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Gedächtnislosigkeit: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:14 Mo 07.07.2014
Autor: James90

Hi!

Ich will die Gedächnislosigkeit der Exponentialverteilung beweisen.
Sei also [mm] X\sim\exp(\lambda) [/mm] verteilt mit Parameter [mm] \lambda>0, [/mm] dann gilt für alle [mm] n,k\in\IN_0: [/mm]

$P(X>k)=P(X>n+k|X>n)$.

Wir wollen benutzen [mm] P(X\le k)=\lambda*e^{-\lambda*k}, [/mm] d.h. wir benutzen die Gegenwahrscheinlichkeit.

[mm] P(X>n+k|X>n)=\frac{P(X>n+k,X>n)}{P(X>n)}=\frac{P(X>n+k)}{P(X>n)}=\frac{1-P(X\le n+k))}{1-P(X\le n)}=\frac{1-\lambda*e^{-\lambda*(n+k)}}{1-\lambda*e^{-\lambda*k}} [/mm]

Ist das soweit richtig?

Auf der anderen Seite: [mm] $P(X>k)=1-P(X\le k)=1-\lambda*e^{-\lambda*k} [/mm] und ich habe keine Idee. Ich habe es mit Äquivalenzumformung probiert, aber ohne Erfolg.

Vielen Dank für jede Hilfe!

Viele Grüße, James.

        
Bezug
Gedächtnislosigkeit: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:44 Mo 07.07.2014
Autor: schachuzipus

Hallo,

> Hi!

>

> Ich will die Gedächnislosigkeit der Exponentialverteilung
> beweisen.
> Sei also [mm]X\sim\exp(\lambda)[/mm] verteilt mit Parameter
> [mm]\lambda>0,[/mm] dann gilt für alle [mm]n,k\in\IN_0:[/mm]

>

> [mm]P(X>k)=P(X>n+k|X>n)[/mm].

>

> Wir wollen benutzen [mm]P(X\le k)=\lambda*e^{-\lambda*k},[/mm] d.h.

Wieso? Du vermischt hier Dichte und Verteilungsfunktion ...

[mm]P(X\le k)=F_{\lambda}(k)=\begin{cases} 1-e^{-\lambda k}, & \textrm{für } k\ge 0 \\ 0, & \textrm{für } k<0 \end{cases}[/mm]

> wir benutzen die Gegenwahrscheinlichkeit.

>

> [mm]P(X>n+k|X>n)=\frac{P(X>n+k,X>n)}{P(X>n)}=\frac{P(X>n+k)}{P(X>n)}=\frac{1-P(X\le n+k))}{1-P(X\le n)}=\frac{1-\lambda*e^{-\lambda*(n+k)}}{1-\lambda*e^{-\lambda*k}}[/mm]

>

> Ist das soweit richtig?

Nein, der letzte Schritt stimmt nicht ...

Es ist [mm]P(X>n+k)=1-P(X\le n+k)=1-F_{\lambda}(n+k)[/mm] ...


>

> Auf der anderen Seite: [mm]P(X>k)=1-P(X\le k)=1-\lambda*e^{-\lambda*k}[/mm]
> und ich habe keine Idee. Ich habe es mit
> Äquivalenzumformung probiert, aber ohne Erfolg.

>

> Vielen Dank für jede Hilfe!

>

> Viele Grüße, James.

Gruß

schachuzipus

Bezug
                
Bezug
Gedächtnislosigkeit: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:58 Mo 07.07.2014
Autor: James90

Hallo und vielen Dank für die schnelle Antwort!

> Wieso? Du vermischt hier Dichte und Verteilungsfunktion
> ...

Sorry......

> [mm]P(X\le k)=F_{\lambda}(k)=\begin{cases} 1-e^{-\lambda k}, & \textrm{für } k\ge 0 \\ 0, & \textrm{für } k<0 \end{cases}[/mm]
>  
> > wir benutzen die Gegenwahrscheinlichkeit.
>  >
>  >

> [mm]P(X>n+k|X>n)=\frac{P(X>n+k,X>n)}{P(X>n)}=\frac{P(X>n+k)}{P(X>n)}=\frac{1-P(X\le n+k))}{1-P(X\le n)}=\frac{1-\lambda*e^{-\lambda*(n+k)}}{1-\lambda*e^{-\lambda*k}}[/mm]
>  
> >
>  > Ist das soweit richtig?

>  
> Nein, der letzte Schritt stimmt nicht ...
>  
> Es ist [mm]P(X>n+k)=1-P(X\le n+k)=1-F_{\lambda}(n+k)[/mm] ...

Neuer Versuch:

[mm] P(X>n+k|X>n)=\frac{P(X>n+k,X>n)}{P(X>n)}=\frac{P(X>n+k)}{P(X>n)}=\frac{1-P(X\le n+k)}{1-P(X\le n)}=\frac{1-(1-e^{-\lambda*(n+k)})}{1-(1-e^{-\lambda*k})}=\frac{e^{-\lambda*(n+k)}}{e^{-\lambda*k}}=e^{-\lambda*n} [/mm]

So richtig? Irgendetwas muss doch nicht falsch sein, denn [mm] P(X>k)=1-P(X\le k)=1-e^{-\lambda*k}\not=e^{-\lambda*n}. [/mm]

Bezug
                        
Bezug
Gedächtnislosigkeit: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 16:05 Mo 07.07.2014
Autor: schachuzipus

Hallo nochmal,

> Hallo und vielen Dank für die schnelle Antwort!

>

> > Wieso? Du vermischt hier Dichte und Verteilungsfunktion
> > ...

>

> Sorry......

>

> > [mm]P(X\le k)=F_{\lambda}(k)=\begin{cases} 1-e^{-\lambda k}, & \textrm{für } k\ge 0 \\ 0, & \textrm{für } k<0 \end{cases}[/mm]

>

> >
> > > wir benutzen die Gegenwahrscheinlichkeit.
> > >
> > >
> >
> [mm]P(X>n+k|X>n)=\frac{P(X>n+k,X>n)}{P(X>n)}=\frac{P(X>n+k)}{P(X>n)}=\frac{1-P(X\le n+k))}{1-P(X\le n)}=\frac{1-\lambda*e^{-\lambda*(n+k)}}{1-\lambda*e^{-\lambda*k}}[/mm]

>

> >
> > >
> > > Ist das soweit richtig?
> >
> > Nein, der letzte Schritt stimmt nicht ...
> >
> > Es ist [mm]P(X>n+k)=1-P(X\le n+k)=1-F_{\lambda}(n+k)[/mm] ...

>

> Neuer Versuch:

>

> [mm]P(X>n+k|X>n)=\frac{P(X>n+k,X>n)}{P(X>n)}=\frac{P(X>n+k)}{P(X>n)}=\frac{1-P(X\le n+k)}{1-P(X\le n)}=\frac{1-(1-e^{-\lambda*(n+k)})}{1-(1-\red{e^{-\lambda*k}})}=\frac{e^{-\lambda*(n+k)}}{e^{-\lambda*k}}=e^{-\lambda*n}[/mm]

>

> So richtig?

Ich habs mal rot markiert. Bei dir ist im Nenner aus dem n ein k geworden ...

> Irgendetwas muss doch nicht falsch sein,

Hehe, "muss doch nicht" ist gut ;-)

> denn
> [mm]P(X>k)=1-P(X\le k)=1-e^{-\lambda*k}\not=e^{-\lambda*n}.[/mm]

Es bleibt am Ende [mm]e^{-\lambda k}[/mm], was gleich [mm]1-(1-e^{-\lambda k})=1-P(X\le k)=P(X>k)[/mm] ist - alles, wie es sein soll ...

Gruß

schachuzipus

Bezug
                                
Bezug
Gedächtnislosigkeit: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 16:06 Mo 07.07.2014
Autor: James90

Vielen lieben Dank! :-)

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