Finish explanation slides

This commit is contained in:
Andreas Tsouchlos 2026-01-16 02:32:40 +01:00
parent 54407061a0
commit 25e25a366f

View File

@ -46,6 +46,7 @@
\usepackage{amsmath} \usepackage{amsmath}
\usepackage{graphicx} \usepackage{graphicx}
\usepackage{calc} \usepackage{calc}
\usepackage{amssymb}
\title{WT Tutorium 5} \title{WT Tutorium 5}
\author[Tsouchlos]{Andreas Tsouchlos} \author[Tsouchlos]{Andreas Tsouchlos}
@ -98,18 +99,17 @@
\subsection{Theorie Wiederholung} \subsection{Theorie Wiederholung}
\begin{frame} \begin{frame}
\frametitle{Unabhängige Zufallsvariablen} \frametitle{Summen Unabhängiger Zufallsvariablen}
\begin{itemize} \begin{gather*}
\item Korrelation $\ne$ Unabhängigkeit (außer bei Normalverteilung) Z = X + Y, \hspace{10mm}X,Y \text{ unabhängig} \\[4mm]
\item Faltungssatz \begin{array}{rl}
\item Charakteristische Funktion für Summen \text{Faltungssatz (diskret): } & P_Z(n) =
\end{itemize} \nsum_{k=0}^{n} P_X(k)P_Y(n-k) \\[2mm]
\text{Charakteristische Funktion: } & \phi_Z(s) = \phi_X(s)
\begin{itemize} \cdot \phi_Y(s)
\item Unabhängigkeit hat nichts mit den Einzelverteilungen zu \end{array}
tun, sie ist ``eine Ebene höher'' \end{gather*}
\end{itemize}
\end{frame} \end{frame}
\begin{frame} \begin{frame}
@ -133,6 +133,7 @@
\end{itemize} \end{itemize}
\end{itemize} \end{itemize}
\pause
\begin{gather*} \begin{gather*}
X \sim \text{Poisson}(\lambda) X \sim \text{Poisson}(\lambda)
\end{gather*} \end{gather*}
@ -151,6 +152,8 @@
\begin{frame} \begin{frame}
\frametitle{Zusammenfassung} \frametitle{Zusammenfassung}
\vspace*{-20mm}
\begin{columns}[t] \begin{columns}[t]
\column{\kitthreecolumns} \column{\kitthreecolumns}
\begin{greenblock}{Poisson-Verteilung} \begin{greenblock}{Poisson-Verteilung}
@ -289,12 +292,60 @@
\subsection{Theorie Wiederholung} \subsection{Theorie Wiederholung}
\begin{frame} \begin{frame}
\frametitle{Korrelationskoeffizient} \frametitle{Unabhängigkeit \& Korrelation}
\vspace*{-10mm}
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item Korrelation \item Unabhängige ZV (stetig)
\begin{columns}
\column{\kitthreecolumns}
\begin{align*}
X,Y \text{ unabhängig}
\hspace{5mm} \Leftrightarrow \hspace{5mm}
f_{X,Y}(x,y) = f_X(x)f_Y(y)
\end{align*}
\column{\kitthreecolumns}
\begin{lightgrayhighlightbox}
Erinnerung: Unabhängige Ereignisse
\begin{align*}
X,Y \text{ \normalfont unabhängig}
\hspace{5mm} \Leftrightarrow \hspace{5mm}
P(AB) = P(A)P(B)
\end{align*}
\vspace*{-13mm}
\end{lightgrayhighlightbox}
\end{columns}
\pause
\item Kovarianz \item Kovarianz
\begin{columns}
\column{\kitthreecolumns}
\begin{align*}
\text{cov}(X,Y) &= E\bigg( \big(X - E(X)\big) \big(Y
- E(Y)\big) \bigg) \\
&= E(XY) - E(X)E(Y)
\end{align*}
\column{\kitthreecolumns}
\begin{lightgrayhighlightbox}
Erinnerung: Varianz
\begin{align*}
V(X) = E\big( \left(X - E(X)\right)^2 \big) = E(X^2) - E^2(X)
\end{align*}
\vspace*{-13mm}
\end{lightgrayhighlightbox}
\end{columns}
\item Korrelation
\begin{align*}
E(XY)
\end{align*}
\pause
\item Korrelationskoeffizient \item Korrelationskoeffizient
\begin{align*}
\rho_{XY} = \frac{\text{cov}(X,Y)}{\sqrt{V(X)V(Y)}}
\hspace{25mm} \rho_{XY} = 0
\hspace{2mm}\Leftrightarrow\hspace{2mm}
E(XY) = E(X)E(Y)
\end{align*}
\end{itemize} \end{itemize}
\end{frame} \end{frame}
@ -405,10 +456,204 @@
\end{columns} \end{columns}
\end{frame} \end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Unabhängigkeit vs. Korrelation}
\vspace*{-15mm}
\begin{itemize}
\item Korrelation misst einen linearen Zusammenhang zwischen zwei ZV.\\
Unabhängigkeit gibt an ob zwei ZV ``überhaupt zusammenhängen''
\begin{align*}
\hspace{5mm} X,Y \text{ unabhängig}
\hspace{5mm}\Rightarrow\hspace{5mm}
X,Y \text{ unkorreliert}
\end{align*}
\item Bei gemeinsam normalverteilten ZV gilt zusätzlich
\begin{align*}
\hspace{5mm} X,Y \text{ unkorreliert}
\hspace{5mm}\Rightarrow\hspace{5mm}
X,Y \text{ unabhängig}
\end{align*}
\vspace*{5mm}
\pause
\item Korrelation und Unabhängigkeit haben nichts mit den
Einzelverteilungen zu tun. Sie sind ``eine Ebene höher''
\begin{figure}[H]
\centering
\begin{subfigure}{0.32\textwidth}
\begin{tikzpicture}[
/pgfplots/scale only axis,
/pgfplots/width=3.5cm,
/pgfplots/height=3.5cm
]
\begin{axis}[
name=main axis,
view={0}{90},
ticks=none,
xlabel={$x$},ylabel={$y$},
]
\addplot3[
surf, shader=interp,
samples=40,
domain=-3:3, y domain=-3:3
]
{1/(2*pi*sqrt(0.5)) * exp(-1/(2*(1 -
sqrt(0.5))) * (x^2 -2*sqrt(0.5)*x*y + y^2) )};
\end{axis}
\node[below] at
($(main axis.south west) + (-.5, -.5)$)
{$f_{X,Y}(x,y)$};
\begin{axis}[
anchor=south west,
at=(main axis.north west),
height=2cm,
ticks=none,
ylabel={$f_X(x)$},
samples=50,
domain=-3:3,
xmin=-3,xmax=3,
]
\addplot[line width=1pt] {1/sqrt(2*pi) *
exp(-x^2/2)};
\end{axis}
\begin{axis}[
anchor=north west,
at=(main axis.north east),
width=2cm,
ticks=none,
xlabel={$f_Y(y)$},
samples=50,
domain=-3:3,
ymin=-3,ymax=3,
]
\addplot[line width=1pt] ( {1/sqrt(2*pi)
* exp(-x^2/2)}, {x} );
\end{axis}
\end{tikzpicture}
\end{subfigure}%
\begin{subfigure}{0.32\textwidth}
\begin{tikzpicture}[
/pgfplots/scale only axis,
/pgfplots/width=3.5cm,
/pgfplots/height=3.5cm
]
\begin{axis}[
name=main axis,
view={0}{90},
ticks=none,
xlabel={$x$},ylabel={$y$},
]
\addplot3[
surf, shader=interp,
samples=40,
domain=-3:3, y domain=-3:3
]
{1/(2*pi) * exp(-1/2 * (x^2 + y^2) )};
\end{axis}
\node[below] at
($(main axis.south west) + (-.5, -.5)$)
{$f_{X,Y}(x,y)$};
\begin{axis}[
anchor=south west,
at=(main axis.north west),
height=2cm,
ticks=none,
ylabel={$f_X(x)$},
samples=50,
domain=-3:3,
xmin=-3,xmax=3,
]
\addplot[line width=1pt] {1/sqrt(2*pi) *
exp(-x^2/2)};
\end{axis}
\begin{axis}[
anchor=north west,
at=(main axis.north east),
width=2cm,
ticks=none,
xlabel={$f_Y(y)$},
samples=50,
domain=-3:3,
ymin=-3,ymax=3,
]
\addplot[line width=1pt] ( {1/sqrt(2*pi)
* exp(-x^2/2)}, {x} );
\end{axis}
\end{tikzpicture}
\end{subfigure}%
\begin{subfigure}{0.32\textwidth}
\begin{tikzpicture}[
/pgfplots/scale only axis,
/pgfplots/width=3.5cm,
/pgfplots/height=3.5cm
]
\begin{axis}[
name=main axis,
view={0}{90},
ticks=none,
xlabel={$x$},ylabel={$y$},
]
\addplot3[
surf, shader=interp,
samples=40,
domain=-3:3, y domain=-3:3
]
{1/(2*pi*sqrt(0.5)) * exp(-1/(2*(1 -
sqrt(0.5))) * (x^2 +2*sqrt(0.5)*x*y + y^2) )};
\end{axis}
\node[below] at
($(main axis.south west) + (-.5, -.5)$)
{$f_{X,Y}(x,y)$};
\begin{axis}[
anchor=south west,
at=(main axis.north west),
height=2cm,
ticks=none,
ylabel={$f_X(x)$},
samples=50,
domain=-3:3,
xmin=-3,xmax=3,
]
\addplot[line width=1pt] {1/sqrt(2*pi) *
exp(-x^2/2)};
\end{axis}
\begin{axis}[
anchor=north west,
at=(main axis.north east),
width=2cm,
ticks=none,
xlabel={$f_Y(y)$},
samples=50,
domain=-3:3,
ymin=-3,ymax=3,
]
\addplot[line width=1pt] ( {1/sqrt(2*pi)
* exp(-x^2/2)}, {x} );
\end{axis}
\end{tikzpicture}
\end{subfigure}
\end{figure}
\end{itemize}
\end{frame}
\begin{frame} \begin{frame}
\frametitle{Zusammenfassung} \frametitle{Zusammenfassung}
\vspace*{-10mm} \vspace*{-20mm}
\begin{columns}[t] \begin{columns}[t]
\column{\kittwocolumns} \column{\kittwocolumns}
@ -421,7 +666,7 @@
\begin{greenblock}{Kovarianz} \begin{greenblock}{Kovarianz}
\vspace*{-6mm} \vspace*{-6mm}
\begin{gather*} \begin{gather*}
\text{cov}(X,Y) = E(X\cdot Y) - E(X)E(Y) \text{cov}(X,Y) = E(X Y) - E(X)E(Y)
\end{gather*} \end{gather*}
\end{greenblock} \end{greenblock}
\begin{greenblock}{Randdichte} \begin{greenblock}{Randdichte}
@ -595,50 +840,50 @@
\begin{figure}[H] \begin{figure}[H]
\centering \centering
% \begin{tikzpicture} \begin{tikzpicture}
% \begin{axis}[ \begin{axis}[
% view={20}{30}, view={20}{30},
% xlabel=$x$, ylabel=$y$, zlabel={$f_{X,Y}(x,y)$}, xlabel=$x$, ylabel=$y$, zlabel={$f_{X,Y}(x,y)$},
% xmin=0, xmax=1, ymin=0, ymax=1, zmin=0, zmax=2, xmin=0, xmax=1, ymin=0, ymax=1, zmin=0, zmax=2,
% xtick={0,0.5,1},ytick={0,0.5,1},ztick={0,1,2}, xtick={0,0.5,1},ytick={0,0.5,1},ztick={0,1,2},
% point meta min=0, point meta max=2, point meta min=0, point meta max=2,
% declare function={cutoff(\x) = 0.3/\x;}, declare function={cutoff(\x) = 0.3/\x;},
% legend, legend,
% ] ]
% \addplot3[ \addplot3[
% surf, shader=interp, surf, shader=interp,
% samples=40, samples=40,
% domain=0:1, y domain=0:1 domain=0:1, y domain=0:1
% ] ( ] (
% x, x,
% {y * min(1, cutoff(x))}, {y * min(1, cutoff(x))},
% {x + (y * min(1, cutoff(x)))} {x + (y * min(1, cutoff(x)))}
% ); );
% \addlegendentry{$x\cdot y \le z$} \addlegendentry{$x\cdot y \le z$}
%
% \addplot3[ \addplot3[
% surf, shader=interp, surf, shader=interp,
% samples=40, samples=40,
% domain=0.3:1, y domain=0:1, domain=0.3:1, y domain=0:1,
% fill=gray, fill=gray,
% draw=none, draw=none,
% point meta=1.1, point meta=1.1,
% colormap name=cividis, colormap name=cividis,
% ] ( ] (
% x, x,
% {cutoff(x) + y*(1 - cutoff(x))}, {cutoff(x) + y*(1 - cutoff(x))},
% {x + (cutoff(x) + y*(1 - cutoff(x)))} {x + (cutoff(x) + y*(1 - cutoff(x)))}
% ); );
%
% \addplot3[ \addplot3[
% mesh, mesh,
% samples=15, samples=15,
% domain=0:1, y domain=0:1, domain=0:1, y domain=0:1,
% draw=black, draw=black,
% opacity=0.3 opacity=0.3
% ] {x + y}; ] {x + y};
% \end{axis} \end{axis}
% \end{tikzpicture} \end{tikzpicture}
\end{figure} \end{figure}
\end{minipage}% \end{minipage}%
\begin{minipage}{0.58\textwidth} \begin{minipage}{0.58\textwidth}