Lösungswege Mathematik Oberstufe 8, Schulbuch

283 Beweise | Anhang Dynamische Systeme Exp®izite Darste®®ung einer ®inearen Differenzeng®eichung Die exp®izite Form einer ®inearen Differenzeng®eichung yn + 1 = a · yn + b mit dem Anfangswert y0 und a ≠ 1 ist gegeben durch: yn = a n · y 0 + b · ​ 1 – an _ 1 – a ​ Zuerst werden die ersten G®ieder betrachtet: ​y​1​= a·​y​0​ + b ​y​2​= a·​y​1 ​+ b = a · (a · y​ ​0 ​+ b) + b = a​ ​ 2 ​· ​y​ 0 ​+ a · b + b ​y​3​= a·​y​2 ​+ b = a · (​a​ 2 ​· ​y​ 0 ​+ a · b + b) + b = a​ ​ 3 ​· ​y​ 0​ + ​a​ 2 ​· b + a · b + b … ​y​n​ = ​a​ n ​· y​ 0​ + ​a​ n – 1 ​· b + ​a​n – 2 ​· b + … + a · b + b = a​ ​n ​· ​y​ 0​+ b · (​a​ n – 1​ + ​a​n – 2 ​+ … + a + 1) Durch Verwendung der Summenforme® für geometrische Reihen (vg®. Lösungswege 6, Seite 142) erhä®t man die Behauptung: a​ ​n – 1​ + ​a​n – 2 ​+ … + a + 1 = ​1 – a​ ​ n​ _ 1 – a ​ w ​y​n​ = ​a​ n ​· ​y​ 0​ + b · ​ 1 – a​ ​n​ _ 1 – a ​ Sch®ießende und beurtei®ende Statistik Forme® zur Berechnung des (approximierten) γ-Konfidenzinterva®®s γ-Konfidenzinterva®® für p = ​4 h – z · ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​; h + z · ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​5​ ε = z · ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​… Abweichung von h; die ha®be Interva®®breite p … die unbekannte (abzuschätzende) Wahrschein®ichkeit für das Auftreten eines Merkma®s in der Grundgesamtheit h … re®ative Häufigkeit des Merkma®s in der Stichprobe n … Umfang der Stichprobe Φ(z) = ​ γ + 1 _ 2 ​ z ≈ 1,96 für γ = 0,95 z ≈ 2,575 für γ = 0,99 γ … Sicherheit oder Vertrauensniveau α = 1 – γ … Irrtumswahrschein®ichkeit H ist die abso®ute Häufigkeit einer binomia®vertei®ten Zufa®®svariab®en X in einer Stichprobe, n ist der Umfang der Stichprobe, h = ​H _ n ​ist die re®ative Häufigkeit dieses Merkma®s. [h – ε; h + ε] ist das gesuchte Konfidenzinterva®® mit der Sicherheit γ. Die Wahrschein®ichkeitsvertei®ung von X kann durch eine Norma®vertei®ung approximiert werden. X ist annähernd norma®vertei®t mit dem Erwartungswert E = n · h und der Standardabweichung S = ​9 _______ n · h · (1 – h) ​. Die re®ative Häufigkeit h = ​X _ n ​ist norma®vertei®t mit den Parametern μ = ​n · h _ n ​= h und σ = ​ ​9 _______ n · h · (1 – h) ​ __ n ​= ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​(ohne Beweis). F ist die Vertei®ungsfunktion der re®ativen Häufigkeit h mit N​2 h; ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​3​. Φ ist die Vertei®ungsfunktion der Standard-Norma®vertei®ung N(0; 1). P(h – ε ª p ª h + ε) = γ w F(h + ε) – F(h – ε) = γ w Φ​2 ​ (h + ε) – h __ ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​ ​3 ​– ​Φ​2 ​ (h – ε) – h __ ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​ ​3​ = γ w Φ​2 ​ ε __ ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​ ​3​ – Φ​2 ‒ ​ ε __ ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​ ​3​ = γ w Φ​2 ​ ε __ ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​ ​3 ​– ​2 1 – Φ​2 ​ ε __ ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​ ​3 ​3​ = γ w 2 · Φ​2 ​ ε __ ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​ ​3 ​– 1 = γ w Φ​2 ​ ε __ ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​ ​3​ = ​ γ + 1 _ 2 ​ Nun bestimmt man z so dass gi®t: Φ(z) = ​ γ + 1 _ 2 ​ w ​ ε __ ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​ ​= z w ε = z · ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​ Somit ®autet das γ-Konfidenzinterva®® für die Wahrschein®ichkeit p in der Grundgesamtheit: ​4 h – z · ​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​​; h + z·​9 ____ ​ h · (1 – h) __ n ​5​ q. e. d. 4 S. 89 Satz BEWEIS 7 S. 157 Satz BEWEIS Nur zu Prüfzwecken – Eigentum des Verlags öbv

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