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momenterzeugende Funktion der Normalverteilung

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Tags: Erwartungswert, Verteilungsfunktion, Wahrscheinlichkeitsmaß, Zufallsvariablen

 
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limes007

limes007 aktiv_icon

14:57 Uhr, 04.12.2020

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Hallo zusammen.

Ich habe folgenden Rechnung um die momenterzeugende Funktion der normalverteilten Zufallsvariable X zu bestimmen. Leider verstehe ich nicht ganz, wie man auf die erste Umformung kommt. Muss man da das Integral berechnen oder wie kommt man auf diese Umformung.

Vielen Dank für Eure Hilfe :-)

limes

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DrBoogie

DrBoogie aktiv_icon

15:06 Uhr, 04.12.2020

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Die Umformung sieht falsch aus, denn E(etσX-μδ)=0.
limes007

limes007 aktiv_icon

15:38 Uhr, 04.12.2020

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warum sollte das 0 sein? Das verstehe ich nicht.

Liebe Grüße
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DrBoogie

DrBoogie aktiv_icon

15:44 Uhr, 04.12.2020

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XN(μ,σ) => E(X)=μ => E(X-μ)=E(X)-E(μ)=μ-μ=0
Und etσ bzw. 1/σ sind feste Faktoren, also E(etσX-μσ)=etσ1σE(X-μ)=0
limes007

limes007 aktiv_icon

15:58 Uhr, 04.12.2020

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Okay. Danke. Das macht Sinn.
Aber wie berechne ich dann die momenterzeugende Funktion? Muss ich die dann über das Integral berechnen?


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HAL9000

HAL9000

15:59 Uhr, 04.12.2020

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Du hast einfach falsch abgeschrieben: Die Multiplikation hinten findet auf Exponentenebene statt, d.h.

E[etX]=E[etμ+tσX-μσ]=etμE[etσX-μσ] .

Der Sinn dieser Umformung ist wohl, das auf die momentenerzeugende Funktion der Standardnormalverteilung zurückzuführen.
limes007

limes007 aktiv_icon

16:05 Uhr, 04.12.2020

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Okay. Danke. Aber dann verstehe ich leider immer noch nicht ganz, wie ich auf diese Umformung komme beziehungsweise warum das das Gleiche ist wie E[e^tX]
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HAL9000

HAL9000

16:10 Uhr, 04.12.2020

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Schlicht ein bisschen ausrechnen und vereinfachen!!!

tμ+tσX-μσ=tμ+t(X-μ)=tμ+tX-tμ=tX.

Und hinten dann Potenzregel ea+b=eaeb angewandt auf a=tμ und b=tσX-μσ. Nun ist etμ eine nichtzufällige Konstante und darf deshalb aus dem Erwartungswert herausgezogen werden.

Frage beantwortet
limes007

limes007 aktiv_icon

16:15 Uhr, 04.12.2020

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Das hab ich irgendwie nicht gesehen. Vielen lieben Dank für die schnelle Antworten.