Wahrscheinlichkeitsrechnung: Lehrbuch für Mathematiker und Physiker ab 4. Semester

185 Pages·1973·4.56 MB·German

by  Bernard Vauquois (auth.)

uni--texte
Lehrbucher
G. M. Barrow, Physikalische Chemie I, II, III
W. L. Bontsch-Brujewitsch / I. P. Swaigin / I. W. Karpenko / A. G. Mironow,
Aufgabensammlung zur Halbleiterphysik
L. Collatz / J. Albrecht, Aufgaben aus der Angewandten Mathematik I, II
W. Czech, Obungsaufgaben aus der Experimentalphysik
H. Dallmann / K.-H. Elster, Einfuhrung in die h6here Mathematik
M. Denis-Papin / G. Cullmann, Obungsaufgaben zur Informationstheorie
M. J. S. Dewar, Einfuhrung in die moderne Chemie
N. W. Efimow, H6here Geometrie I, II
A. P. French, Spezielle Relativitatstheorie
D. Geist, Halbleiterphysik I, II
W. L. Ginsburg / L. M. Levin / S. P. Strelkow, Aufgabensammlung der Physik
P. Guillery, Werkstoffkunde fur Elektroingenieure
E. Hala / T. Boublik, Einfuhrung in die statistische Thermodynamik
J. G. Holbrook, Laplace-Transformationen
I. E. Irodov, Aufgaben zur Atom- und Kernphysik
D. Kind, Einfuhrung in die Hochspannungs-Versuchstechnik
S. G. Krein / V. N. Uschakowa, Vorstufe zur h6heren Mathematik
H. Lau / W. Hardt, Energieverteilung
R. Ludwig, Methoden der Fehler- und Ausgleichsrechnung
E. Meyer / E.-G. Neumann, Physikalische und technische Akustik
E. Meyer / R. Pottel, Physikalische Grundlagen der Hochfrequenztechnik
E. Poulsen Nautrup, Grundpraktikum der organischen Chemie
L. Prandtl / K. Oswatitsch / K. Wieghardt, Fuhrer durch die Str6mungslehre
J. Ruge, Technologie der Werkstoffe
W. Rieder, Plasma und Lichtbogen
H. Seiffert, Einfuhrung in das wissenschaftliche Arbeiten
F. G. Taegen, Einfuhrung in die Theorie der elektrischen Maschinen I, II
W. Tutschke, Grundlagen der Funktionentheorie
W. Tutschke, Grundlagen der reellen Analysis I, II
H.-G. Unger, Elektromagnetische Wellen I, II
H.-G. Unger, Ouantenelektronik
H.-G. Unger. Theorie der Leitungen
H.-G. Unger / W. Schultz. Elektronische Bauelemen-te und Netzwerke I, II, III
B. Vauquois, Wahrscheinlichkeitsrechnung
W. Wuest, Str6mungsmeBtechnik
Skripten
J. Behne / W. Muschik / M. Pasler.
Ringvorlesung zur Theoretischen Physik, Theorie der Elektrizitat
H. Feldmann, Einfuhrung in ALGOL 60
O. Hittmair I G. Adam, Ringvorlesung zur Theoretischen Physik, Warmetheorie
H. Jordan I M. Weis, Asynchronmaschinen
H. Jordan 1M. Weis. Synchronmaschinen I. II
G. Lamprecht. Einfuhrung in die Programmiersprache FORTRAN IV
E. Macherauch. Praktikurn in Werkstoffkunde
Pudlatz I Karnp. Einfuhrung in die Prograrnrniersprache PL/1
E.-V. Schlunder. Einfuhrung in die Warrne- und Stofflibertragung
W. Schultz, Einflihrung in die Ouantenmechanik
W. Schultz, Dielektrische und rnagnetische Eigenschaften der Werkstoffe
Bernard Vauquois
Wahrscheinlichkeitsrechnung
uni-text
Bernard Vauquois
Wahrscheinlichkeits
rechnung
Lehrbuch fUr
Mathematiker und Physiker ab 4. Semester
Mit 42 Bildern, 31 Ubungen und 8 Aufgaben mit Losungen
Friedr. Vieweg + Sohn . Braunschweig
Bernard Vauquois ist Professor an der naturwissenschaftlichen Fakultat in Grenoble.
Seine Lehrtatigkeit umfaEt vor aHem die Informatik (Logik und Automatentheorie);
seine Forschungstiitigkeit liegt auf dem Bereich der mathematischen Linguistik.
Titel der franzosischen Originalausgabe:
Probabilites
Copyright © 1969 by HERMANN, Paris
Prof. F. Cap u. Mitarbeiter, Innsbruck
Verlagsredaktion: Alfred Schubert, Willy Ebert
1973
Aile Rechte an der deutschen Ausgabe vorbehalten
Copyright © 1973 der deutschen Ausgabe by Friedr. Vieweg + Sohn GmbH, Verlag, Braunschweig
Die Vervielfiiltigung und tibertragung einzelner Textabschnitte, Zeichnungen oder Bilder, auch fUr
Zwecke der Unterrichtsgestaltung, gestattet das Urheberrecht nur, wenn sie mit dem Verlag yorher
vereinbart wurden. 1m Einzelfall m~ iiber die Zahlung einer Gebiihr fUr die Nutzung fremden geistigen
Eigentums entschieden werden. Das gilt flir die Vervielfiiltigung durch aile Verfahren einschlie1l>lich
Speicherung und jede Obertragung auf Papier, Transparente, Filme, Biinder, Platten und andere Medien.
Satz: Friedr. Vieweg + Sohn, Braunschweig
Buchbinder: W. Langeliiddecke, Braunschweig
Umschlaggestaltung: Peter Kohlhase, Liibeck
ISBN-13: 978-3-528-03547-1 e-ISBN-13: 978-3-322-86409-3
DOl: 10.1007/978-3-322-86409-3
Vorwort
In diesem Buch wird ein mathematisches Werkzeug dargestellt und es wird gezeigt, wie
man dieses auf konkrete Probleme anwendet.
Die Theorie der Wahrscheinlichkeiten wurde daher als mathematisches Modell zuflilliger
Erscheinungen dargeboten. Wie jedes Modell wird auch dieses ausgehend von gewissen
Begriffen (wie "Versuch", "Ereignis", "Wahrscheinlichkeit" usw.) mit Hilfe eines Satzes
von Axiomen aufgebaut. Es ist notig zuerst die unentbehrlichen grundlegenden Begriffe
aufzuzeigen, deren Eigenschaften zu studieren und hierauf zu verallgemeinern, urn daraus
schlieBlich einen axiomatischen Aufbau der Theorie zu finden. Man muB dabei stets
Sorge tragen, daB das mathematische Modell dem physikalischen Phanomim, das es dar
stellen soU, angepaBt bleibt.
Dieses Buch richtet sich vor allem an die Studierenden. Daraus folgt, daB nur solche
mathematischen Hilfsmittel zur Entwicklung der Theorie herangezogen werden, die diese
Studierenden beherrschen. Insbesondere wurde zur Darstellung einer Wahrscheinlichkeits
verteilung auf den Begriff der "charakteristischen Funktion" verzichtet, weil deren sich
auf die Fourier-Transformation beziehende Eigenschaften weit tiber die geforderten Kennt
nisse hinaus flihren. Diese Einschrankung hinsichtlich der Mittel flihrt manchmal zu schwer
flilligen Beweisen fliT gewisse Theoreme (z.B. die Stabilitat der Poisson-Verteilung und der
Normalverteilung) und verbietet gewisse Darlegungen (zentraler Grenzwertsatz bei den
Konvergenzproblemen).
Immerhin zeigen die in diesem Band aufgenommenen Ubungen und Aufgaben, wie man
mit Hilfe von relativ elementaren Mitteln auch komplizierte Probleme der Wahrschein
lichkeitsrechnung 16sen kann.
Besondere Betonung liegt auf der "Aufstellung der Gleichungen eines Problems", d.h. auf
der Obersetzung der Aussagen beztiglich eines konkreten auf Zufall beruhenden Phanomens,
wie es von Ingenieuren, Physikern, Chemikern, Genetikern, Wirtschaftswissenschaftlern
u.a. angetroffen wird, in die Sprache der Wahrscheinlichkeitstheorie.
Dieses Werk verdankt viel dem Personal der Abteilung Angewandte Mathematik an der
naturwissenschaftlichen Fakultat Grenoble. Zahlreiche Aufgaben und Obungen stammen
aus dem von Assistenten und Lehrbeauftragten im Laufe der letzten zehn Jahre gesammelten
Materials.
M J. Kuntzmann, der Grtinder und Teamleiter der Abteilung Angewandte Mathematik,
hat durch Beratungen tiber den Inhalt und die Form viel zum Entstehen dieses Werkes bei
getragen. Der Autor mochte ihm daflir herzlich danken.
Bernard Vauquois
I nhaltsverzeichnis
1. Der 8egriff der Wahrscheinlichkeit. Allgemeine Theoreme
1.1. Einleitung 1
1.2. Ereignisse und Versuche 1
1.3. Die Logik der Ereignisse 3
1.3.1. Definition von Operationen auf der Menge der Ereignisse 3
1.3.2. Eigenschaften der Operationen auf der Menge der Ereignisse 5
1.3.3. Ereignisalgebren 5
1.3.4. Das sichere Ereignis - das unmogliche Ereignis 6
1.4. Der Begriff der Wahrscheinlichkeit f1ir ein Ereignis 6
1.4.1. Das Prinzip der Homogenitat und der Symmetrie 6
1.4.2. Das Prinzip der relativen Haufigkeiten 7
1.4.3. Bemerkun,gen zu den vorangehenden Definitionen 8
1.4.4. Obungen 8
1.4.5. Geometrische Wahrscheinlichkeiten 13
1.4.6. Ubungen 15
1.5. Axiomatische Begriindung der Wahrscheinlichkeitstheorie 19
1.5.1. Axiome 19
1.5.2. Foigerungen aus den Axiomen 19
1.5.3. Basis der Wahrscheinlichkeit 20
1.6. Theoreme tiber totale Wahrscheinlichkeiten 21
1.7. Gebundene Ereignisse - bedingte Wahrscheinlichkeiten 22
1.7.1. Definitionen - Zusammengesetzte Wahrscheinlichkeiten 22
1.7.2. Die Unabhangigkeit von Ereignissen 25
1.8. Ubungen 26
1.9. Das Problem der Wahrscheinlichkeit der Ursachen - Das Theorem von Bayes 35
2. Zufallsvariable 38
2.1. Der Begriff der Zufallsvariablen und die Wahrscheinlichkeitsverteilung 38
2.2. Ubungen 40
2.3. Eigenschaften der Verteilungsfunktion 43
2.4. Die gleichmiiliige Vertcilung 45
2.5. Erwartungswert - Mittelwert - Momente 46
2.5.1. . Der Erwartungswert einer Zufallsvariablen 46
2.5.2. Der Erwartungswert einer Funktion einer Zufallsvariablen 46
2.5.3. Spezialfalle: Die Momente 47
2.6. Obungen 48
2.7. Die Ungleichung von Bienayme - Tschebyscheff 50
2.8. Zufallsvariable - Funktion einer ZufalIsvariablen 52
2.9. Obungen 54
2.10. Die bedingte Wahrscheinlichkeit eines mit einer ZufalIsvariablen verbundenen
Ereignisses S9
Inhaltsverzeichnis VII
3. Paare von Zufailsvariablen 63
3.I. Definition 63
3.2. Diskrete Paare 63
3.3. Allgemeiner Fall 65
3.3.I. Absolut stetige Paare von Zufallsvariablen 65
3.3.2. Bedingte Verteilungsfunktion 66
3.4. Unabhangigkeit von zwei Zufallsvariablen 70
3.5. Zufallsvariable - Funktion von Zufallsvariablen 72
3.6. Ubungen 77
3.7. Erwartungswert und Momente 82
3.8. Theorcme tiber die Mittelwerte 84
3.8.I. Der Erwartungswert einer Summe von Zufallsvariablen 84
3.8.2. Der Erwartungswert eines Produktes von unabhangigen Zufallsvariablen 85
3.8.3. Der Erwartungswert einer Konstanten und des Produkts einer Zufalls
variablen mit einer Konstanten 86
3.8.4. Die Varianz einer Konstanten 87
3.8.5. Die Varianz von c. X, wenn c eine Konstante ist 87
3.8.6. Die Varianz einer Summe von zwei unabhangigen ZufaIlsvariablen 87
3.9. Der Korrelationskoeffizient 88
3.10. Ubungen 90
4. Wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen 98
4.1. Die Binomialverteilung 98
4.1.1. Herkunft 98
4.1.2. Darstellung der Binomialverteilung 99
4.1.3. Bernoulli-Variable 100
4.1.4. Momente der Binomialverteilung 100
4.2. Die Pascalsche Verteilung 101
4.2.1. Herkunft 101
4.2.2. Darstellung der Pascalschen Verteilung 101
4.2.3. Momente der Pascalschen Verteilung 102
4.3. Die Poisson-Verteilung 104
4.3.1. Definition 104
4.3.2. Momente der Poisson-Verteilung 104
4.3.3. Die S tabilitat der Poisson-Verteilung 105
4.3.4. Der Poisson-ProzeB 106
4.4. Ubungen 109
4.5. Die Laplace-GauB-Verteilung 112
4.5.1. Definition 112
4.5.2. Momente 113
4.5.3. Die Stabilitat der Normalverteilung 115
4.6. Ubungen 116
4.7. Die Normalverteilung in zwei Dimensionen 118
VIII Inhaltsverzeichnis
s.
KonveJgenzprobleme 120
5.1. Die stochastische Konvergenz und das schwache Gesetz der gro~en Zahlen 120
5.1.1. Definition 120
5.1.2. Das Theorem von Tschebyscheff 121
5.1.3. Das Theorem von Bernoulli 122
5.2. Konvergenz der Verteilung nach - Grenzverteilungen 123
5.2.1. Definition 123
5.2.2. Das Theorem von Moivre 123
5.2.3. Das Theorem von Poisson 128
5.3. Der Begriff der fast sicheren Konvergenz 129
Anhang
Aufgabe 1 l31
Aufgabe 2 l34
Aufgabe 3 l39
Aufgabe4 144
Aufgabe 5 154
Aufgabe 6 158
Aufgabe 7 162
Aufgabe 8 167
1
1. Der Begriff der Wahrscheinlichkeit. Allgemeine Theoreme
1.1. Einleitung
Ohne Zweifel verdankt die Wahrscheinlichkeitsrechnung ihre gro~e Bedeutung ihrer viel
fachen Anwendbarkeit. Zu Beginn ihrer Entstehung in der Mitte des 17. lahrhunderts hat
man sie oft nur a1s ,,Rezept" fUr das Verhalten bei Glucksspielen angesehen. Seither hat
sie jedoch zahlreichen anderen Zwecken gedient. Besonderes Interesse fand die Unter
suchung von Phiinomenen, welche eine gro~e Zahl von gleichartigen Objekten so ins Spiel
bringen, d~ dadurch die Gesetze evident werden, die das Verhalten der Menge dieser
Objekte charakterisieren. Eine konsequente Anwendung dieses Gedankens fUhrt zur
mathematischen Statistik, deren Rolle in zahlreichen Zweigen der Wissenschaft und im
taglichen Leben niemand mehr iibersehen kann.
Man kann die Theorie der Wahrscheinlichkeiten auch als Wissenschaft betrachten, die das
Studium "zufilliger" Phiinomene zum Gegenstand hat. Der Begriff der zufalligen Phiino
mene wird gemeinsam mit anderen Begriffen in der Folge erk1art werden. Ausgehend von
der Beobachtung kann man gewisse Konzepte defmieren und daraus Eigenschaften ablei
ten. Diesen Weg wollen wir beziiglich der Begriffe einhalten, die der Reihe nach im Be
reich unserer Untersuchungen auftreten werden.
1.2. Ereignisse und Versuche
Der Begriff des Ereignisses ist ein grundlegender Begriff. Man kann sagen, d~ alles, was
die Eigenschaft besitzt, eintreffen zu kannen oder nicht eintreffen zu kannen, ein Ereig
nis ist. Da es sich urn einen grundlegenden Begriff handelt, kann man ibn nur dadurch
erkiaren, d~ man Beispiele angibt, von denen ausgehend der abstrakte Begriff ableitbar
ist.
So ist etwa an einem bestirnmten Ort der Erdoberflache zu einem bestunmten Zeitpunkt
der Regen ein Ereignis. Es kann an diesem Punkt zu dieser bestirnmten Zeit regnen oder
nicht regnen.
Wirft man eine Miinze hoch, so ist das Liegenbleiben in der Lage "Kopf' ein Ereignis.
Man stelle sich vor dem Eingang eines Warenhauses auf und beobachte zehn Minuten lang
die Ankunft von Kunden. ,,Der Eintritt von 5 Personen" ist ein Ereignis, denn die Zahl der
eingetretenen Personen kann 5 sein oder nicht. Der Begriff eines Ereignisses ~t sich mit
einem grundlegenden Begriff anderer Art in Beziehung bringen, namlich mit dem Begriff
der "Aussage". Als Aussage bezeichnet man eine Behauptung, der man den Wert "wahr"
1 Vaupuois