Wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion

Wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion

In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist die wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion einer \mathbb{N}_{0}-wertigen Zufallsvariable X definiert durch

m_X(t):=\operatorname E\left[t^{X}\right]=\sum_{n=0}^{\infty} t^{n} P[X=n] für t \in [0,1].

Eigenschaften

  • Die wahrscheinlichkeitserzeugende Funktion bestimmt die Verteilung von X eindeutig:
Ist mX(t) = mY(t) für alle t \in [0,c] und c \in (0,1], dann folgt P[X = k] = P[Y = k] für alle k \in \mathbb{N}_0.
Des Weiteren gilt für eine \mathbb{N}_{0}-wertige Zufallsvariable X für alle k \in \mathbb{N}_0
P\left[ X = k \right] = \dfrac{ m_{X}^{(k)} (0) }{k!},
das heißt, sie erzeugt die Wahrscheinlichkeiten der Zufallsvariable.
  • Sind die Zufallsvariablen X_1 , \ldots , X_n unabhängige, \mathbb{N}_{0}-wertige Zufallsvariablen, dann gilt:
m_{X_1 + \cdots + X_n} (t)= \prod_{k=1}^n m_{X_k} (t)
  • Für eine \mathbb{N}_{0}-wertige Zufallsvariablen X mit endlichem k. Moment, k \in \mathbb{N}_0, ist
\operatorname E\left[ \binom{X}{k} \right] = \dfrac{ m_{X}^{(k)} (1) }{k!}\,.
Damit lassen sich die Erwartungswerte und Varianzen von \mathbb{N}_{0}-wertigen Zufallsgrößen ermitteln:
\operatorname{E}\left[X \right] = m_X ' (1)\,,
\operatorname{Var} \left[ X \right] = \operatorname E\left[X(X-1)\right] + \operatorname E\left[X \right] - \operatorname E\left[X \right]^2 =  m_X '' (1) + m_X ' (1) - m_X ' (1)^2\,.

Siehe auch


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