Gauß'sches Fehlerintegral
- Gauß'sches Fehlerintegral
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Das gaußsche Fehlerintegral (nach Carl Friedrich Gauß) wird auch Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion Φ genannt. Es ist das Integral von bis z über die Normalverteilung (hier mit μ = 0 und σ = 1). Da die gesamte Fläche unterhalb der Normalverteilung (auch Gauß-Glocke genannt) 1 ist, ist der Wert des Fehlerintegrals für ebenfalls 1 (siehe Abschnitt Normierung). Das Fehlerintegral ist durch
definiert.
Lässt man das Integral erst bei 0 statt bei beginnen, so spricht man von Φ0:
Zusammenhang zur gaußschen Fehlerfunktion
Durch Substitution der o.g. Formeln und durch passende Umformungen lässt sich aus Φ bzw. Φ0 die Fehlerfunktion
bzw.
herleiten.
Anwendung
Das Fehlerintegral gibt an zu welcher Wahrscheinlichkeit ein Wert in einem gaußverteilten stochastischen Prozess (mit μ = 0, σ = 1) enthalten ist. Umgekehrt kann auch die Wahrscheinlichkeit für einen Wert ermittelt werden, indem man bildet.
Als elektrotechnisches Beispiel sei ein gaußverteiltes Störrauschen der Streuung σ = 1,25V angenommen das einem Übertragungskanal überlagert ist. Dieser Kanal arbeite fehlerfrei, solange die Störungen im Bereich -5V...+5V liegen. Es klärt sich nun schnell die Frage, wie wahrscheinlich eine fehlerhafte Übertragung ist:
Wahrscheinlichkeit für einen Rauschwert :
Wahrscheinlichkeit für einen Rauschwert :
Die Gesamtwahrscheinlichkeit für einen Übertragungsfehler ergibt sich dann aus p = p1 + p2
Normierung
Die Normierung lässt sich wie folgt nachweisen:
Wir definieren
Ist die Verteilung Φ normiert, so muss A = 1 gelten.
Es gilt
wobei
Dieses unbestimmte Integral ist nach wie vor nicht elementar zu integrieren. Der entscheidende Trick für die Berechnung (angeblich von Poisson) ist, nun auf eine höhere Dimension auszuweichen und das resultierende 2D-Integrationsgebiet anders zu parametrisieren:
Grundlage für die erste Umformung ist die Linearität des Integrals.
Statt längs kartesischer Koordinaten wird über nun längs Polarkoordinaten integriert, was der Substitution r2 = x2 + y2 entspricht und man erhält schließlich
siehe auch: Tabelle Standardnormalverteilung
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