind.
Nun hab ich mit dem Begriff suffizient so meine Schwierigkeiten. Könnte mir dazu jemand auch nochmal n bissl was erklären?
Wir hattens so, dass eine Statistik suffizient ist, wenn die bedingte Verteilung von [mm] X_{1},...X_{n} [/mm] gegeben die Statistik [mm] T(X_{1},...X_{n}) [/mm] nicht von [mm] \theta [/mm] abhängt.

Kann mir jemand n Tipp oder Ansatz geben, wie man die bedingte Verteilung berechnet?

Danke schonmal im voraus

mfg piccolo

        
Bezug
suffiziente Statistik: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 22:19 Di 05.01.2010
Autor: luis52


> Kann mir jemand n Tipp oder Ansatz geben, wie man die
> bedingte Verteilung berechnet?
>  

Schau mal in

@misc{mood1974introduction,
  title={{Introduction to the Theorie of Statistics}},
  author={Mood, A.M. and Graybill, F.A. and Boes, D.C.},
  year={1974},
  publisher={McGraw-Hill}
}


Seite 300-307.

vg Luis




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suffiziente Statistik: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 23:21 Di 05.01.2010
Autor: piccolo1986

sorry, aber das buch hab ich leider nicht :-(

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suffiziente Statistik: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 08:56 Mi 06.01.2010
Autor: luis52


> sorry, aber das buch hab ich leider nicht :-(

Auch keine Uni-Bibliothek?

vg Luis


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suffiziente Statistik: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 12:35 Mi 06.01.2010
Autor: piccolo1986

leider ist dieses buch nicht in der bibliothek

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suffiziente Statistik: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 12:49 Mi 06.01.2010
Autor: luis52

Sofort Studienort wechseln! ;-)

Gut, dann versuchen wir's mal so. Gegeben seien  ganze
Zahlen [mm] $x_1,\dots,x_n,z\ge0$. [/mm] Zu bestimmen ist die bedingte Verteilung
von [mm] $(X_1,\dots,X_n)$ [/mm] gegeben [mm] $\sum X_i$, [/mm] also [mm] $P(X_1=x_1,\dots,X_n=x_n\mid\sum X_i=z)$. [/mm]
Was faellt dir dazu ein?

vg Luis
                        

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suffiziente Statistik: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 22:28 Mi 06.01.2010
Autor: piccolo1986

ok, dass sieht schon etwas handlicher aus, also allgemein gilt doch dann für die bedingete Wahrscheinlichkeit: [mm] P(A|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)} [/mm]

Also gilt dann doch:

[mm] P(X_1=x_1,\dots,X_n=x_n\mid\sum X_i=z)=\frac{P(X_1=x_1,\dots,X_n=x_n\cap\sum X_i=z)}{P(\sum X_i=z)} [/mm]

Kann ich das nun noch aufgrund der Unabhängigkeit der [mm] X_{i} [/mm] als Produkt schreiben oder kann ich so nun weiter machen?


                        


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suffiziente Statistik: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 22:32 Mi 06.01.2010
Autor: luis52


> ok, dass sieht schon etwas handlicher aus, also allgemein
> gilt doch dann für die bedingete Wahrscheinlichkeit:
> [mm]P(A|B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}[/mm]
>  
> Also gilt dann doch:
>
> [mm]P(X_1=x_1,\dots,X_n=x_n\mid\sum X_i=z)=\frac{P(X_1=x_1,\dots,X_n=x_n\cap\sum X_i=z)}{P(\sum X_i=z)}[/mm]
>  
> Kann ich das nun noch aufgrund der Unabhängigkeit der
> [mm]X_{i}[/mm] als Produkt schreiben

Schaun mer mal.

> oder kann ich so nun weiter
> machen?

  
Ja. (Wieso "oder"?)

vg Luis

  


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suffiziente Statistik: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 22:43 Mi 06.01.2010
Autor: piccolo1986

na dann probier ichs mal
[mm] \frac{P(X_1=x_1,\dots,X_n=x_n\cap\sum X_i=z)}{P(\sum X_i=z)}=\frac{P(X_1=x_1\cap\sum X_i=z)*P(X_2=x_2\cap\sum X_i=z)*\dots*P(X_n=x_n\cap\sum X_i=z)}{P(\sum X_i=z)} [/mm]

Nun fehlt mir der Schritt wie ich das aufgrund des Schnittes umschreiben kann, ich weiss ja dass die [mm] X_{i} [/mm] Poissonverteilt sind, für die die Verteilungsfunktion ja so aussieht: [mm] F_{\lambda}(n)=e^{-\lambda}\summe_{k=0}^{n}\frac{\lambda^{k}}{k!} [/mm]

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suffiziente Statistik: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 08:06 Do 07.01.2010
Autor: luis52


> na dann probier ichs mal

*Ich* rechne so:

[mm] $\frac{P(X_1=x_1,\dots,X_n=x_n,\sum X_i=z)}{P(\sum X_i=z)}=\frac{P(X_1=x_1,\dots,X_{n-1}=x_{n-1},X_n=z-x_1-\dots x_{n-1})}{P(\sum X_i=z)}=\dots$ [/mm]

Wie ist [mm] $\sum X_i$ [/mm] verteilt?

vg Luis  

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suffiziente Statistik: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 20:50 Do 07.01.2010
Autor: piccolo1986


> Wie ist [mm]\sum X_i[/mm] verteilt?

  
[mm] \sum X_i [/mm] ist Poissonverteilt mit dem Parameter [mm] \underbrace{\lambda+\lambda+\dots+\lambda}_{n\lambda}=n\lambda [/mm]

wie kann ich nun den Zähler betrachten, kann ich ihn als Produkt schreiben?

mfg piccolo

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suffiziente Statistik: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 20:55 Do 07.01.2010
Autor: luis52


> wie kann ich nun den Zähler betrachten, kann ich ihn als
> Produkt schreiben?
>  

Ja.

vg Luis


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Bezug
suffiziente Statistik: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 21:15 Do 07.01.2010
Autor: piccolo1986

ok, hab das mal durchgerechnet, der Ausdruck den ich nachher stehen habe hängt nur noch von den [mm] x_{i} [/mm] und z ab, also ist damit ja gezeigt, dass es sich um eine suffiziente Statistik handelt oder?

Bezug
                                                                        
Bezug
suffiziente Statistik: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 21:29 Do 07.01.2010
Autor: luis52


> ok, hab das mal durchgerechnet, der Ausdruck den ich
> nachher stehen habe hängt nur noch von den [mm]x_{i}[/mm] und z ab,

Zeig mal.

vg Luis


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